Le topic de l'Intelligence Artificielle, le topic qui parle en langage naturel

[Møgluglu]

e^(2^n) ou (e^2)^n ?

Par convention, e^2^n = e^(2^n). Sinon j'aurais écrit e^(2n), ou simplement e^n vu que c'est dans un grand O.

[Tankodesantniki]

Concernant le fait qu'une IA puisse être répliquée pour éviter la longue phase d'apprentissage: c'est vrai, mais on "perds" alors la spécificité individuelle de cet apprentissage, son adaptation à un environnement et une époque, et tout l'intérêt d'avoir une IA pour ça:

Les cultures et les techniques évoluent a grande vitesse, et c'est bien pour obtenir un avantage dans ce domaine qu'on veut développer une IA.

Pour prendre un exemple: Dans les années 50 un "comptable idéal" est très fort en calcul mental et en mémoire. Hier il doit être très fort en tableaux croisés dynamiques et aujourd'hui un expert de l'utilisation de modules comptables d'ERP.

Dupliquer à l'identique des IA qui ont appris "quelque chose" est une vision effectivement industrielle et pratique en vue d'automatiser les derniers postes automatisables encore occupés par des humains sur des chaines de production. Ca ne va pas très loin.

Je ne suis pas sur que copier/coller des phases d'apprentissages ne soit pas finalement très peu utile, on peut se fabriquer des armées de comptables des années 50 ou d'experts Excel tableaux croisés dynamiques rapidement (modulo le cout de fabrication et de fonctionnement d'une IA proprement dite), mais ça n'a rien à voir avec le Graal d'une IA capable d'apporter culturellement quelque chose de nouveau.

[Anonyme20240202]

Lol j'ai retrouvé un vieux truc que j'avais fait en cours sur l'IA

Bon je vais pas tout expliquer mais je pense que ces images pourrait donner une intuition à ceux qui se posent des questions sur comment les voitures sans conducteur réflechissent par exemple ça reste un truc assez basique hein! Petite heuristique et IA pas super maline

http://imgur.com/heBJ5G9

http://imgur.com/f7u1fhp

http://imgur.com/JQ38XI4

http://imgur.com/byJpGrY

http://imgur.com/EZK7wxs

http://imgur.com/fj6TlWk

http://imgur.com/U4ELbcf

http://imgur.com/cNhz7Rg

http://imgur.com/8cRNBg5

http://imgur.com/y6wZEwg

http://imgur.com/v8a0TuA

http://imgur.com/iuZcvRe

[Orhin]

Y'a pas une grosse utilisation de lidars sur les voitures autonomes pour aider à la représentation spatiale de l'environnement ?

[Møgluglu]

Ça date d'avant la mode des CNN, non ?

[Anonyme20240202]

Ah ouais juste pour clarifier je dis pas que c'est l'implémentation existante hein c'était juste une bestiole dont le but était de (spoiler!)

Spoiler Alert!

lire des panneaux

Il manque aussi toute la partie lecture du texte mais ça c'est assez classique (tout le monde a déjà utilisé l'OCR avec un scanner de nos jours), même si l'implém' était cool vu qu'on a travaillé avec une IA basique qu'on a éduqué un espèce feedforward neural network classique mais trifouillé à notre sauce, qui reconnait character par character

[Nilsou]

L4IA de google pour le go consomme l'électricité d'une petite ville,je m'attends pas à ce que soit rentable tout de suite.
Mais je pense qu'au contraire si peu de jobs tombent à 100% dans le "cas go" ,je dirais que dans énormément de jobs plus de la moitié du temps de travail passe dans ce genre de taches.

Mouaaaais, pas convaincu. Au lieu que j'aille argumenter en déroulant la liste de tout les jobs qui ne collent pas, je vais plutot te laisser faire l'inverse . Essai de me trouver un job avec un fonctionnement suffisamment répétitif qui n'avais pas DEJA de solution simple d'automatisation et qu'une IA faisant du déroulage de branche pourrait résoudre, mais sans avoir été mis en oeuvre auparavant à cause du couts calculatoire ...
Perso j'en vois pas...

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Lol j'ai retrouvé un vieux truc que j'avais fait en cours sur l'IA

Bon je vais pas tout expliquer mais je pense que ces images pourrait donner une intuition à ceux qui se posent des questions sur comment les voitures sans conducteur réflechissent par exemple ça reste un truc assez basique hein! Petite heuristique et IA pas super maline

http://imgur.com/heBJ5G9

http://imgur.com/f7u1fhp

http://imgur.com/JQ38XI4

http://imgur.com/byJpGrY

http://imgur.com/EZK7wxs

http://imgur.com/fj6TlWk

http://imgur.com/U4ELbcf

http://imgur.com/cNhz7Rg

http://imgur.com/8cRNBg5

http://imgur.com/y6wZEwg

http://imgur.com/v8a0TuA

http://imgur.com/iuZcvRe

C'est une recherche de points d’intérêt non ? Dans la première partie, puis catégorisation dans la seconde.
Pas trop capté ce qui se passait dans les 2 dernières par contre, ni l'objectif.
(edit : ha oui ok, la lecture de panneau ,je n'avais pas vu le post suivant )

Il est étrange que tes courts ce soient appelé IA, parce que ça ressemble quand même furieusement à du traitement d'image moderne
Ou alors c'était des cours d'IA dans un parcours "imagerie et cie" ?

