Minecraft plus difficile que StarCraft ? MineRL montre les limitations de l’IA

 
Au cours d’une compétition, des chercheurs ont eu pour objectif d’entrainer une intelligence artificielle à trouver un diamant dans Minecraft. Une tâche apparemment plus ardue que battre un champion du monde sur StarCraft 2, puisqu’aucune n’a atteint son objectif.
Mine de diamants dans Minecraft
Crédit Image : Joshe

Les actualités concernant les prouesses de l’intelligence artificielle s’enchaînent régulièrement. Si l’on ne parle même pas des voitures qui se conduisent toutes seules, on entend souvent parler de DeepMind, une entreprise détenue par Google ayant créé des intelligences artificielles capable de battre presque à coup sûr les meilleurs joueurs de Go du monde, ou de StarCraft II.

L’intelligence artificielle va-t-elle mettre au chômage tous les champions d’esport ? Pas si sûr ! En effet, pour arriver à un tel résultat, les moyens de Google ne sont pas de trop, comme le montre MineRL (à prononcer « mineral« ), une compétition en partenariat avec Microsoft opposant des chercheurs en intelligence artificielle sur le jeu Minecraft.

Brille comme un diamant

Entre le 5 juin et le 25 octobre 2019, les participants de MineRL pouvaient soumettre leur IA aux organisateurs du concours. Le but était de lui apprendre à trouver un diamant dans le jeu Minecraft. Une tâche plus difficile qu’il n’y parait puisqu’elle se décompose en plusieurs étapes (récupérer du bois, créer une pioche, miner de la pierre, etc.).

Comment obtenir un diamant dans Minecraft
Les différentes étapes pour obtenir un diamant dans Minecraft

Un humain est capable d’effectuer toutes ces étapes en quelques heures, voire en quelques minutes pour les plus avertis. Aucune des 660 intelligences artificielles ayant participé à ce concours n’a cependant réussi ce challenge selon la BBC qui a pu avoir accès aux résultats avant leur diffusion officielle qui devrait avoir lieu ce samedi lors de la conférence NeurIPS, à Vancouver.

Une intelligence limitée

Il faut savoir que le machine learning fonctionne généralement en deux étapes. La première consiste à engranger un maximum de données, ici un condensé de 8 millions de parties où des joueurs trouvent un diamant, afin d’en recopier le comportement. La seconde étape consiste à se jeter dans le grand bain et essayer à son tour, puis corriger les erreurs lorsque le résultat n’est pas celui escompté, et recommencer en boucle jusqu’à obtenir le bon résultat.

Avec Google, ses finances et son infrastructure en soutient, DeepMind a ainsi pu créer des intelligences artificielles capables de faire trembler les meilleurs joueurs, et peut-être que l’entreprise serait également capable d’en créer une pouvant trouver un diamant dans Minecraft. Mais ici, les participants étaient bien plus limités.

8 millions d’exemples à fournir à l’intelligence artificielle et 4 jours pour l’entraîner. C’était là une contrainte du challenge. Le tout devant se faire sur une configuration ne pouvant pas dépasser en puissance celle d’une instance NG6v2 sur un serveur Azure (6 cœurs de processeur, 112 Go de RAM, 736 Go de SDD et un GPU NVIDIA P100). Des limitations qui auront apparemment été trop importantes pour les concurrents.

IA un problème

L’échec de ces 660 participants montre l’une des limitations de l’IA, qui reste aujourd’hui encore le monopole des grandes entreprises aux moyens démesurés. Si Google, Microsoft et Amazon, ou même encore Samsung et Huawei ont la possibilité technique et financière d’entraîner des intelligences artificielles, ce n’est pas encore le cas de n’importe qui.

Pour le moment, entraîner un robot à trouver un diamant restera donc l’apanage des grandes sociétés du numérique. Les autres continueront à le faire à la main, en quelques heures, voire en quelques minutes pour les plus avertis.


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