Un programme d'intelligence artificielle à apprentissage rapide développée en Chine égale les joueurs de poker humains

Des scientifiques chinois ont développé un programme d'intelligence artificielle (IA) vif d'esprit et à égalité avec les joueurs humains professionnels dans le poker Texas hold'em de type heads-up (à deux joueurs) sans limite.

Selon un article qui sera présenté à l'AAAI 2022, une conférence mondiale sur l'intelligence artificielle qui se tiendra au Canada à Vancouver en février de l'année prochaine, le programme d'intelligence artificielle appelé AlphaHoldem a égalé quatre joueurs humains chevronnés dans une compétition à 10 000 mains à deux joueurs, après trois jours d'auto-entraînement.

Un joueur humain joue au Texas Hold'em contre un programme d'intelligence artificielle dans le comté de Chengmai, dans la province insulaire de Hainan (sud de la Chine), le 10 avril 2017. (Guo Cheng/Xinhua)

Les chercheurs de l'Institut d'automatisme de l'Académie chinoise des sciences (CAS) ont expliqué qu'AlphaHoldem, un apprenant rapide, n'avait besoin que de trois à quatre millisecondes environ pour chaque mouvement, environ 1 000 fois plus rapide que celui des joueurs de hold'em à intelligence artificielle de première génération, DeepStack et Libratus. Selon les chercheurs, AlphaHoldem a eu raison de DeepStack dans une compétition de 100 000 mains. DeepStack, développé par l'Université de l'Alberta et Libratus, développé par l'Université Carnegie Mellon, a battu des joueurs professionnels en heads-up sans limite à deux joueurs en 2016 et 2017.

Les deux précédents acteurs de l'intelligence artificielle, basés sur un algorithme appelé minimisation des regrets contrefactuels, ont eu besoin de trois et quatre secondes respectivement pour chaque mouvement, consommant une grande quantité de puissance de calcul, ont ajouté les chercheurs.

Selon le récent communiqué de presse de la CAS, AlphaHoldem, qui utilise un nouveau cadre en incorporant l'apprentissage en profondeur dans un nouvel algorithme d'auto-jeu, n'a utilisé que huit GPU au cours de sa formation, ce qui est ultra-léger par rapport aux 13 000 GPU de DeepStack. Les chercheurs ont indiqué qu'ils appliqueraient la technologie sous-jacente à d'autres jeux comme le mahjong et le bridge, favorisant ainsi une intelligence artificielle plus intelligente.