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Y'a pas une grosse utilisation de lidars sur les voitures autonomes pour aider à la représentation spatiale de l'environnement ?

Si, mais quel rapport avec l'IA maligne ? c'est précisément l'inverse le lidar, vu qu'il s'agit d’être le plus exhaustif possible dans la cartographie d'un environnement

[Thufir]

Encore une fois pour moi le point fort de l'IA de google ce nest pas le déroulage de branche, c'est le choix opti des branches.
Ce genre d'IA permet donc des progrès en traduction,donc je dirais:traducteur,assistant juridique,etc,une grosse part du boulot du médecin sur les diagnostic,etc.

[Anonyme20240202]

Ouais c'était juste un truc parmi d'autre, en fait dans mes images l'IA avait la main sur les différents paramètres de traitement d'images et elle devait jouer avec pour détecter et lire des panneaux sur un flux vidéo

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Un des paramètres assez visible dans les images c'est la droiture (enfin différence par rapport à l'horizontal/vertical de référence) des arêtes détectées (paramètres de la transformée de Hough et filtrage de l'espace de Hough), selon la valeur du paramètre tu vas repérer des lignes plus ou moins oblique. Y'a aussi les paramètres qui vont décider comment tu fais la différence entre un panneau et une surface plane quelconque, etc, etc.

[Nilsou]

Encore une fois pour moi le point fort de l'IA de google ce nest pas le déroulage de branche, c'est le choix opti des branches.
Ce genre d'IA permet donc des progrès en traduction,donc je dirais:traducteur,assistant juridique,etc,une grosse part du boulot du médecin sur les diagnostic,etc.

Oui mais c'est ça le truc, je n'ai sans doute pas été clair à la base. Leur systeme de coupage de branche n'est lui aussi guère nouveau. Il s'agit d'un perceptron multi-couche tout bête avec récompense/punition. Pas de quoi casser trois pâte à un canard . La seule nouveauté est d'avoir publié/verrouillé/breveté ça en ninja ET de l'avoir appliqué au Go.

C'est plutôt jusque que l'IA en général résout désormais bien les points que tu a énoncés :
- traducteur
- assistant juridique
- Diagnostic

Néanmoins aucun de ces trois cas n'use d'une base d'IA à branche, donc aucun ne bénéficie de l'IA de google.
Dans le détail :

Le traducteur s’accommode de pas mal de type d'IA, mais la principale retenue est une IA associative simple type [Catégorisation prenant en compte l'ordre relatif des mots] (algo de type fonction noyeau, Kmean, ou Kohonen) + [perceptron multi couche/mono couche](ou n'importe quel algo d'association).
D'autres solutions, plus commune, fonctionnent par probabilités (ce qui revient un peu au même) .
Ce genre de solution marche parfaitement par accumulation d'exemple et est en fonctionnement depuis 5/10 ans déja. L'IA de google n'apporte rien au truc.

L'assistant juridique est strictement dans le même cas. Hormis que l'ordre des mots dans l'étape de pré-découpage est ici un résumé de la situation juridique et qu'on y associe non une traduction mais de multiples lois utilisées. Il est a noter que des algorithme pas intelligent pour un clou s'en tire très bien, notamment le même type d'algo que ceux utilisé dans la démonstration automatique de théorème à la mathematica.
La encore, l'IA de google n'apporte rien au truc.

Pour le diagnostic, ce sont des systèmes experts qui font le meilleur jobs actuellement. Un très vieux systeme d'IA relativement simple. Et ça marche déja nickel.
Il est à noter que des versions impliquant de l'apprentissage existe, mais qu'il s'agit plus d'une IA comme pour le cas "traducteur" (association) et non d'une IA à branche.
La encore, google n'apporte rien à l'affaire

Voila voila, de ce que j'en sais.

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Ouais c'était juste un truc parmi d'autre, en fait dans mes images l'IA avait la main sur les différents paramètres de traitement d'images et elle devait jouer avec pour détecter et lire des panneaux sur un flux vidéo

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Un des paramètres assez visible dans les images c'est la droiture (enfin différence par rapport à l'horizontal/vertical de référence) des arêtes détectées (paramètres de la transformée de Hough et filtrage de l'espace de Hough), selon la valeur du paramètre tu vas repérer des lignes plus ou moins oblique. Y'a aussi les paramètres qui vont décider comment tu fais la différence entre un panneau et une surface plane quelconque, etc, etc.

