Discussion :

[Gui13]

Bonjour,

Je m'intéresse de près aux IA qui sont pourvues de la possibilité d'apprendre.

Je me souviens qu'un ami m'avait montré un programme qu'il avait fait sur le jeu puissance 4, et dont l'IA était évolutive (elle apprenait de plus en plus à chaque partie).

Je voudrais essayer de réaliser ce programme par mes propres moyens, en C si possible (c'est le langage que je connais le mieux). La partie "jeu" proprement dite, c'est du truc de base, ce qui m'intéresse c'est a programmation d'une IA.

Je me demande donc en premier temps, comment programmer une IA en C. Je me doute bien que le net croule littéralement de tutoriaux ou d'autres choses de ce genre, et je vais m'y mettre dès que j'aurais posté ce message, mais si vous avez une expérience dans le domaine et que vous avez des liens... n'hésitez pas!

Ensuite, d'un point de vue "apprentissage", je ne sais pas vraiment dans quelle direction partir. J'ai lu par ci par là des choses sur les réseau de neurones, ou encore sur les algorithmes génétiques qui sont une sorte d'apprentissage, mais je vois mal comment l'adapter à un jeu de reflexion.

Vous avez des conseils?

Merci à vous!

[akyso]

Bonjour

Alors je sais pas si ce sera d'une grande aide pour toi mais j'ai ecris il y a quelques temps un reseau neuronal type perceptron.
Il n'est pas en C mais en basic. Je pense que c'est assez simplement transposable.
Tu peux le trouver ici : http://www.games-creator.com/forum3/...ic.php?t=10946

Il explique brievement le fonctionnement d'un reseau neuronal type perceptron
A toi de l'adapter (si c'est adaptable)
Bon courage

[ToTo13]

Bonjour,

faire une IA pour puisssance quatre est très facile (simple réccursivité).
Maintenant si elle doit être évolutive, c'est absolument pas la même chose.
Les deux principales méthodes d'apprentissage sont :
- les réseaux de neurones
- les réseaux bayésiens

[mchk0123]

Moi je verrai bien l'algorithme du minmax,
comme IA pour le puisance 4 ya vraiment
pas mieux.

En plus ça peut être sympa à coder.

[PRomu@ld]

Oui, effectivement sympatique à codé et relativement applicable à ce jeu, puisque l'arbre des coups n'explose pas autant que dans un jeu de type échec.

Ca n'est pas du tout incopatible avec un reseau de neurones, puisque le point le plus délicat est la fonction d'évaluation, cette fonction peut être tout à fait réalisée à partir d'un réseau de neurone (j'ai déjà vu le cas sur un jeu d'othello). Cette évaluation sera donc d'autant plus précise que tu joueras.

[ol9245]

Je confirme que le minimax est facile à programmer même en C. Préférer quand même l'alpha-béta qui est un minimax avec élagage. je m'eplique en deux mots : le minimax de base explore tout l'arbre combinatoire.
L'aplpha béta parvient strictement au même résultat avec moins d'effort car il sait reconnaire les "coups meurtriers". L'esprit est que si un coup est démontré mauvais par une réponse "meurtrière", c'est pas la peine d'explorer tout son arbre : on le coupe dès qu'il se fait casser.

J'ai programmé il y a qq années le jeu d'awalé (un superbe jeu aftricain). je peux t'envoyer le source si tu veux. envoie-moi ton email par MP. C'est sous DOS (on était en 1992).

C'est effectivement dans la fonction d'évaluation que peut utilement se situer l'apprentissage. Dans ce cas, le programme peut apprendre tout en réfléchissant. C'est à dire affiner l'évaluation des positions hautes de l'arbre au fur et à mesure que des positions plus profondes confirment ou infirment leur évaluation initiale.

Enfin, les stratégies d'exploration diffèrent entre le début de partie (arbre large et peu profond) et la fin de partie (arbre plus étroit). Quand faut-il réfléchir en profondeur sur peu de positions bien choisies ? Quand faut-il explorer plus de solutions quitte à aller moins profond ? C'est toute la question de l'élagage dit "à priori". Là aussi, une dose d'IA sera bienvenue.

Avant de se lancer dans cette partie vraiment excitante, mon expérience perso me dit qu'il faut quand même faire dès le début l'effort de se doter d'un algo assez costaud, avec, au minimum, des possibilités évoluées d'élagage.

Amuses-toi bien, et tiens-nous au courant !
OL