Lecture recommandée : Comment les ordinateurs nous battent à nos propres jeux

Les boursiers Amii ont apporté d'incroyables contributions au domaine de recherche "Jeux et théorie des jeux", qui vise à comprendre et à optimiser les interactions stratégiques entre individus dans un environnement. Il inclut les interactions humaines ainsi que l'IA jouant des jeux.

Popular Science, le magazine trimestriel qui est une source majeure de nouvelles scientifiques et technologiques depuis sa création en 1872, a récemment fait la lumière sur l'IA de jeu dans son article intitulé Comment les ordinateurs nous battent à nos propres jeux. Publié dans le numéro de l'été 2020, l'article se penche sur certaines des principales contributions des chercheurs d'Amii et de l'Université de l'Alberta dans ce domaine :

• Chinook résout le jeu de dames: Nommée par le magazine Science comme l'une des meilleures découvertes de l'année 2007, une équipe dirigée par Jonathan Schaeffer, cofondateur d'Amii, a créé Chinook, une IA qui joue aux dames et qui ne peut jamais perdre ou faire match nul.
• DeepStack atteint un niveau de jeu d'expert au poker Heads-Up No-Limit: Dans une étude achevée en décembre 2016 et publiée dans Science en mars 2017, une équipe dirigée par Michael Bowling, boursier Amii, a mis au point DeepStack, la première IA à battre des joueurs de poker professionnels au poker Texas hold'em no-limit en heads-up.

DeepStack en couverture du magazine Science de mai 2017, avec l'aimable autorisation de sciencemag.org.

En fait, Amii et l'Université de l'Alberta ont joué un rôle dans chacune des avancées mentionnées dans la liste. Murray Campbell, ancien étudiant de l'Université de l'Alberta, faisait partie de l'équipe d'IBM qui a mis au point Deep Blue, et les chercheurs d'Amii sont responsables d'avancées qui ont été à l'origine d'autres percées dans le domaine des jeux : 

• L'algorithme UCT: En 2006, le boursier Amii Csaba Szepesvári a co-développé l'algorithme UCT, un algorithme fondamental d'apprentissage automatique au cœur de nombreuses avancées récentes dans la recherche sur les jeux, notamment AlphaGo.
• L'Arcade Learning Environment (ALE): Une équipe de chercheurs dirigée par Michael Bowling a lancé un nouveau défi à la communauté de l'IA en lançant l'Arcade Learning Environment en 2013, une plateforme logicielle permettant d'évaluer la compétence générale des algorithmes d'IA. Elle a contribué à l'établissement du sous-domaine de l'apprentissage par renforcement profond.

Vous pouvez lire l'article de Popular Science sur son site web ou vous procurer un exemplaire papier de son numéro de l'été 2020 : Play On.

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