C'est sympatoche

[yanad]

Et les taxi ?

Je suis d'accord que le decisions comme "tourne a gauche pour eviter cet obstacle" sont faites par des systemes automatises avec des algorithmes assez anciens comme des reseaux de petri, de la logique flou etc... Quoi que l'on voit aussi apparaitre des reseaux de neurones pour cela. Mais pour la reconnaissance d'image et plus particulierement le traitement des informations comme la segmentation de l'image en route/obstacle/autres, la modelisation des modeles 3d des voitures que l'on voit pour mieux les localiser dans le repere de la voiture, les CNN sont enormement utilise maintenant.

Sans vrai IA la dedans elles peuvent tout de meme remplacer des taxi car l'augmentation de la puissance de calcul couple a l'ingeniosite de certaines utilisations de neural network (comme le choix de la branche optimal dans le cadre du go pour google) fait que cela devient viable pour remplacer le job d'humains.

[Nilsou]

Ouais mais tu met tout dans le meme panier, là on parlais de l'IA de google. Google n'a pas inventé les CNN . Du coups me dire que les CNN sont vachement utile j'en suis le premier convaincu, ça ne change rien à ce que je disais : l'IA de google, ce modèle/assemblage précis, est, lui, quasi inutile pour traiter tout ces cas.

En vrac :
- Reco d'image : aucun rapport avec une IA à branche. C'est de la segmentation/catego. L'évolution majeure date des études de Kohonen qui a bien saisi le fonctionnemment de la vision humaine, et depuis, on applique et on raffine.
- La navigation en environnement ouvert : c'est un mix technologique tuné précisement incluant modelisation exhaustive de l'environnement (via LIDAR, un peu l'inverse de la deduction par IA, meme si on comprends aisement pourquoi ils n'ont pas voulu prendre de risque), algo de securité simple et efficace pour les bornes et sorte d'IA au milieu, pas forcement CNN au passage. En aucun cas à branche l'IA ici

Bref, donc tu a raison pour les taxis et cie, navigation et cie, mais ce n'est pas l'IA de google qui est appliqué à la navigation pour le moment.
J'imagine que tu fait le parallèle parce que c'est google qui développe les "google car", mais ils n'appliquent pas l'IA "deepmind" (ce que j'appelais l'IA google, celles qu'ils ont utilisé pour le go) à leur voiture. Ce serait trop dangereux, et pas du tout approprié.

Contrairement à ce que tu semblais formuler, d'ailleurs, la navigation n'a pas vraiment eu de problème de puissance de calcul. C'est plutot qu'on savais pas trop comment faire les inférences à partir de milliers de cas sans réseaux de neurones auparavant (c'est un soucis de méthode et non de puissance), et que personne n'avais la foi d'investir des sommes astronomiques sans assurance de retour sur investissement dans le domaine (on aurais pu se passer de la méthode, sans doute, avec les sous investit actuellement)... (d'ailleurs google commence à lâcher pas mal l'affaire, ils ont vendu plusieurs secteurs de leur robotique/IA car malgrés de bon résultat, ils n'étaient guère à la hauteur des sommes investit. Pour un état ça ne pose pas de problème de financer des recherche "comme ça", mais pour une boite c'est autre chose. Et la nouvelle gestionnaire eco de google a bien serré la vis sur ce genre de dépense. )

[Eradan]

Messieurs, cadeau. Sachez qu'il suffit d'une semaine à un programmeur confirmé pour coder une IA humanoïde qui agisse exactement comme un être humain

[Orhin]

Internet.

[ZenZ]

Deepmind s'attaque à SC2 :

http://www.journaldugeek.com/2017/08...a-starcraft-2/

[Zepolak]

Vu que je les ai posté aujourd'hui sur le topic de la guerre, que ça a sa place ici mais que manifestement c'était déjà passé y a très longtemps, un "up" pour cet excellent article :

Deux posts à lire en anglais ici et là

Ils 'suffisants' pour moi pour me faire mon idée de l'avenir.

[Anonyme20240202]

[Tankodesantniki]

Alors, très rapidement, mais juste une remarque quand même a propos des articles de WaitButWhy (auxquels je suis abonné depuis quelques années )

Ils sont très bien écrit, et savent garder un lecteur attentif tout du long.

Ils sont souvent très intéressants surtout quand il présente l'historique d'une notion ou d'un champ de recherche. J'aime beaucoup ces parties de ses articles.

Par contre, il faut garder à l'esprit que quand il fait des projections dans le futur, si elles sont bien construites, ça reste de la boule de cristal

Et que dans le cas de l'IA par exemple, si on peut faire une modélisation avec une courbe exponentielle de l'augmentation de la puissance de calcul de l'IA ces dernières années, poursuivre la courbe dans le futur est déjà un pari. Forcément faux à +infini.

