🐍 L'IA apprend à jouer au serpent!

Table des matières:

1. Introduction à l'apprentissage par renforcement
2. Le jeu du serpent
3. Création du jeu du serpent
4. Ajout de fonctionnalités au jeu
5. La fonction de récompense
6. L'algorithme d'apprentissage par renforcement
7. Formation du modèle
8. Le modèle en action
9. Les résultats d'entraînement
10. Améliorations possibles et ressources supplémentaires

🐍 Le jeu du serpent

Dans cette vidéo, nous allons plonger dans l'apprentissage par renforcement en commençant par un classique : le jeu du serpent. Par la suite, nous explorerons d'autres jeux tels que 2048 et Super Mario Bros, ainsi que des jeux de stratégie comme Minecraft. Mais aujourd'hui, nous nous concentrerons sur le jeu du serpent.

Introduction à l'apprentissage par renforcement

Avant de plonger dans le code, il est essentiel de comprendre les bases de l'apprentissage par renforcement. Il s'agit d'un domaine de l'intelligence artificielle où un agent tente d'apprendre à prendre des décisions en interagissant avec un environnement, tout en maximisant les récompenses qu'il reçoit. Dans notre cas, notre agent sera le serpent.

Création du jeu du serpent

Commençons par créer le jeu du serpent. Il est relativement simple à mettre en place. Nous commençons avec un plateau de jeu de taille 4x4. Ensuite, nous ajoutons un serpent qui mesure deux cases de longueur et nous faisons apparaître une pomme à un endroit aléatoire du plateau (en évitant bien sûr la position du serpent).

Ajout de fonctionnalités au jeu

Maintenant que nous avons mis en place le plateau de jeu, nous pouvons ajouter des fonctionnalités au jeu du serpent. Tout d'abord, nous devons faire en sorte que le serpent puisse se déplacer. Nous ajoutons cinq options de déplacement : haut, bas, gauche, droite et rester immobile. Le serpent se déplace dans la direction choisie par le joueur, à moins que ce mouvement ne le ramène en arrière. Si le joueur ne fait aucune action, le serpent continue à bouger dans la même direction qu'auparavant.

Ensuite, nous vérifions si le serpent se trouve à la même position que la pomme. Dans ce cas, le serpent mange la pomme, et une nouvelle pomme apparaît à un endroit aléatoire. Si nous ne parvenons pas à trouver une position vide pour la nouvelle pomme, cela signifie que le joueur a remporté la partie. Ensuite, nous vérifions si le serpent a heurté un mur ou s'est sorti du plateau de jeu. Si c'est le cas, cela signifie que le serpent est mort et la partie est perdue.

Enfin, nous ajoutons un score pour pouvoir évaluer notre performance. Faisons un test pour vérifier que tout fonctionne correctement.

La fonction de récompense

Maintenant que notre jeu fonctionne, nous devons définir une fonction de récompense pour notre algorithme d'apprentissage par renforcement. Cette fonction détermine quelle récompense l'agent reçoit pour chaque action qu'il effectue. Après quelques tests, nous avons décidé d'attribuer les récompenses suivantes : une récompense de +50 si le joueur remporte la partie, une récompense de +10 s'il mange une pomme, une récompense de -1 s'il s'éloigne de la pomme et une récompense de -50 s'il meurt.

L'algorithme d'apprentissage par renforcement

Maintenant que nous avons notre jeu et notre fonction de récompense, nous pouvons commencer à entraîner notre modèle d'apprentissage par renforcement. Nous créons un nouveau modèle pour l'entraînement et un autre pour les prédictions. Mais la véritable magie réside dans la boucle d'apprentissage elle-même.

L'apprentissage par renforcement consiste à jouer au jeu, à observer les résultats et à ajuster notre modèle en fonction des récompenses obtenues. L'algorithme regarde l'état du jeu et prédit le meilleur mouvement à effectuer. Il effectue ensuite ce mouvement et reçoit une récompense en fonction de son action. Si le mouvement est judicieux, la récompense est élevée. Si le mouvement est moyen, la récompense est moyenne. Si le mouvement est inefficace, la récompense est nulle ou faible. Et enfin, si le mouvement est mauvais, la récompense est très faible.

Formation du modèle

Lors de la formation du modèle, nous utilisons la fonction de récompense que nous avons définie pour entraîner notre serpent virtuel. Nous le laissons jouer à des centaines de jeux, voire des milliers, pour qu'il puisse apprendre et améliorer ses prédictions au fil du temps. Après environ 500 jeux, notre serpent commence à comprendre comment jouer, fait des choix intelligents et est capable de gagner la partie.

Bien sûr, nous pourrions laisser notre modèle s'entraîner plus longtemps pour augmenter encore ses performances, mais cela prendrait énormément de temps. Cependant, si vous souhaitez vous lancer dans l'amélioration du modèle, vous pouvez trouver le code source dans le lien ci-dessous.

Le modèle en action

Maintenant que notre modèle est entraîné, voyons-le en action. Notre serpent virtuel, que nous appellerons Gunther, peut encore commettre des erreurs, mais avec quelques centaines de jeux d'entraînement, il est en mesure d'éviter les obstacles et de manger des pommes. Plus nous lui faisons jouer de jeux, plus il devient habile et prend de bonnes décisions.

Les résultats d'entraînement

Après avoir entraîné notre modèle avec le plateau de jeu de départ, nous avons obtenu des résultats encourageants. Cependant, si nous souhaitions entraîner notre modèle sur un plateau de jeu plus grand, le temps d'entraînement serait beaucoup plus long. Malheureusement, nous n'avons pas la patience nécessaire pour cela.

Améliorations possibles et ressources supplémentaires

Bien que notre modèle fonctionne bien, il y a toujours place à l'amélioration. Si vous souhaitez explorer davantage l'apprentissage par renforcement ou améliorer notre modèle du jeu du serpent, vous pouvez trouver des ressources supplémentaires dans l'article disponible sur Medium.

Nous espérons que Gunther vous a impressionné par ses performances améliorées, et nous vous remercions d'avoir regardé cette vidéo. N'oubliez pas de laisser un like si vous êtes humain afin de satisfaire l'algorithme de YouTube. Merci aux seigneurs de l'IA et à bientôt dans la prochaine vidéo !

FAQ (Questions fréquemment posées):

Q: Où puis-je trouver le code source du jeu du serpent ? A: Vous pouvez trouver le code source dans le lien ci-dessous.

Q: Quelles sont les autres ressources disponibles pour en savoir plus sur l'apprentissage par renforcement ? A: Vous pouvez consulter l'article disponible sur Medium pour des explications détaillées et des ressources supplémentaires.

Ressources :

• Code source : [Lien vers le code source]
• Article sur Medium : [Lien vers l'article]