AlphaStar : la machine capable de battre des joueurs professionnels sur Starcraft II
Après AlphaGo en 2015 puis AlphaGo Zéro en 2017, l’entreprise Britannique Google DeepMind a enfin sorti sa dernière machine, AlphaStar. Cette intelligence artificielle, est la première à battre un joueur humain professionnel au jeu très populaire StarCraft II.
Deepmind à l’assaut sur Starcraft II
Le jeu de go où les protagonistes permet à AlphaGo (Zéro) d’avoir une vision complète du plateau. Le jeu StarCraft II, plus compliqué, est donc un nouveau défi majeur pour la recherche en intelligence artificielle. Appréhender un jeu de stratégie qui impose une information partielle sur ce que fait l’adversaire est donc plus complexe. La part d’incertitude est donc beaucoup plus importante sur de tels jeux.
Comme dans le jeu « pierre-feuille-ciseaux », il existe plusieurs stratégies gagnantes et l’IA doit constamment s’adapter. L’information est incomplète, les joueurs découvrant la carte au fur et à mesure. La relation de cause à effet n’est pas immédiate, et il faut être capable de planifier à long terme. De plus, le jeu se déroule en temps réel, plutôt qu’au tour par tour.
En terme de jeux vidéos, jusqu’à présent, l’intelligence artificielle était parvenue à battre des joueurs humains sur des jeux Atari, Mario, Quake III ou encore Dota 2. Pour maîtriser un jeu tel que StarCraft II, il fallait faire appel à des cartes simplifiées, mais également modifier les règles du jeu ou de créer des éléments du système à la main. AlphaStar est le premier à réussir l’exploit de battre un humain sans circonstances spéciales.
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Les résultats d’AlphaStar sur Starcraft II
De ce fait, fin 2016, DeepMind établit un partenariat avec Blizzard, le développeur du jeu StarCraft II. C’est donc au bout de 2 ans de développement qu’AlphaStar à réussi à hausser son niveau de jeu à celui des meilleurs joueurs du monde. Et c’est sur la plateforme de streaming Twitch que les deux entreprises ont décidé de faire une retransmission spéciale le jeudi 24 janvier. Deux joueurs de l’équipe Team Liquid à savoir l’Allemand Dario « TLO » Wünsch et le Polonais Grzegorz « MaNa » Komincz ont eu l’honneur d’affronter AlphaStar. Résultat ? Dix victoires et une défaite pour AlphaStar dans des conditions de match professionnelles et sans restrictions.
AlphaStar à impressionné. Sa micro-gestion, c’est-à-dire le contrôle des unités pendant un combat, a fait sensation. Par exemple, AlphaStar était capable de rappeler très vite en arrière les unités qui étaient en première ligne, pour les protéger, lorsqu’elles prenaient trop de dégâts. De cette façon, la ligne de front était renouvelée au fur et à mesure et il était très dur pour le joueur adverse de prendre des kills.
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AlphaStar à mis tout le monde d’accord !
Un commentateur habitué des matchs à très haut niveau a lâché « Il n’y a aucun joueur au monde qui peut contrôler ces unités d’une telle façon, avec ce genre de précision »,« La micro-gestion est fantastique ». AlphaStar était alors paramétré de façon à ce que le match soit équitable. Le plein potentiel de la machine n’était pas de mise car une machine peut réagir 10 fois plus vite qu’un humain.
« La façon dont AlphaStar a fait sa micro-gestion était incroyable » voici la réaction à chaud du joueur MaNa. L’IA « tradait très bien », c’est-à-dire qu’elle savait quand ça valait le coup de sacrifier ses unités pour prendre des bâtiments adverses ou réduire le nombre de troupes ennemies. Et surtout, AlphaStar n’avait jamais le même plan de jeu ; à chaque fois, il proposait autre chose et s’adaptait très rapidement.
L’autre présentateur a rajouté « Ce n’était pas humain c’était surhumain ». Il n’avait jamais vu une micro-gestion aussi précise ou alors au détriment de la macro-gestion (qui consiste à gérer son économie, sa production de troupes et son ordre de construction). AlphaStar arrivait à faire les deux. La ou un joueur perdrait du temps en passant de l’une à l’autre, AlphaStar en gagnait.
AlphaStar, un test avant-gardiste ?
StarCraft II représente un défi, celui de faire évoluer la manière d’aborder l’intelligence artificielle. Les techniques développées par AlphaStar pourrait résoudre d’autres problèmes complexes. Sur le jeu, une partie peut durer plus d’une heure et il y a des dizaines de milliers d’actions que AlphaStar peut effectuer. Par conséquent, son réseau neuronal est capable de modéliser des séquences d’actions très longues, basées sur des informations incomplètes. AlphaStar étant conçu pour trouver les solutions les plus sûres, avec le moins de risques d’erreurs ou de bugs. Les prédictions météos, la modélisation du climat ou la compréhension du langage, pourrait bénéficier de ces avancées.
Voici le lien de mon premier article pour ceux qui s’intéresse à l’IA sur le blog