D'autre part, c'est juste une courbe de puissance de calcul. Utiliser cette courbe pour l'appliquer à des notions différentes de la simple stricte puissance de calcul telles que "l'intelligence", "la culture", "l'influence sur l'environnement terrestre" est encore plus hasardeux.

Pour prendre un exemple, c'est un peu comme examiner les distances franchies par les fusées et l'homme en se plaçant dans le début des années 1970. Et en tirer une courbe là aussi exponentielle de la progression de la conquête de l'espace! Et alors imaginer forcément pour l'an 2000, non seulement l'homme atteignant toutes les planètes de notre système solaire, puis d'autres systèmes solaires 10 ans après, mais également une colonisation humaine de tout ces systèmes (ce qui est un tout autre problème que de les atteindre) et aussi la même courbe pour les nécessaires terraformations!

C'était aussi de la boule de cristal tout à fait crédible, en 1970.

[Nilsou]

Messieurs, cadeau. Sachez qu'il suffit d'une semaine à un programmeur confirmé pour coder une IA humanoïde qui agisse exactement comme un être humain

C'est cela oui

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Deepmind s'attaque à SC2 :

http://www.journaldugeek.com/2017/08...a-starcraft-2/

Ça va pas changer grand chose, l'initiative IA précédente (qui bossait sur SC1 ou SC2 j'ai oubliais) utilisait déjà des outils fort proche de Deepmind. Les résultats ne seront guerre différents (plutôt bon de mémoire).
Effet d'annonce donc, amha.

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Vu que je les ai posté aujourd'hui sur le topic de la guerre, que ça a sa place ici mais que manifestement c'était déjà passé y a très longtemps, un "up" pour cet excellent article :

Ils 'suffisants' pour moi pour me faire mon idée de l'avenir.

J'ai arrêté de lire sérieusement à partir du moment ou il commence à classer les IA entre "strong" "weak" et autre "super AI"...
Ça n'a aucun sens, c'est débile. Ce classement n'a aucune valeur pour faire une quelconque prédiction. Tout au plus sert-il à communiquer certains travaux au public, mais il est bancal, fondamentalement faux et n'a donc aucune valeur au delà de la communication à l'arrache.
Enfin bref...
Rien de bien nouveau dans ces articles, et aucune base scientifiques réelle le rendant crédible.
Certaines constatation sont relativement juste au fil des paragraphes mais la façon dont ils les utilisent pour aboutir à une conclusion est vraiment bancale...

Même quand il s'agit de simple constat sur le temps présent c'est hautement suspect. Dire que l'IA aujourd'hui est au même niveau que le cerveau d'un cafard ... heuuu... pour connaître vachement bien le cerveau des insectes et les travaux sur le sujet de s'en inspirer pour faire des IA ou simplement reproduire/comprendre des sous parties de ces cerveaux, je peut valider et sur-valider que pour le moment c'est absolument faux.
Tout au plus arrive t-on à reproduire en copié collé la colonne vertébrale (système périphérique simple) d'un cafard, d'une crevette etc... mais c'est tout pour le moment.
Donc bon, à partir du moment ou les premiers constats sont faux ... la prédiction qui l'utilisent est elle aussi douteuse


Sur les prédictions IA il y a un truc simple qu'il faut retenir, c'est ma méthode de base (et celle de mon labo) quand il s'agit de prédiction. Ça vaut ce que ça vaut mais si ça peut être utile ->

- Toute IA qui se base sur le même fonctionnement que le cerveau humain (apprentissage et adaptation) et qui devra interagir avec la réalité sera automatiquement limitée par le fait qu'elle doit accumuler des expériences dans la réalité pour en tirer des règles. La réalité n'étant pas accelerable, et le nombre d’expérience variées nouvelles qu'on peut y accumuler étant dépendant de facteurs non maîtrisables (surtout quand il s'agit d’expérience sociale nécessitant beaucoup de contact avec d'autres entités) le temps d'apprentissage d'une IA "parfaite" sur le modèle de l'humain sera donc de toute manière du même ordre de grandeur que celui du développement d'un enfant.
Et il n'y a a priori aucune façon d'y couper. Par le simple fait que la réalité ne balance pas des expériences à la vitesse de la lumière sur le robot/IA.

Donc pas de panique, tant que vous ne voyez pas de laboratoire qui lance une expé au très long court, façon "j'ai créé un simili corps pour mon robot et on est sur de nous sur la simu qui tourne derrière et on va le faire tourner pendant 10 ans... ", vous êtes à peu certains que vous n'aurez pas d’être humain IA avant aujourd'hui + 10 ans. Ça nous laisse bien le temps de nous en inquiéter.
Et ça, dans mon labo on est plutôt convaincu que c'est une marge non réductible.
Alors après il est possible qu'une IA "désincarnée" usant du net puissent aller plus vite en accumulant des "expériences" en masse sur le réseau, mais elle sera loin d’être comparable à une intelligence humaine, vu qu'elle ne partagera pas le même environnement. Il sera alors vachement dur de communiquer et de se rendre compte de son intelligence. amha... Il faut par contre noter que la structure de l'internet n'est pas optimal pour y laisser évoluer des organismes. C'est trop figé par les protocoles et les sécurités, ça ne constitue pas vraiment un "environnement" viable. Les quelques biologistes qui ont tenté de créé des agent évolutifs dans ces environnements l'ont bien compris ... En gros le net est optimal pour l'observation mais pas pour l'action, alors même que cette seconde composante est primordiale.


