Joueur de jeux

Résumé : Les jeux servent depuis longtemps de référence pour les progrès de l'intelligence artificielle. Récemment, les approches utilisant la recherche et l'apprentissage ont montré de fortes performances sur un ensemble de jeux à information parfaite, et les approches utilisant le raisonnement et l'apprentissage de la théorie des jeux ont montré de fortes performances pour des variantes spécifiques de poker à information imparfaite. Nous présentons Player of Games, un algorithme à usage général qui unifie les approches précédentes, en combinant la recherche guidée, l'apprentissage automatique et le raisonnement théorique des jeux. Player of Games est le premier algorithme à atteindre une forte performance empirique dans de grands jeux à information parfaite et imparfaite - un pas important vers des algorithmes vraiment généraux pour des environnements arbitraires. Nous prouvons que Player of Games est solide et qu'il converge vers un jeu parfait lorsque le temps de calcul disponible et la capacité d'approximation augmentent. Player of Games atteint d'excellentes performances aux échecs et au Go, bat l'agent le plus puissant disponible ouvertement au poker Texas hold'em sans limite (Slumbot), et bat l'agent le plus performant de Scotland Yard, un jeu à information imparfaite qui illustre la valeur de la recherche guidée, de l'apprentissage et du raisonnement en théorie des jeux.