Pour Dave Silver, chercheur en deep learning pour DeepMind, la filiale spécialisée dans l’intelligence artificielle de Google, « Starcraft 2 est considéré comme un jeu qui teste les limites des capacités humaines ». Pour la firme américaine, il était donc logique de s’attaquer à Starcraft 2 après le jeu de Go ou encore les échecs. Et une fois encore, l’expérience est un grand succès.
Baptisé AlphaStar, le programme a réussi à se hisser parmi les 0,2% des meilleurs joueurs du monde, soit le rang GrandMaster sur le ladder de Starcraft 2. Pour arriver à un tel résultat, le programme a été alimenté par les données de Blizzard, sur des milliers de parties de joueurs professionnels : du deep learning. Un résultat très impressionnant, d’autant que contrairement aux premiers tests, le programme n’a bénéficié d’aucun « avantage » par rapport aux joueurs humains.
Lors des premiers tests, l’IA n’était pas limitée en termes d’actions par minute (APM) et n’était pas obligée de bouger la caméra pour se déplacer sur la carte et gérer ses troupes. Des « avantages » qui avaient été dénoncés par les premiers joueurs professionnels opposés à AlphaStar il y a plusieurs mois, notamment Dario « TLO » Wünsch, comme il l’explique dans la revue Nature, où DeepMind a publié ses résultats.
Pour ce nouveau test, AlphaStar était limité à 22 actions toutes les 5 secondes et devait déplacer la caméra exactement comme un joueur humain doit le faire. Et si les résultats obtenus par le programme sont très impressionnants, il est encore loin de battre les meilleurs joueurs du monde à chaque fois. Dans Nature, TLO s’explique :
Bien qu’AlphaStar joue de façon excellente et très précise, il ne semble pas surhumain. Il est meilleur sur certains aspects que les humains, mais aussi moins bons sur d’autres. (…) Dans l’absolu, tout cela semble très équitable, on a l’impression de jouer une “vraie” partie de Starcraft, il n’y a pas un énorme déséquilibre dû à des capacités qui ne seraient pas réalistes.
L’objectif de Deepmind n’est évidemment pas de créer le meilleur joueur de l’histoire de Starcraft, mais bien de progresser en matière de deep learning de ses intelligences artificielles, pour les aider à prendre des décisions en temps réel, dans des environnements imprévisibles et complexes. Des avancées qui permettront des applications dans beaucoup de domaines, comme les voitures autonomes ou encore les assistant personnels.