Après pour être encore plus timoré, ce que cherchent les financeurs massif ne va pas actuellement dans le sens de l'IA humaine. De plus la logique de financement du système économique actuel est à très très court terme et interdit quasiment dans tout pays des projet au très long court avec un financement suffisamment confortable pour que tout les membres du projet ne fasse que ça sans perdre de temps à sécuriser leur carrière ou chercher des financements. Au vu de ce fait, du fait que ce constat se dégrade actuellement un peu partout dans le monde et qu'on est TRÈS LOIN de comprendre le fonctionnement du cerveau, il est quasi certains que la marge réelle est bien bien plus élevé que 10 ans...
Ajoutons à cela qu'une fois la Hype passée et que les financeurs auront compris que des humains artificiels ne leur servent à rien (la terre est sur-peuplé, les humains coûtent bien moins cher pour la plupart des taches, les corps de robots c'est cher et les matériaux pour les construire augmentent sans cesse de prix sur Terre, rarification des ressources, tout ça), alors ils ne financeront plus. Certains armées l'ont déjà compris, je vous retrouverais la vidéo d'un général français qui disait texto ce que je viens de dire. Mais étant financé par l'armée je peut vous valider que même en interne c'est un fait acquis.
C'est déja arrivé à l'IA il y a une 60ene d'année et ça avais aboutit à la coupure de tout financement dans le monde suite au rapport du gouvernement anglais sur le sujet... (et la quasi mort du domaine durant 40 années suite à l'explosion de la bulle de finance qui a suivi)

Donc bref, la réalité est un brin plus complexe.

Par contre des IA convenables qui exploitent les techno actuelles en les appliquant à tout et n'importe quoi, on va en voir fleurir dans tout les coins pendant des dizaines d'années, ça c'est clair. Simplement parce qu'une technologies labo est en train de se propager dans une jeune génération de techno/ingénieur pour qui c'est devenu un outil de base au même titre que le "PID". Ils vont donc se mettre à l'utiliser partout, jeux vidéo et autres seront probablement les premiers concernés.

[Achille]

Un article par Blizzard sur l'IA et ses évolutions dans HotS :

http://eu.battle.net/heroes/fr/blog/21033994

(...) La nouvelle I.A. est principalement construite sur un système d’« arbre de comportements », une technologie d’I.A. couramment utilisée dans les jeux. On l’appelle « arbre » parce qu’il dresse une arborescence de toutes les décisions possibles de l’I.A. et le bout de chaque branche représente les actions concrètes que l’I.A. peut exécuter, comme se déplacer ou attaquer.

Les branches de l’arbre sont modulaires et peuvent s’adapter aux différents comportements de l’I.A. selon l’unité, la carte et le mode de jeu. Ce type de système est indispensable pour pouvoir s’ajuster à un large éventail de héros et de champs de bataille.(...)

[Anonyme20240202]

https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree (et tu verras en particulier en bas de l'article: https://en.wikipedia.org/wiki/Behavi...s_and_control))

[Achille]

Ah merci !
Là où je suis un peu perplexe dans un MOBA comme HotS, c'est de parvenir à ce que l'IA anticipe simultanément les prochaines actions / skills / déplacements de plusieurs joueurs, en teamfight par exemple.
Sachant que les 'humains' ne jouent pas forcément toujours 'bien', comme on pourrait s'y attendre. Ou que leur comportement à l'instant t (par exemple utiliser un ulti, ou pas...) dépend des actions des autres joueurs à l'instant t-1 (faire un crowd control).

[Anonyme20240202]

Ouais vaste sujet, mais c'est pas si compliqué. Juste pour essayer d'éclaircir un peu parce que y'a un grand flou artistique autour de la notion d'IA comme je l'évoquais sur le topic dans mes premiers posts.

En gros decision tree et compagnie j'imagine que tu vois assez facilement comment adapter ça pour un jeu à la combinatoire relativement faible comme les échecs (tour par tour), ou un simple morpion en 9 cases.

Dès que tu passes à du simultané (fin c'est un nombre limité de frames par secondes, ton jeu a une fréquence élevée mais ça reste discret, bref) une grosse partie du design de l'IA va justement être de pré macher le travail. De trouver une heuristique viable, et pas d'analyser comme une brute chaque frame et chaque situation (ça prendrait un temps très très très élevé, s'pas viable du tout).

