Regardez mon IA jouer à Mario sans aide !

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Table of Contents

1. Introduction
2. Créer une intelligence artificielle qui joue à Super Mario World
3. Les bases de l'intelligence artificielle
   • Qu'est-ce qu'un algorithme génétique?
   • Comment fonctionnent les algorithmes génétiques?
   • Les mutations et la sélection naturelle
4. Les réseaux de neurones artificiels
   • Qu'est-ce qu'un réseau de neurones artificiels?
   • Comment fonctionnent les réseaux de neurones artificiels?
5. L'algorithme NEAT
   • NEAT : Neuronale Evolution of Augmenting Topologies
   • Les étapes de l'algorithme NEAT
6. Créer une intelligence artificielle pour jouer à Super Mario World
   • La simulation et l'apprentissage
   • L'amélioration des performances
7. Conclusion

Introduction

Dans cet article, nous allons plonger dans le monde fascinant de l'intelligence artificielle appliquée aux jeux vidéo. Plus précisément, nous allons explorer comment créer une intelligence artificielle qui puisse jouer à Super Mario World et qui devienne de plus en plus performante au fil du temps. Nous allons utiliser des algorithmes génétiques et des réseaux de neurones artificiels pour réaliser cette prouesse technologique. Préparez-vous à plonger dans le fonctionnement complexe de ces méthodes et à découvrir comment elles peuvent être appliquées pour créer une IA autonome dans un jeu vidéo emblématique comme Super Mario World.

Créer une intelligence artificielle qui joue à Super Mario World

Super Mario World est un jeu de plateforme emblématique sorti en 1990 sur la console Super Nintendo. Il met en scène le célèbre plombier Mario qui doit traverser différents niveaux pour sauver la princesse Peach des griffes de Bowser. La difficulté du jeu réside principalement dans les obstacles, les ennemis et les Pièges qui se dressent sur le chemin de Mario.

L'objectif est de développer une intelligence artificielle qui puisse jouer à Super Mario World de manière autonome et qui soit capable de s'améliorer au fil du temps. Pour réaliser cela, nous allons utiliser des algorithmes génétiques et des réseaux de neurones artificiels.

Les bases de l'intelligence artificielle

Qu'est-ce qu'un algorithme génétique?

Un algorithme génétique est une méthode d'optimisation basée sur les principes de la sélection naturelle et de la génétique. Il utilise un processus évolutif pour trouver les meilleures solutions à un problème donné. Dans le cas de notre intelligence artificielle pour Super Mario World, l'algorithme génétique sera utilisé pour créer et améliorer des réseaux de neurones artificiels capables de jouer au jeu.

Comment fonctionnent les algorithmes génétiques?

Les algorithmes génétiques fonctionnent en générant une population initiale de solutions (dans notre cas, des réseaux de neurones) et en évaluant leur performance par rapport au problème à résoudre (ici, jouer à Super Mario World). Les solutions les plus performantes sont sélectionnées pour se reproduire et créer une nouvelle génération de solutions. Cette reproduction se fait en combinant les caractéristiques des solutions parentales et en introduisant des mutations aléatoires. Ce processus est répété sur plusieurs générations jusqu'à ce qu'une solution satisfaisante soit trouvée.

Les mutations et la sélection naturelle

Les mutations sont des modifications aléatoires qui peuvent survenir lors de la reproduction. Elles permettent d'introduire de la diversité génétique dans la population, ce qui peut conduire à de nouvelles solutions intéressantes. La sélection naturelle se produit lorsque certaines solutions présentent des avantages par rapport aux autres dans le contexte donné. Ces solutions ont plus de chances de survivre et de se reproduire, transmettant ainsi leurs caractéristiques bénéfiques aux générations futures.

Les réseaux de neurones artificiels

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones artificiels?

Un réseau de neurones artificiels est un modèle mathématique inspiré du fonctionnement du cerveau humain. Il est composé de plusieurs neurones interconnectés qui traitent et transmettent des informations. Chaque neurone reçoit des signaux d'entrée, effectue un calcul et produit un signal de sortie. Ces signaux de sortie peuvent ensuite être transmis aux neurones suivants ou être utilisés pour effectuer une action.

Comment fonctionnent les réseaux de neurones artificiels?

Dans le contexte de l'intelligence artificielle pour Super Mario World, les réseaux de neurones artificiels sont utilisés pour prendre des décisions à partir des informations visuelles fournies par le jeu. Les entrées du réseau correspondent à des caractéristiques spécifiques telles que la position des ennemis, des obstacles ou des power-ups. Les neurones effectuent des calculs sur ces entrées et produisent des sorties qui correspondent aux actions à effectuer dans le jeu, par exemple sauter ou avancer.

Les réseaux de neurones sont généralement entraînés à partir de données d'apprentissage afin d'ajuster les connexions entre les neurones et d'optimiser leurs performances. Dans notre cas, les réseaux de neurones seront entraînés à jouer à Super Mario World en utilisant l'algorithme génétique comme méthode d'optimisation.

