Les chercheurs de Maluuba, une filiale de Microsoft, se sont attaqués à un jeu vidéo mythique des années 80 : Ms. Pac-Man dans sa version pour la console Atari 2600. Selon Doina Precup, professeur de science informatique à l’université McGill de Montréal, ce jeu fait partie des plus difficiles à résoudre car chaque partie comporte un large éventail de situations différentes. Un des créateurs de la version arcade, Steve Golson, a fait part de sa surprise en apprenant que le jeu vidéo servait pour la recherche en intelligence artificielle. Golson indique que Ms. Pac-Man a été conçu pour être moins prédictible que le Pac-Man d’origine. Les chercheurs ont néanmoins relevé le défi et ont réussi à obtenir les plus hauts scores avec une méthode de type « diviser et conquérir ». Si Google maîtrise le Go, c’est Microsoft qui est désormais le roi du Pac-Man.
Le problème consistant à résoudre le jeu a été divisé en petites tâches qui ont été distribuées à 150 agents d’IA. L’objectif pour ces agents est donc de résoudre en parallèle des petits problèmes pour atteindre un but commun. Selon certaines théories, ce type de méthode pourrait être similaire au fonctionnement du cerveau humain. Ainsi, certains agents ont comme tâche de trouver une pastille spécifique tandis que d’autres doivent éviter les fantômes. Un agent « directeur » a pour fonction de recueillir les suggestions des autres agents et de les utiliser pour décider quel mouvement va effectuer Ms. Pac-Man. La décision tient compte du nombre d’agents qui veulent aller dans une direction donnée, mais aussi de l’importance de la suggestion. Par exemple, éviter un fantôme se révèle plus important que récupérer une pastille.
Pour Harm Van Seijen, directeur de recherche chez Maluuba : « les meilleurs résultats sont obtenus si chaque agent raisonne de façon égoïste, sans tenir compte des autres, et si l’agent directeur se charge de prendre la décision finale pour le bien commun. » Ce type d’intelligence artificielle pourrait être utilisé par le service commercial d’une entreprise pour déterminer quel client cibler à une date et une heure donnée, en utilisant un agent pour simuler chaque client potentiel et un « directeur » pour prendre la décision finale.
Source : Microsoft
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