Apprendre de l’intelligence artificielle avec les jeux

Dstl a participé récemment à un atelier de deux jours organisé par le projet Machine Speed ​​Command and Control (MSC2) sur l'intelligence artificielle (IA).

L'atelier innovant a été animé par l'un des partenaires du MSC2, Cambridge Consultants. Il a réuni plusieurs participants de l’industrie dans le but de construire une compréhension commune des opportunités et des défis de l’IA au sein de cette équipe plus large.

Une grande partie de cette compréhension commune a été explorée à travers des exercices pratiques, et les technologies de jeux commerciaux ont été utilisées comme thème. Ils ont présenté les nouvelles approches d'IA du projet en matière de commandement et de contrôle (C2) via les jeux.

Les participants ont construit des « classificateurs de bananes » dans le cadre de l'atelier : un outil d'IA simple permettant de classer la maturité des bananes à partir de photos.

Le projet MSC2 cherche à montrer des moyens d'améliorer et de transformer le C2. Il y parvient en visant à proposer des activités C2 plus rapides et de meilleure qualité, capables de se préparer et de s’adapter plus rapidement que celles des adversaires.

L'accent est largement mis sur l'application de l'IA au C2, telle qu'elle est réalisée dans le contexte propice d'un collectif d'agents humains (HAC). Ce C2 HAC combine la perspicacité humaine avec des agents à vitesse machine basés sur des artefacts numériques partagés.

Cet atelier a été organisé non seulement pour accroître la compréhension collective de l'IA appliquée au domaine C2, mais également pour examiner des jeux commerciaux comme StarCraft II.

Il s’agit d’un jeu commercial largement utilisé pour la recherche sur l’IA par le monde universitaire et l’industrie. Il dispose d'une interface de programmation disponible pour soutenir la recherche sur l'IA et il existe également une forte communauté d'esports, ce qui signifie qu'il existe de grandes quantités de données et d'expertise générées par l'homme.

StarCraft II a fait l'actualité en 2019 lorsque l'IA AlphaStar de Deepmind a réussi à battre la majorité des joueurs humains professionnels ; une tâche nettement plus difficile que les jalons précédents de l'IA du jeu, tels que les échecs ou le Go.

Le projet MSC2 utilise StarCraft II pour étudier le potentiel de l'IA de jeu pour répondre à des problèmes militaires de type C2.

En outre, les travaux autour de StarCraft II sont projetés dans un certain nombre de collaborations de recherche internationales de Dstl, qui étudient l'utilisation de l'IA pour soutenir C2 dans un contexte multinational.

L'autorité technique de Dstl pour MSC2, le Dr Stephen Helsdon, a déclaré :

« Le projet MSC2 existe depuis environ 2 ans maintenant. Cette ligne de travail a montré que nous pouvons relier l’IA dans des jeux comme Starcraft II à des problèmes militaires de type C2. Ces jeux nous permettent d'enquêter sur des scénarios contradictoires basés sur des informations incomplètes et incertaines.

« Notre IA permet à l’utilisateur de prédire l’emplacement et le type des forces rouges en temps réel sur la base de données incomplètes sur l’espace de combat et d’éclairer le brouillard de la guerre. Il permet à l'utilisateur de comprendre la pensée de l'IA en expliquant comment elle produit ses prédictions et ainsi la confiance entre l'humain et l'IA passe à un niveau supérieur.

« À l’avenir, cette recherche centrée sur le jeu se poursuivra en mettant l’accent sur une meilleure explication des aspects de l’interaction humaine en direct avec l’IA. Il s’agira également de déduire une stratégie basée sur les comportements observés. L’atelier lui-même a généré un certain nombre de questions techniques intéressantes auxquelles nous donnerons suite.

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