🧠 Un modèle d'intelligence artificielle apprend à jouer à Snake

Table of Contents

1. Introduction
2. Explication du code pour le jeu Snake
3. Intelligence artificielle et apprentissage automatique
4. Le fonctionnement du modèle DQN
5. Initialisation du réseau de neurones
6. La mémoire de jeu et le stockage des transitions
7. La sélection d'action
8. L'apprentissage du modèle
9. Améliorations possibles du modèle
10. Conclusion

🐍 Explication du code pour le jeu Snake

Le code que vous venez de voir en action est un exemple d'intelligence artificielle qui joue au jeu Snake en utilisant l'apprentissage automatique. Permettez-moi de vous expliquer comment cela fonctionne.

Dans ce code, nous utilisons une technique d'apprentissage par renforcement appelée Deep Q-Learning (DQN). Ce modèle utilise un réseau de neurones pour estimer les valeurs Q, qui représentent l'action optimale à prendre dans un état donné.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

L'intelligence artificielle fait référence à la capacité d'un système informatique à imiter certaines capacités humaines, telles que la Perception, le raisonnement et l'apprentissage. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de modèles et d'algorithmes qui permettent aux machines d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmées.

Le fonctionnement du modèle DQN

Le modèle DQN est basé sur un réseau de neurones artificiels qui prend en entrée l'état du jeu et produit des valeurs Q pour chaque action possible. Ces valeurs Q représentent l'estimation de la récompense future que l'agent peut espérer en prenant cette action. L'agent choisit ensuite l'action avec la plus grande valeur Q.

L'apprentissage du modèle se fait par itérations de jeu. À chaque itération, l'agent choisit une action, observe l'état du jeu résultant et reçoit une récompense. Ces transitions (état, action, récompense, nouvel état) sont stockées dans une mémoire tampon pour être utilisées pendant l'apprentissage.

Initialisation du réseau de neurones

Avant de commencer à expliquer l'apprentissage du modèle, permettez-moi de vous montrer le code d'initialisation du réseau de neurones. Nous utilisons la bibliothèque TensorFlow pour cela.

# Importation des bibliothèques nécessaires
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Définition de la taille de l'entrée du réseau de neurones
input_dims = 31

# Création du réseau de neurones avec deux couches denses et une couche de sortie
model = keras.models.Sequential([
  keras.layers.Dense(256, activation='relu', input_shape=(input_dims,)),
  keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
  keras.layers.Dense(4)  # 4 actions possibles : gauche, droite, haut, bas
])

# Compilation du modèle avec la fonction de perte MSE et l'optimiseur Adam
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError())

🧠 La mémoire de jeu et le stockage des transitions

Le stockage des transitions joue un rôle crucial dans l'apprentissage du modèle DQN. Cela nous permet de garder une Trace des transitions passées et de les utiliser pour entraîner le modèle.

Dans ce code, nous utilisons une mémoire tampon pour stocker les transitions. La mémoire tampon a une taille prédéfinie, dans ce cas, elle est définie à 1 million de transitions. Lorsque la mémoire tampon est pleine, les transitions les plus anciennes sont remplacées par les nouvelles.

Voici comment est implémentée la mémoire de jeu et le stockage des transitions :

# Définition de la taille de la mémoire
memory_size = 1000000

# Initialisation de la mémoire
state_memory = np.zeros((memory_size, input_dims))
new_state_memory = np.zeros((memory_size, input_dims))
reward_memory = np.zeros((memory_size,))
action_memory = np.zeros((memory_size,))

# Fonction pour stocker les transitions dans la mémoire
def store_transition(state, action, reward, next_state):
  index = memory_counter % memory_size
  state_memory[index] = state
  new_state_memory[index] = next_state
  reward_memory[index] = reward
  action_memory[index] = action
  memory_counter += 1

C'est ainsi que nous stockons les transitions de jeu dans la mémoire pour les utiliser ultérieurement lors de l'entraînement du modèle.

💡 Améliorations possibles du modèle

Ce modèle de jeu Snake utilisant l'apprentissage automatique est une base solide, mais il existe plusieurs améliorations possibles pour le rendre encore meilleur. Voici quelques idées :

1. Utiliser un réseau de neurones plus profond ou ajouter des couches de neurones supplémentaires pour capturer des schémas plus complexes.
2. Expérimenter avec différents algorithmes d'apprentissage par renforcement, tels que l'apprentissage par renforcement profond (DDQN) ou l'apprentissage par renforcement par acteur-critique (A2C).
3. Optimiser les paramètres du modèle, tels que la taille de la mémoire tampon, le taux d'apprentissage et le facteur de remise.
4. Ajouter une fonction de récompense plus sophistiquée pour guider l'agent vers de meilleures performances.
5. Exécuter des itérations d'entraînement supplémentaires pour améliorer les performances du modèle.

🎯 Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré l'implémentation d'une intelligence artificielle jouant au jeu Snake en utilisant l'apprentissage automatique et le modèle DQN. Nous avons examiné les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement et l'utilisation d'un réseau de neurones pour estimer les valeurs Q. Nous avons également discuté de l'initialisation du réseau de neurones, de la mémoire de jeu et du stockage des transitions.

Ce modèle de jeu Snake est une excellente démonstration du potentiel de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes. Avec quelques améliorations et expérimentations supplémentaires, il pourrait être capable de battre les meilleurs joueurs humains !

FAQ

Q: Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ? A: L'apprentissage par renforcement est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de modèles et d'algorithmes permettant aux machines d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmées.

Q: Comment le modèle DQN fonctionne-t-il ? A: Le modèle DQN utilise un réseau de neurones pour estimer les valeurs Q, qui représentent l'action optimale à prendre dans un état donné. L'apprentissage du modèle se fait par itérations de jeu, où l'agent choisit une action, observe l'état du jeu résultant et reçoit une récompense.

Q: Comment le réseau de neurones est-il initialisé ? A: Le réseau de neurones est initialisé avec deux couches denses de 256 neurones chacune, suivies d'une couche de sortie avec 4 neurones correspondant aux actions possibles (gauche, droite, haut, bas).

Q: Comment les transitions de jeu sont-elles stockées dans la mémoire ? A: Les transitions de jeu (état, action, récompense, nouvel état) sont stockées dans une mémoire tampon de taille prédéfinie. Lorsque la mémoire tampon est pleine, les transitions les plus anciennes sont remplacées par les nouvelles.

Q: Comment le modèle est-il entraîné à partir des transitions de jeu ? A: Le modèle est entraîné en utilisant un échantillon aléatoire de transitions de jeu provenant de la mémoire tampon. L'objectif est d'ajuster les poids du réseau de neurones pour minimiser l'erreur entre les valeurs Q prédites et les valeurs Q réelles.

Q: Quelles sont les améliorations possibles du modèle ? A: Il existe plusieurs améliorations possibles du modèle, telles que l'utilisation d'un réseau de neurones plus profond, l'expérimentation avec d'autres algorithmes d'apprentissage par renforcement, l'optimisation des paramètres et l'amélioration de la fonction de récompense.

Q: Est-il possible d'utiliser ce modèle pour d'autres jeux ? A: Oui, le modèle peut être adapté pour d'autres jeux en modifiant l'espace d'observation, l'espace d'action et la fonction de récompense pour correspondre aux spécificités du jeu.

資料來源: [1] DL Academy YouTube channel: Game Programming 101