L'algorithme NEAT

NEAT : Neuronale Evolution of Augmenting Topologies

L'algorithme NEAT est une extension de l'algorithme génétique qui permet d'évoluer non seulement les poids des connexions entre les neurones, mais aussi la structure du réseau de neurones lui-même. Il utilise une méthode innovante pour faire évoluer les topologies de réseaux de neurones, permettant ainsi la création de modèles complexes et efficaces.

L'algorithme NEAT évolue de manière incrémentale en ajoutant ou en supprimant des neurones et des connexions au fil des générations. Cela permet de découvrir de nouvelles solutions sans compromettre les solutions précédemment trouvées. De plus, les connexions et les neurones inutilisés peuvent être éliminés pour améliorer l'efficacité du réseau de neurones.

Les étapes de l'algorithme NEAT

L'algorithme NEAT se déroule généralement en plusieurs étapes:

1. Initialisation: L'algorithme commence par créer une population initiale de réseaux de neurones avec des structures de topologie simples.

2. Évaluation de la performance: Chaque réseau de neurones est évalué en le faisant jouer à Super Mario World. La performance est mesurée en fonction de la distance parcourue dans le jeu, du score obtenu, ou d'autres critères pertinents.

3. Reproduction: Les meilleurs réseaux de neurones (ceux qui ont les meilleures performances) sont sélectionnés pour se reproduire et créer une nouvelle génération de réseaux.

4. Mutation et croisement génétique: Des mutations aléatoires sont appliquées aux réseaux sélectionnés, ce qui peut modifier les connexions, les poids des connexions et la structure du réseau. Des opérations de croisement génétique sont également effectuées pour combiner les caractéristiques des parents sélectionnés.

5. Remplacement: Les réseaux les moins performants de la génération précédente sont remplacés par les nouveaux réseaux créés à partir de la reproduction et des mutations.

Ces étapes sont répétées sur plusieurs générations jusqu'à ce que le réseau de neurones atteigne un niveau de performance satisfaisant.

Créer une intelligence artificielle pour jouer à Super Mario World

Maintenant que nous avons exploré les bases de l'intelligence artificielle, des algorithmes génétiques et des réseaux de neurones, nous pouvons passer à la création d'une véritable intelligence artificielle pour jouer à Super Mario World.

Le processus commence par l'initialisation d'une population de réseaux de neurones avec des structures de topologie simples. Ensuite, chaque réseau est évalué en le faisant jouer au jeu et sa performance est enregistrée.

Ensuite, les réseaux les plus performants sont sélectionnés pour se reproduire et créer une nouvelle génération de réseaux. Des mutations aléatoires sont appliquées aux réseaux sélectionnés, ce qui peut modifier leurs connexions et leurs poids. Des opérations de croisement génétique sont également effectuées pour combiner les caractéristiques des réseaux parents.

Ce processus de reproduction, mutation et croisement génétique est répété sur plusieurs générations, permettant ainsi aux réseaux de neurones de s'améliorer progressivement dans leur capacité à jouer à Super Mario World. Les réseaux les moins performants sont progressivement remplacés par de nouveaux réseaux créés à partir des réseaux les plus performants de la génération précédente.

Au fur et à mesure que le processus d'évolution se déroule, les réseaux de neurones deviennent de plus en plus efficaces dans leur capacité à jouer au jeu. Ils apprennent à éviter les ennemis, à sauter par-dessus les obstacles et à collecter des power-ups pour améliorer leur score et avancer dans les niveaux.

La durée du processus d'évolution peut varier en fonction de la complexité de Super Mario World et de la taille de la population de réseaux de neurones. Cela peut prendre des heures, voire des jours, pour que l'intelligence artificielle atteigne un niveau de performance satisfaisant.

Conclusion

La création d'une intelligence artificielle capable de jouer à Super Mario World de manière autonome et de s'améliorer au fil du temps est un défi passionnant. En utilisant des algorithmes génétiques et des réseaux de neurones artificiels, il est possible de développer une IA capable de maîtriser les subtilités et les challenges du jeu.

Grâce à l'algorithme NEAT, qui combine évolution génétique et évolution de la structure du réseau de neurones, il est possible de créer des modèles complexes et efficaces capables d'atteindre des performances élevées.

Ce Type d'intelligence artificielle peut être appliqué à d'autres jeux vidéo ou à d'autres domaines où la résolution de problèmes complexes est nécessaire. Il offre de nombreuses possibilités d'amélioration et de développement futur.

En conclusion, l'intelligence artificielle appliquée aux jeux vidéo est un domaine passionnant qui Continue de progresser et de nous étonner. Avec des méthodes telles que les algorithmes génétiques et les réseaux de neurones artificiels, nous sommes en mesure de créer des IA toujours plus intelligentes et compétentes dans divers jeux et domaines.