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1 ECOLE SUPERIEURE DE GENIE INFORMATIQUE MEMOIRE DE RECHERCHE _________________

1 ECOLE SUPERIEURE DE GENIE INFORMATIQUE MEMOIRE DE RECHERCHE _______________________________ RESEAUX DE NEURONES FORMELS APPLIQUES A L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET AU JEU _______________________________ Soutenu à PARIS en Septembre 2009 (Version soutenue : 1.21) Septembre 2010 Version 1.29 Auteur : F.TSCHIRHART Contact : fabien@tschirhart.eu 2 Paris, Septembre 2009. 3 1. Présentation Ce mémoire de recherche a été réalisé dans le cadre de la dernière année de formation au sein de l'Ecole Supérieure de Génie Informatique et en vue d'obtenir le titre d’état d’Expert Informatique de niveau I. La démonstration des capacités de recherche engage la rédaction d'un mémoire de recherche. Ce mémoire doit répondre à une problématique et y apporter plusieurs éléments de réponse, il présente l'état de l'art dans le domaine concerné ainsi qu'une recherche personnelle avancée et ouverte vers des études orientées et plus approfondies. 4 2. Remerciements Je tiens tout particulièrement à remercier mon collègue d’étude et binôme, Jérémie Bordas, avec lequel j’ai effectué les recherches qui nous ont permises de rédiger ce mémoire. Nous désirons tout deux remercier notre directeur de recherche M. Alain Lioret pour les connaissances qu’il nous a apporté tout au long de l’année, sur le sujet que nous abordons dans le présent mémoire ainsi que pour l’orientation qu’il nous a suggéré d’entreprendre pour sa rédaction. Je souhaite également remercier ma famille pour avoir supporté mon humeur lunatique durant l’écriture de ce mémoire, et au delà. Tout en ayant eu parfaitement confiance en ma capacité à mener correctement à terme ce document. Une pensée est destinée à mon équipe sportive et à l’ensemble de mes partenaires d’entraînement sans lesquels je n’aurais jamais su évacuer la charge, la tension et la fatigue accumulée durant les heures de recherche et de rédaction nocturne, la veille des entraînements matinaux auxquels je participais énergiquement. 5 3. Sommaire Réseaux de neurones formels appliqués à l’intelligence artificielle et au jeu 1. Présentation 3 2. Remerciements 4 3. Sommaire 5 4. Introduction 8 5. Présentation et historique 9 5.1 Les réseaux de neurones formels 9 5.1.1 Principe de fonctionnement 9 5.1.2 Chronologie 9 5.1.3 Technologie 10 5.1.3.1 Structure d’un réseau 10 5.1.3.2 Comparaison avec le cerveau humain 11 5.1.4 Applications dans l’industrie 13 5.2 Intelligence artificielle et jeux vidéo 14 5.2.1 Principe de fonctionnement 14 5.2.1.1 L’intelligence artificielle 14 5.2.1.2 Intelligence artificielle et jeux vidéo 15 5.2.2 Chronologie de l’intelligence artificielle 16 5.2.2.1 Les sciences cognitives : base de l’intelligence artificielle 16 5.2.2.2 Naissance de l’intelligence artificielle et évolution 18 5.2.2.3 L’intelligence artificielle de nos jours 20 5.2.3 Technologies de l’intelligence artificielle 20 5.2.3.1 Raisonnement : le mécanisme d’inférence 21 5.2.3.2 Apprentissage : la clef de l’intelligence 21 5.2.4 Applications de l’intelligence artificielle dans l’industrie 22 5.2.4.1 L’intelligence artificielle dans les jeux vidéo 23 6. Intelligence artificielle et réseaux de neurones formels, quel avenir ? 24 6.1 Avenir de l’intelligence artificielle 24 6.1.1 Etat de l’art 24 6.1.1.1 Interactions avec l’environnement 24 6.1.1.2 Lecture de l’environnement 25 6.1.1.3 Planification des actions 25 6.1.1.4 Utilité des actions 26 6.1.1.5 Apprentissage 26 6.1.1.6 Raisonnement et rationalité 27 6.1.2 Dans le futur 28 6.1.2.1 Un avenir riche mais incertain 28 6.1.2.2 Intelligence artificielle forte 28 6.1.2.3 Ethique 29 6.1.2.4 Conjecture de la singularité technologique 30 6 6.2 Objectifs des réseaux de neurones formels dans l’intelligence artificielle 31 6.2.1 Rappel sur les réseaux de neurones 31 6.2.2 Comment exploiter les réseaux de neurones ? 32 7. Différentes formes 33 7.1 De réseaux de neurones formels 33 7.1.1 Réseaux à apprentissage supervisé sans rétro propagation 33 7.1.1.1 Le Perceptron 33 7.1.1.2 Réseau ADALINE – Adaptive Linear Neuron 35 7.1.1.3 Associative Reward-Penalty 36 7.1.1.4 Cascade-correlation 37 7.1.1.5 Learning Vector Quantization et apprentissage compétitif 40 7.1.1.6 Probabilistic Neural Network & General Regression Neural Network 42 7.1.1.7 Réseau de Hopfield 44 7.1.2 Réseaux à apprentissage supervisé avec rétro propagation 47 7.1.2.1 Le Perceptron multicouche 48 7.1.2.2 Adaptive Logic Network 51 7.1.2.3 Time Delay Neural Network 52 7.1.3 Réseaux à apprentissage non supervisé avec rétro propagation 54 7.1.3.1 Kohonen Self Organizing Map 54 7.1.3.2 Adaptive Resonance Theory 57 7.2 D’applications de l’Intelligence Artificielle aux Jeux Vidéos 59 7.2.1 Roaming et déplacements 61 7.2.2 Behavior et décisions 62 7.2.3 Planification et stratégie 63 8. Mise en application 65 8.1 De réseaux de neurones formels 65 8.1.1 Applications testées 65 8.1.2 Méthode de test 66 8.1.2.1 Test A 66 8.1.2.2 Test B 67 8.1.2.3 Test C 67 8.1.2.4 Test D 67 8.1.2.5 Test E 67 8.2 