Par exemple le Go (jeu de Go) c'est "comme les échecs" mais la combinatoire explose (beaucoup plus de possibilité) du coup l'approche pour les échecs n'est pas forcément pertinente, il faut travailler de manière plus "floue", plus stratégique (même si bon physiquement ça reste faisable avec la manière brute).

Donc bref, pour faire court quand tu dis "l'IA anticipe simultanément les prochaines actions / skills / déplacements de plusieurs joueurs, en teamfight par exemple." t'es déjà biaisé sur une marche à suivre, pourquoi je voudrais anticiper quoique ce soit.

Tu peux faire un choix simple et un peu bête pour démarrer qui serait de dire, j'optimise parfaitement mes ressources (bon je connais pas trop trop les moba): j'utilise tel skill dès qu'il est actif et que y'a une cible pour maximiser son uptime, même si c'est pas optimal.

Donc dans l'article l'image montre bien que c'est cette approche "simpliste" qui a été choisie par Blizzard, leur graphe c'est:

J'ai le skill multishot dispo (dispo, pas en cooldown)

Est ce que je l'utilise? Si oui sur qui?

Donc tu vois que tout ça c'est seulement une étape de l'IA, y'a pas marqué l'algo qui permet de viser (quand c'est un skill qui demande de viser à la main), y'a pas l'algo "stratégique" qui va prendre la décision d'aller là ou là. Et en plus cette décision de multishot tu vois qu'elle est mega simple, et figée.

------

Bref, tout ça pour dire qu'on pourrait très facilement contester que ces arbres aient quoique ce soit à voir avec une IA. IA ça veut rien dire en soit.

Mais typiquement ton arbre de décision pour multishot, hyper figé et simpliste, ça n'a rien à voir avec une IA généraliste (dont parlais Nilsou plus haut) ou simplement avec une IA plus abstraite qui peut apprendre par elle-même, générer elle même ses arbres de comportement par exemple, et les améliorer à chaque partie.

Imagine une """IA""" qui joue au morpion (https://fr.wikipedia.org/wiki/Tic-tac-toe)

Tu vois bien que c'est juste un algorithme bête, dur de le qualifier d'IA.

Tu passes aux échecs, y'a plus de cases! Y'a des pièces différentes! La combinatoire augmente, mais tu peux résoudre le problème avec un algo, pareil. On va le qualifier d'IA alors que pas vraiment.

Tout ça pour dire que derrière IA y'a typiquement une notion de "plastique" de l'intelligence, adaptabilité, généralisation, apprentissage, amélioration, etc.

Donc ton problème d'IA qui joue au MOBA tu peux choisir un algo simple mais efficace (je dis n'importe quoi mais genre: on rush à gauche et on tue toujours l'adversaire avec le moins de vie). Ou alors une "vraie" IA qui à chaque partie va s'adapter et apprendre, explorer des possibilités, observer le comportement adverse.

La conclusion importante c'est que de manière générale pour un problème donné: l'approche "IA" est souvent brute et un aveux de mauvaise compréhension du système (on comprend pas la logique sous jacente ou on est pas assez malin pour extraire l'information de nos observations), d'où le besoin d'une approche généraliste adaptative qui va faire émerger le résultat mais sans forcément que le processus qui donne le résultat ait du sens. Ou tu as l'approche ou tu étudies le système et le comprend totalement puis développe un outil dédié basé sur cette compréhension.

Tl;DR:

Pour donner un exemple simple, imaginons ce jeu

Un robot doit faire semblant d'être un humain normal dans une foule (genre dans le métro)

1) Approche IA, je programme une IA qui va apprendre à pas se faire remarquer dans une foule

2) Approche "algo", je sais quel doit être le comportement d'un humain dans une foule, donc je programme une machine qui va répliquer MA compréhension

1) et 2) réussissent l'exercice.

On pose la question suivante à 1) :

"Pourquoi vous avez décidé de ne pas vous coller aux fesses des gens dans le metro?"

1): Parce que sinon je prenais une mandale et je me faisais détecter, aucune idée de pourquoi ça dérange les gens d'être collés

2): Je sais que les gens n'aiment pas avoir un robot en plomb collé au cul pendant les heures de pointe, du coup j'ai inclus dans la machine un algo qui lui fait garder ses distances

Tu vois que 1) peut réussir l'exercice sans le comprendre.

Attention je dis pas que les IA sont nulles ou quoi, la réussite de l'IA peut justement t'amener à te poser les bonnes questions. Le truc important à retenir c'est que tu peux faire une IA pour TOUT mais que c'est pas forcément la réponse finale/la bonne réponse.

Et que pour finir sur mon histoire de flou dans la notion d'IA:

Souvent quand tu regroupes beaucoup de 2) dans une seule machine, on appelle ça une IA. Mais tu vois que c'est contestable. C'est beaucoup de code intelligent réuni, mais c'est pas une intelligence.

