A noter que cette nouvelle IA développée en France (en s'inspirant de recherches internationales et en développant une approche innovante combinant des techniques connues par ailleurs mais jamais combinées avant) arrive a priori à de meilleurs résultats que Alpha Zero (le successeur polyvalent de Alpha Go, qui mettait déjà sa rouste à Alpha Go), le tout en ne nécessitant qu'un seul ordinateur (certes, musclé) et un bon GPU pour tourner, contre 300 serveurs pour Alpha Zero.
Ca fait du bien de voir remis au goût du jour l'algorithme minimax, algorithme "historique" d'IA pour les jeux de réflexion en tout par tour.
L'article semble sous-entendre que cette nouvelle IA soit plus efficace qu'Alpha Zero, mais ce n'est jamais écrit très explicitement. Ma lecture de l'article me laissait sur l'idée que les deux IA n'avaient jamais poussé le pion ensembles. Aurais-je manqué quelque chose ?
Notamment les tableaux comparant les performances entre différents algorithmes à partir de la page 6. L'algorithme proposé est marqué UBFM et UBMFs, la famille d'algo utilisé par Alpha Go et Alpha Zero est notée MCTS (Monte Carlo Tree Search).
J'essaye de trouver les résultats de ce tournoi, le seul lien que je trouve c'est https://drive.google.com/file/d/1XmOQuuNClUqzdzUUNCbGGUZCgxbd22OT/view?usp=sharing
Je ne sais pas si c'est la bonne source car voici les stats que j'en retire:
31 jeux proposés
22 jeux joués (les autres n'avaient qu'1 candidat)
11 avec plus de 2 candidats
4 avec plus de 3 candidats
Et je ne vois qu'1 jeu gagné par l'ia citée dans l'article
Le nom du programme est différent pour tous les jeux, il faut regarder le nom de l'équipe : Quentin Cohen-Solal, Tristan Cazenave
Voici le détail des résultats de l'équipe tiré de ce document par jeu et le nom du programme :
Dame bresilienne : Eve (1 adversaire)
Dame canadienne : T-900-Cameron (1 adversaire)
Breakthrough : R2D2 (1 adversaire)
Connect6 : Bernard-Lowe (3 adversaires)
Havannh (8x8): Doombot-8 (1 adversaire)
Havannh (10x10) : Doombot-10 (1 adversaire)
Hex (11x11) : Ultron-11 (1 adversaire)
Hex (13x13) : Ultron-13 (1 adversaire)
Hex (19x19) : Ultron-19 (1 adversaire)
MiniShogi : Megatron (1 adversaire - défaite)
Othello (8x8) : Réplicateur #8 (s adversaires)
Outer-Open Gomoku : Marvin (5 adversaires : 3eme)
Surakarta : Athénan (1 adversaire)
Le nombre de participant étant faible, les résultats ne sont peut être pas très significatifs, il faudrait plus de partie mais quoi qu'il en soit le travail semble prometteur.
# Meilleure que Alpha Zero et consorts
Posté par Papey . Évalué à 2.
A noter que cette nouvelle IA développée en France (en s'inspirant de recherches internationales et en développant une approche innovante combinant des techniques connues par ailleurs mais jamais combinées avant) arrive a priori à de meilleurs résultats que Alpha Zero (le successeur polyvalent de Alpha Go, qui mettait déjà sa rouste à Alpha Go), le tout en ne nécessitant qu'un seul ordinateur (certes, musclé) et un bon GPU pour tourner, contre 300 serveurs pour Alpha Zero.
Ca fait du bien de voir remis au goût du jour l'algorithme minimax, algorithme "historique" d'IA pour les jeux de réflexion en tout par tour.
[^] # Re: Meilleure que Alpha Zero et consorts
Posté par ǝpɐןƃu∀ nǝıɥʇʇɐW-ǝɹɹǝıԀ (site web personnel) . Évalué à 2.
L'article semble sous-entendre que cette nouvelle IA soit plus efficace qu'Alpha Zero, mais ce n'est jamais écrit très explicitement. Ma lecture de l'article me laissait sur l'idée que les deux IA n'avaient jamais poussé le pion ensembles. Aurais-je manqué quelque chose ?
« IRAFURORBREVISESTANIMUMREGEQUINISIPARETIMPERAT » — Odes — Horace
[^] # Re: Meilleure que Alpha Zero et consorts
Posté par Papey . Évalué à 3.
Il y a plus de détails dans l'article (en anglais) publié sur Arxiv :
https://arxiv.org/pdf/2012.10700.pdf
Notamment les tableaux comparant les performances entre différents algorithmes à partir de la page 6. L'algorithme proposé est marqué UBFM et UBMFs, la famille d'algo utilisé par Alpha Go et Alpha Zero est notée MCTS (Monte Carlo Tree Search).
# Résultats du tournois ?
Posté par Sylgod . Évalué à 1.
J'essaye de trouver les résultats de ce tournoi, le seul lien que je trouve c'est
https://drive.google.com/file/d/1XmOQuuNClUqzdzUUNCbGGUZCgxbd22OT/view?usp=sharing
Je ne sais pas si c'est la bonne source car voici les stats que j'en retire:
31 jeux proposés
22 jeux joués (les autres n'avaient qu'1 candidat)
11 avec plus de 2 candidats
4 avec plus de 3 candidats
Et je ne vois qu'1 jeu gagné par l'ia citée dans l'article
[^] # Re: Résultats du tournois ?
Posté par Le Pnume . Évalué à 4.
Le nom du programme est différent pour tous les jeux, il faut regarder le nom de l'équipe : Quentin Cohen-Solal, Tristan Cazenave
Voici le détail des résultats de l'équipe tiré de ce document par jeu et le nom du programme :
Le nombre de participant étant faible, les résultats ne sont peut être pas très significatifs, il faudrait plus de partie mais quoi qu'il en soit le travail semble prometteur.
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