Le groupe de travail ChatGPT sera créé par l’Europe
L'organisme qui rassemble les organismes nationaux de surveillance de la vie privée en Europe a annoncé jeudi avoir créé un groupe de travail dédié à ChatGPT.
LIA de Google DeepMind est devenue le meilleur gamer StarCraft 2 au monde
Les plateformes d'intelligence artificielle de DeepMind sont devenues célèbres dans le monde entier ces dernières années grâce à leur excellente maîtrise de jeux complexes et "à forte intensité cérébrale" comme les échecs et le shogi et le Go. Au fil du temps, ils ont progressivement « évolué », battant nos joueurs en chair et en os grâce à des techniques avancées d’apprentissage automatique.
Plus tôt cette année, une nouvelle version d'un modèle d'IA spécialement conçu pour le jeu de stratégie en temps réel StarCraft 2 appelé AlphaStar a été introduite par DeepMind. AlphaStar a également très bien hérité de la tradition de ses seniors, ce qui fait honte aux gens avec ses victoires écrasantes contre bon nombre des meilleurs joueurs mondiaux de StarCraft 2 à l'heure actuelle.
Après près de 10 mois de « culture », AlphaStar est désormais devenu littéralement le meilleur « gamer » StarCraft 2 au monde ! Plus précisément, le mercredi 30 octobre, DeepMind a publié une nouvelle étude sur AlphaStar dans la revue Nature, détaillant le chemin parcouru par ce modèle d'IA dans le monde de StarCraft 2. , et a le regret d'informer la communauté des joueurs de StarCraft 2 qu'AlphaStar a désormais a obtenu la note Grandmaster, ce qui signifie que ce modèle d'IA peut vaincre 99,8 % de tous les joueurs de StarCraft 2 dans le monde.
La question ici est de savoir pourquoi les chercheurs construisent des modèles d’IA pour un jeu vidéo de niche, et ce que ce modèle d’IA peut nous apprendre sur l’intelligence artificielle et la technologie d’apprentissage automatique.
Si vous ne le savez pas, StarCraft 2 est un jeu de stratégie en temps réel dans lequel les joueurs contrôlent l'une des trois équipes (ou « courses », dans le langage des jeux). Chaque race possède des attributs uniques et le joueur doit contrôler une armée de centaines d'unités sur une grande carte. Tout en gérant les ressources pour construire des unités militaires, les joueurs devront simultanément attaquer les ennemis et défendre leur base. Avec un tel gameplay, il existe d'innombrables tactiques et stratégies, du plus simple au plus complexe, que les joueurs peuvent appliquer dans le but ultime de gagner.
La complexité et la profondeur du jeu en font un défi important pour l'IA. Contrairement aux échecs ou au Go, dans le monde de StarCraft II, les joueurs ne peuvent pas voir ce que font leurs adversaires. De plus, même si les échecs ou le Go vous permettent de faire une pause et de réfléchir à la stratégie, StarCraft II est un titre « en temps réel », donc une fois la partie commencée, seule la victoire ou la défaite compte.
DeepMind a soumis AlphaStar à un programme d’entraînement assez simple. Premièrement, il a regardé près d’un million de rediffusions des meilleurs joueurs pour apprendre des stratégies et trouver des moyens de les imiter. AlphaStar a ensuite été "concouru" avec un autre modèle d'IA de DeepMind afin qu'il puisse déterminer quelle stratégie apportait les résultats les plus optimaux dans une technique appelée "apprentissage par renforcement" (apprentissage par renforcement). Ce processus entraîne l’IA en lui montrant que gagner est « bien » et perdre est « mauvais ».
En fait, AlphaStar possède également certains avantages par rapport aux humains. Par exemple, pour une personne normale, de nombreux facteurs objectifs peuvent limiter la capacité de réflexion et la vitesse de réaction du cerveau à chaque situation. Pour être honnête, l’équipe DeepMind a intentionnellement gêné AlphaStar, retardant le temps de calcul, la latence et limitant le nombre d’actions qu’il pouvait effectuer par minute. Cependant, AlphaStar sait toujours comment tout surmonter et fonctionne parfaitement.
"J'ai trouvé le gameplay d'AlphaStar extrêmement impressionnant", a déclaré Dario "TLO" Wünsch, un expert allemand de StarCraft II, dans un communiqué. "Le système est très habile à évaluer sa position stratégique et sait exactement quand attaquer ou lâcher l'adversaire."
Le fait que les machines puissent complètement vaincre les humains dans un jeu vidéo complexe peut sembler effrayant comme un scénario apocalyptique où des robots envahissent la terre, mais en réalité, l'équipe DeepMind développe des modèles d'IA comme AlphaStar pour améliorer d'autres systèmes du monde réel.
Pour les chercheurs, maîtriser un jeu de stratégie en temps réel complexe comme StarCraft II est l'une des premières étapes vers la création d'une IA meilleure et plus sûre pour des applications qui pourraient changer l'humanité, comme les soins de santé, les véhicules autonomes et la robotique.
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