[Anonyme20240202]

Ouais et souvent la meilleure approche c'est un mix de 1 et 2, genre ton problème de MOBA essaye d'y réflechir toi-même et par quoi tu démarrerais.

À mon avis t'en arriveras vite à la conclusion de partir sur des "templates" des stratégies connues qui d'ailleurs doivent sûrement avoir un nom d'ores et déjà dans le jargon (rush lane, feed tower, ultimate burst, j'ai jamais touché un MOBA de ma vie ça doit se voir haha). Comme les builds order dans les RTS si tu connais (zerg rush). Et ensuite vient l'affrontement, et l'humain est pas con, si tu lui fais 4 fois le même build order il va finir par te dégommer en anticipant. Et c'est là qu'il devient intelligent d'introduire une IA (1)) qui va piloter du (2)). En gros. Et tu vois que le Zerg rush c'est du (2)) mais que piloter le Zerg rush de manière adaptée à la réponse adverse c'est du (1)) (grosso merdo, je simplifie).

Et donc quand tu fais du 2), c'est souvent une heuristique (faire un build order, rush lane) issue d'une réflexion A PRIORI. Du travail pré maché: pourquoi, dans ton post, tu parles de: "jouer bien", "anticiper", "ultimate". Parce que tu connais déjà le système de jeu et des patterns adaptés, mais tu vois que partir de là, ou partir de 0, c'est pas pareil. Tu dis: "je vois pas comment une IA peut..." bah réflechis à comment toi même tu réflechis quand tu joues à un MOBA, tu bases tes décisions sur tes observations (y'a une tower avec 0 pv) et des algos (2)) propres à toi, du genre (mon ultimate est dispo, mais je peux tuer la tower avec multishot, donc j'utilise multishot). Ou par exemple: je sais que mon ennemi joue tel héros, je sais qu'il veut faire tel skill DONC, je fais ça, etc.

Comme ton cerveau humain qui te permet de voir sans réflechir (2)) mais qui te permet d'utiliser ta vue pour faire des trucs intelligents, genre regarder les astres pour deviner la gueule du système solaire sans bouger de sa chaise (1)), l'intelligence.

Peut être que la situation dont tu parles (crowd control ultimate) c'est un cas "classique" avec "des bonnes réponses" et pour résoudre le problème tu peux faire du (2)), c'est souvent le cas d'ailleurs, en vrai c'est assez rare de pouvoir justifier du 1), si t'es malin :p

[Tankodesantniki]

Un truc que fait souvent l'humain (enfin... moi parfois en tout cas ) C'est analyser les heuristiques adverses( Les type (2), donc ) par exemple en regardant une vidéo qui montre un joueur en train de jouer, voire d'expliquer un build order pour, au choix:

- Stade 1: Les reprendre telles qu'elles comme un gros Kevin qui se prends pour un H@Ckers après avoir copié-collé 5 lignes de code sans les comprendre. (généralement ça va pas loin, c'est au niveau du coup du berger pour les échecs ou du zerg rush pour starcraft 1 )

- Stade 2: Les comparer à ses propres build orders déjà en place pour les faire évoluer dans une certaine mesure. Il s'agit en fait de rejouer rapidement dans sa tête une ou plusieurs précédentes batailles et faire une "simulation" d'un ajout dans son heuristique: "Ha oui, là dans la vidéo, il construit 3 bunkers juste après son barrack... Si moi aussi j'avais fait comme ça à ce moment là de mon build order dans telle précédente bataille, alors ça m'aurait protégé de son zerg rush!) Sans forcément toucher au reste du/des build order ou heuristique: juste "enrichir" le/les sien par ajout d'un module, d'un "morceau d'arbre".

- Stade 3: Et 3e étape, encore plus fort, les plus balèzes: l'analyse de l'heuristique ennemie pour y trouver la faille. Là encore ça necessite de "simuler" a nouveau dans sa tête la bataille, mais en se plaçant à la fois dans le rôle ennemi et dans son propre rôle, pour réfléchir à une solution optimale pour contrer cet heuristique que la vidéo viens de nous montrer, et créer un "zerg rush amélioré".


De ce qui précède, j'en déduit que l'apprentissage est une chose basique et importante (stade1), mais plus que l'apprentissage, c'est le fait de pouvoir d'une part identifier les éléments d'un heuristique adverse, puis en sélectionner un "bloc", et d'autre part "simuler" le résultat potentiel d'ajout de ces blocs ainsi identifiés à sa stratégie (de façon à rejeter ou accepter tel ou tel ajout potentiel, qui sera ensuite testé "en vrai" pour être accepté définitivement ou rejeté) qui est aussi important.