Mise en pratique 68 8.2.1 Test A - Déroulement et observations 68 8.2.2 Test A - Résultats 68 8.2.3 Test B - Déroulement et observations 71 8.2.4 Test B - Résultats 71 7 8.2.5 Test C - Déroulement et observations 72 8.2.6 Test C - Résultats 72 8.2.7 Test D - Déroulement et observations 76 8.2.8 Test D - Résultats 76 8.2.9 Test E - Déroulement et observations 76 8.2.10 Test E - Résultats 77 8.3 Analyse des résultats 78 9. Conclusion 79 10. Index des figures 81 11. Références 82 11.1 Bibliographie 82 11.2 Webographie 88 11.3 Vidéos 88 11.4 Jeux vidéo 89 12. Annexes 90 8 4. Introduction L'intelligence artificielle, science à l'objectif ambitieux de permettre aux systèmes informatiques d'obtenir des capacités intellectuelles comparables à celles des êtres humains, est longtemps restée une porte à peine entrouverte qui pourrait, selon plusieurs opinions [BER 06] [CAR 04], nous mener vers une nouvelle ère informatique, voir, si l'on se penche sur quelques études [CAR 04], vers un nouvel avenir dans un monde où la conscience ne serait plus propre à l'homme. Et si nous ignorons encore jusqu'où nous conduiront les sciences cognitives1 et les applications que nous en ferons, peu de doutes subsistent sur le potentiel de ces disciplines et sur l'intérêt que devrait lui porter l'homme. Aujourd'hui encore, l'intelligence artificielle reste un domaine fermé où trop peu de gens se risquent, considérant la discipline comme obscure, sans avenir proche, voir même comme étant l'alchimie du XXème siècle [LED 92] ou parfois, au contraire, c’est l’idée de la singularité technologique2 qui freine les ambitions ; pourtant depuis l’apparition du terme au milieu des années 50, les progrès sur le sujet donnent de sérieuses raisons de considérer avec intérêt le potentiel et les ambitions imaginables au travers de l’intelligence artificielle, déjà abordée de multiples façons, au travers entre autre de la logique floue, des réseaux Bayésiens, du Modèle de Markov, des arbres de décisions ou encore des différentes formes d’apprentissage automatique… Parmi ces outils, les réseaux de neurones, apparus quelques années avant le domaine de l’intelligence artificielle, est un modèle de calcul originellement placé dans le domaine des statistiques, mais les méthodes d’apprentissage qu’ils emploient et leur mode de décision, s’appuyant d’avantage sur la perception des informations que sur le raisonnement logique formel, leurs ont permis de devenir l’une des technologies majeure de l’intelligence artificielle « moderne » puisque depuis les années 1990, les réseaux de neurones connaissent un succès dans de multiples secteurs, comme les statistiques et la classification bancaire ou postale, l’investissement boursier, la robotique, la cryptographie et le déchiffrage ou encore l’industrie de l’armement notamment pour le guidage des missiles de croisière ; même l’industrie du jeu vidéo a, à plusieurs reprises fait usage des réseaux de neurones dans le cadre de l’intelligence artificielle [BAT 96, B&W 01, B&W 03]. Ces différents sujets qui ont servis d’étude ou d’application aux réseaux de neurones, utilisent des réseaux de différente nature. Tous ont leurs spécificités, leurs limites et leurs utilités, tous ne sont pas applicables à toutes les problématiques ; et des sujets comme ceux proposés par l’industrie du jeu vidéo, nécessitent une étude cadrée et approfondie pour déterminer le ou les modèles les plus adaptés aux problèmes soumis. C’est pourquoi les réseaux de neurones et plus généralement le connexionnisme3, qui représentent l’une des nombreuses voies actuellement empruntées pour développer l’intelligence artificielle (ou peut être devrions nous dire, pour essayer de développer l’intelligence artificielle, tant cette notion reste pour le moment, floue et incertaine) restent une technologie complexe qui mérite d’être étudiée et approfondie en direction de l’intelligence artificielle, dont les définitions comme les objectifs restent nombreux, et pour laquelle chacun peut encore y trouver son compte et un but personnel ; ainsi, c’est sur le flan du jeu vidéo, que j’ai décidé de débuter notre ascension, utilisant les réseaux de neurones comme outils et une meilleure vision de leur avenir et de leur utilisation, comme objectif. 1 Ensemble de disciplines scientifiques dédiées à l'étude et la compréhension des mécanismes de la pensée humaine, animale ou artificielle, et plus généralement de tout système cognitif. 2 Concept, selon lequel, à partir d'un point hypothétique de son évolution technologique, la civilisation humaine sera dépassée par les machines. 3 Approche utilisée en sciences cognitives, neurosciences, psychologie et philosophie de l'esprit. Le connexionnisme modélise les phénomènes mentaux ou comportementaux comme des processus émergents de réseaux d'unités simples interconnectées. 9 5. Présentation et historique 5.1 Les réseaux de neurones formels 5.1.1 Principe de fonctionnement Apparus à la fin des années 1950, suite aux travaux des neurologues Warren McCulloch et Walter Pitts [MCC uploads/Science et Technologie/ reseaux-de-neurones-formels-appliques-a.pdf