Planification itérative dans des environnements textuels

La Planification dans des Environnements basés sur du texte, comme les jeux ou les simulations, a toujours été un vrai défi. Ce problème est d'autant plus évident quand la technologie actuelle essaie de prendre des décisions basées sur des descriptions écrites. Dans de nombreux cas, ces systèmes fonctionnent mieux quand ils ont toutes les infos dès le départ. Mais dans la vraie vie, les scénarios impliquent souvent des détails inconnus, rendant la planification efficace dès le début super difficile.

Pour améliorer ça, on se concentre sur une méthode qui construit un plan étape par étape au lieu d'essayer de créer un plan complet tout de suite. En décomposant la planification en petites tâches ou Sous-objectifs, on peut rassembler de nouvelles Informations au fur et à mesure, ce qui permet une meilleure planification avec le temps.

#Contexte

Les systèmes traditionnels de planification dans des environnements textuels comptent souvent sur le fait d'avoir toutes les informations sur la situation actuelle. Ces méthodes peuvent générer un plan complet immédiatement, mais seulement si tous les détails sont connus. Par exemple, dans un jeu comme BlocksWorld, où tous les états des objets sont clairs dès le départ, un planificateur peut créer une séquence exacte d'actions pour atteindre un objectif.

En revanche, beaucoup de situations ne sont pas complètement observées. Dans un scénario comme Coin Collector, le joueur doit collecter des informations en interagissant avec l'environnement. Des objets peuvent être cachés, et des emplacements peuvent ne pas être entièrement découverts avant d'être explorés. À cause de ça, un seul plan ne peut pas être établi sans connaissance préalable de toute la disposition.

#Méthode Proposée

Notre approche consiste à utiliser une technique où on construit notre compréhension de l'environnement progressivement. Au lieu de créer un plan d'un coup, on crée un petit plan visant un sous-objectif spécifique. À mesure que le joueur suit ce plan et fait des progrès, il rassemble plus d'infos sur l'environnement, qui peuvent ensuite être utilisées pour améliorer le plan global.

Ce processus fonctionne comme suit :

1. Le système commence par une observation initiale de l'environnement.
2. Un petit plan pour atteindre un sous-objectif spécifique est créé basé sur les infos disponibles.
3. Le joueur exécute ce plan.
4. De nouvelles observations sont collectées en fonction des actions menées.
5. Le fichier de problème, qui contient des informations sur l'environnement et les objectifs, est mis à jour avec ces nouvelles données.
6. Le processus est répété jusqu'à ce que l'objectif principal soit atteint.

En travaillant avec des tâches plus petites et gérables, le système peut s'adapter à de nouvelles informations et affiner continuellement sa stratégie.

#Évaluation de la Méthode

Pour voir comment notre approche fonctionne, on l'a testée dans deux simulations de jeu : Coin Collector et Cooking World. Dans Coin Collector, le joueur doit explorer des pièces pour trouver une pièce cachée, tandis que Cooking World nécessite que le joueur rassemble des ingrédients et prépare un repas selon une recette.

#Coin Collector

Dans cette simulation, le joueur navigue à travers des pièces interconnectées. Il ne peut découvrir la position de la pièce qu'en visitant différentes pièces. Comme la position de la pièce est inconnue au début, le système ne peut pas créer un plan complet tout de suite.

Au lieu de ça, la méthode se concentre sur des sous-objectifs, comme explorer des pièces non visitées. Chaque fois que le joueur trouve une nouvelle pièce, il obtient plus de connaissances sur l'environnement, ce qui aide à construire un plan précis.

Des expériences ont montré que notre approche de planification itérative était 43 % plus efficace comparée aux méthodes traditionnelles qui génèrent des plans dès le départ. La capacité d'adapter les plans en fonction des nouvelles informations a considérablement amélioré le taux de Succès global dans cette simulation.

#Cooking World

Cooking World propose un défi plus complexe. Les joueurs doivent non seulement explorer des pièces pour trouver des ingrédients, mais aussi utiliser divers appareils pour cuisiner le repas selon la recette. Cela implique plusieurs actions, comme trancher, hacher et cuire des éléments.

Comme dans Coin Collector, les joueurs peuvent ne pas avoir toutes les infos nécessaires dès le début. Les actions du joueur doivent révéler de nouveaux détails concernant le processus de cuisson et les ingrédients. En utilisant des sous-objectifs, comme localiser d'abord les ingrédients, la méthode peut aider à planifier chaque étape du processus de cuisson de manière plus précise.

Dans un cas de test plus simple, notre méthode a atteint des taux de succès presque parfaits, montrant qu'elle gère efficacement la complexité inhérente de Cooking World. L'adaptabilité de la méthode de planification itérative a permis aux joueurs de réaliser des tâches que les méthodes traditionnelles ont du mal à accomplir.

#Avantages de la Méthode Proposée

L'approche offre plusieurs avantages :

1. Efficacité : En décomposant le processus de planification en plus petits composants, la planification devient plus efficace. Le joueur peut rassembler des informations en avançant, ce qui augmente les chances de succès.

2. Adaptabilité : La capacité d'ajuster les plans en fonction des nouvelles informations signifie que le système n'est pas figé dans une compréhension initiale. Cette adaptabilité est cruciale dans des environnements où tout n'est pas visible dès le départ.

3. Interprétabilité : Chaque action entreprise est basée sur les connaissances actuelles de l'environnement. Si quelque chose tourne mal, il est plus facile de retracer les décisions prises et de comprendre pourquoi une action particulière a été suggérée.

4. Corrigibilité : Étant donné que l'approche est itérative, si à un moment donné une décision mène à un échec, le joueur peut revenir en arrière et réévaluer sa compréhension, permettant ainsi des corrections.

#Inconvénients de la Méthode Proposée

Bien que la méthode montre des promesses, elle a aussi quelques inconvénients :

1. Vitesse et coût : Le processus peut prendre plus de temps car il implique plusieurs itérations et mises à jour. Chaque mise à jour nécessite également des ressources significatives, surtout lorsqu'il s'agit de générer des plans basés sur les nouvelles informations acquises.

2. Flexibilité : L'approche nécessite certaines structures prédéfinies pour fonctionner efficacement. Cela signifie qu'il y a un investissement nécessaire en amont pour comprendre l'environnement, ce qui peut freiner l'exploration spontanée.

3. Surveillance humaine : La fonctionnalité d'interprétabilité dépend d'une supervision humaine sur certains aspects. Si des erreurs surviennent pendant la planification, les humains doivent être capables de comprendre et de corriger ces problèmes, ce qui peut parfois être complexe.

#Conclusion

En résumé, la méthode de planification itérative présente une solution convaincante pour gérer des environnements partiellement observés dans des simulations textuelles. En décomposant le processus de planification en petites étapes et en permettant une adaptation continue basée sur de nouvelles informations, cela mène à une exécution de tâches plus efficace et performante.

Bien qu'il reste des défis à surmonter, les résultats observés dans Coin Collector et Cooking World soulignent le potentiel de cette approche. D'autres recherches pourraient se concentrer sur la minimisation des contraintes initiales et l'amélioration de la flexibilité des systèmes de planification, ouvrant la voie à des méthodes plus avancées à l'avenir.

À mesure que les simulations textuelles deviennent plus sophistiquées, des techniques comme celles-ci s'avéreront essentielles, permettant aux systèmes d'IA de fonctionner plus efficacement dans des environnements complexes et dynamiques.