Et au stade 3, mais là on est à Noël sous le sapin: analyser une stratégie ennemie non plus pour seulement en apprendre quelque chose directement en "recopiant", mais créer de façon pertinente des "blocs de décision" pour la contrer, les tester en simulation, pour finalement construire un nouveau bloc "d'arbre de décision" à tester "en réel" pour réagir à une stratégie ennemie.

(Nota: c'est ce qui fait et construit la "personnalité" d'un joueur comme d'une IA: a force d'ajouter ou de couper des bouts à son "arbre de décision", ben ça va construire quelque chose avec le temps qui peut être très différent d'une IA à l'autre.)

Les IA regardent-elles des vidéos youtube de build-orders?

[Nilsou]

Ah merci !
Là où je suis un peu perplexe dans un MOBA comme HotS, c'est de parvenir à ce que l'IA anticipe simultanément les prochaines actions / skills / déplacements de plusieurs joueurs, en teamfight par exemple.
Sachant que les 'humains' ne jouent pas forcément toujours 'bien', comme on pourrait s'y attendre. Ou que leur comportement à l'instant t (par exemple utiliser un ulti, ou pas...) dépend des actions des autres joueurs à l'instant t-1 (faire un crowd control).

C'est clairement pas le choix optimale, mais c'est l'état de ce qui est maitrisé dans le JV par ce genre de boite, malheureusement. Donc tu a plutôt raison.
Après ils maitrisent tellement bien les arbres qu'ils ont appris à en camoufler les défauts

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Par exemple le Go (jeu de Go) c'est "comme les échecs" mais la combinatoire explose (beaucoup plus de possibilité) du coup l'approche pour les échecs n'est pas forcément pertinente, il faut travailler de manière plus "floue", plus stratégique (même si bon physiquement ça reste faisable avec la manière brute).

Sauf que pour le Go c'est exactement de manière brute que Google a travaillé, pas de bol
Ils ont simplement construit une seconde IA qui avec l'observation des partie à appris à couper les branches les plus inutiles en amont pour réduire la combinatoire.

Oui, c'est sale
Voila voila

[Anonyme20240202]

Ouais ouais je sais mais une des premières approche de la recherche c'était d'étudier le cerveau et des stratégies floues plus malines, mais l'histoire s'est terminée au prunage de tree et à la puissance brute, mais suffit de faire un plateau de go plus grand alors...

[Nilsou]

De ce qui précède, j'en déduit que l'apprentissage est une chose basique et importante, mais plus que l'apprentissage, c'est le fait de pouvoir d'une part comprendre et identifier un heuristique adverse, puis en sélectionner un "bloc", et d'autre part "simuler" le résultat potentiel d'ajout de ces blocs ainsi identifiés à sa stratégie (de façon à rejeter ou accepter tel ou tel ajout, qui sera ensuite testé pour être accepté définitivement ou rejeté) qui est aussi important.

Les IA regardent-elles des vidéos youtube de build-orders?

C'est pas faux, c'est comme ça qu'on fait pour apprendre par imitation sur les robots que j'utilisent, par exemple .
Surtout que bien souvent tu a le résultat devant les yeux (par exemple si le mec perds ou gagne) et ça te permet de trancher tout ce que tu a vu comme une bonne idée ou une mauvaise.

Mais oui clairement, les gens en recherche ont juste trouver ça "meh", profondément... c'est quasiment jamais cité dans nos domaine d'ailleurs ... aucun intérêt.

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Ouais ouais je sais mais une des premières approche de la recherche c'était d'étudier le cerveau et des stratégies floues plus malines mais l'histoire s'est terminé au prunage de tree et à la puissance brute, mais suffit de faire un plateau de go plus grand alors...

Oui, mais leur objectif était de battre un expert humain. Et les humains n'ont pas pris l'habitude de jouer sur un plateau plus grand...
Mais oui, ça pourrait faire le job.

Mais en vrai la façon de penser pour jouer au Go est quand même très particulière, même chez un humain. Je manipule des réseau de neurone tout les jours, et j'aurais du mal à savoir par quel bout commencer. C'est intrinsèquement lié à des notions de territoires, c'est très non-linéaire de partout, extrêmement difficile à prévoir.

Pas certains qu'une IA maligne puisse avoir le niveau actuellement.
Mais je n'ai joué que rarement au go...

Mais note, sur un petit plateau je pourrais tenter avec ce que je manipule tout les jours. Perso si je devais m'y prendre je ferais comme un général avec ses commandants etc... je séparerais l'analyse locale de la globale. (de façon flou hein, pas coupé comme ça) pour apprendre à chaque fois localement (quand le joueur se concentre) et globalement quelles sont les meilleurs stratégies en fonction du passé, du présent, etc etc...

ça reste chaud hein....

[Anonyme20240202]

http://www.robinupton.com/research/p...on,1998%29.pdf

[Nilsou]

http://www.robinupton.com/research/p...on,1998%29.pdf

Et donc ?
Pas compris le rapport avec la conversation C'est le papier du go d'origine ?