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Comment fonctionne une IA ? Et par IA, j'entends l'Intelligence Artificielle Expliquez comme si j'avais cinq ans.
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C'est une question énorme, vous pouvez passer des années à l'université en vous concentrant uniquement sur l'IA et n'apprendre que les bases. C'est un peu comme demander comment fonctionnent les animaux. Il existe un grand nombre de types d'animaux différents qui peuvent ou non avoir des similitudes et, à certains égards, sont très différents. De même, il n'y a pas qu'une seule technique pour l'IA, il existe un grand nombre d'approches différentes. Chacun a des avantages et des inconvénients différents selon l'endroit où vous avez l'intention de l'utiliser. Et en fin de compte, vous devrez presque toujours créer une IA unique pour vos besoins spécifiques. Différentes méthodes peuvent servir de points de départ, mais ce ne sont pas des solutions toutes faites que vous pouvez simplement brancher. Prenons l'exemple du jeu de société Monopoly. D'abord lancer les dés. Si vous ne voulez pas que votre IA triche, il n'y a rien à faire à ce sujet. Mais un peu de triche peut être un moyen très efficace de créer l'illusion d'un meilleur joueur et un moyen facile de compenser les difficultés de créer une véritable IA intelligente. Traditionnellement, les IA dans les jeux informatiques ont certainement triché à de nombreuses reprises. Ensuite, l'IA atterrit sur une propriété disponible à l'achat. Maintenant, essayez de réfléchir à la façon dont vous décidez si vous voulez l'acheter ou non. Quel genre de choses affectent votre décision ? Probablement quelque chose comme combien d'argent vous avez, quelles autres propriétés de la même couleur sont encore disponibles ou vous appartiennent, combien d'autres propriétés vous possédez déjà, avez-vous la pleine propriété de certaines autres couleurs, à quelle distance vers la fin du tableau la propriété est , d' autres joueurs sont - ils susceptibles d' atterrir bientôt sur cette propriété , et ainsi de suite . Vous pourriez envisager toutes ces choses, mais vous prendrez finalement une décision principalement basée sur votre intuition. Un ordinateur a besoin de quelque chose de plus spécifique. L'une d'entre elles consiste à donner une note, disons entre 0 et 10, indiquant à quel point la propriété est désirable d'un point de vue spécifique. Ensuite, si le score total est supérieur à une certaine valeur, l'IA l'achète, sinon ce n'est pas le cas. Maintenant, nous avons décomposé la prise de décision en une série de petites questions auxquelles il faut encore répondre. Par exemple , considérons simplement la question " combien d' autres ensembles complets ai - je " . On pourrait dire qu'il est souhaitable d'avoir trois ensembles complets. Si nous n'en avons pas, cette question obtient un score de 10 , si nous en avons une, elle obtient 7 , si nous en avons deux, elle obtient 3 et sinon 0 . C'est une façon très simple de marquer cela. Nous pourrions proposer des règles simples similaires pour noter tous les aspects de la prise de décision. Ce n'est là qu'une façon très grossière d'aborder le problème. Il y en a beaucoup de différents aussi. Vous pouvez calculer les probabilités que certaines choses se produisent et voir comment l'achat de la propriété modifie ces probabilités. Vous pouvez faire des jeux de simulation aléatoires à partir du point actuel et voir ce qui se passe dans le cas où vous l'achetez ou ne l'achetez pas. Ensuite, il existe un tas de méthodes d'auto-apprentissage où il est difficile de dire exactement comment l'IA a fini par prendre la décision qu'elle a prise, elle avait juste appris à le faire. Par exemple, la méthode de probabilité peut ne pas être aussi bonne au Monopoly mais peut être excellente dans certains jeux de cartes. Ou vous pouvez créer une IA en utilisant une combinaison de tous ces éléments.