Présentation d'EXPLORER : Un nouvel agent IA pour les jeux textuels !

Les jeux textuels, ou TBGs, sont un type de jeu où les joueurs interagissent par le biais de texte. Ces jeux demandent aux joueurs de lire des descriptions et de choisir des actions en fonction de celles-ci. Le défi, c'est de s'assurer que l'intelligence artificielle (IA) puisse aussi jouer à ces jeux efficacement. Pour ça, il faut combiner la compréhension du langage et des compétences en prise de décision.

L'IA qui joue à ces jeux doit apprendre à gérer différents scénarios et à prendre des décisions en fonction de ce qu'elle voit dans le jeu. L'objectif est de créer une IA qui s'en sort bien non seulement avec des objets familiers, mais aussi avec des nouveaux qu'elle n'a jamais vus auparavant. Beaucoup de méthodes d'IA existantes fonctionnent bien avec des objets connus, mais galèrent quand il s'agit de nouveaux objets qu'elles n'ont pas encore rencontrés.

Pour améliorer les capacités de l'IA dans ces jeux, des chercheurs ont créé un nouvel agent appelé EXPLORER. Cet agent combine deux méthodes : une basée sur l'apprentissage profond, qui est efficace pour explorer des environnements, et une autre basée sur le raisonnement symbolique, qui aide à prendre des décisions basées sur des règles et des connaissances.

#Le Défi de Jouer à des Jeux Textuels

Jouer à des TBGs implique de lire et d'interpréter le langage naturel. Dans beaucoup de cas, l'IA doit décider quoi faire ensuite en fonction d'une description de l'état actuel, ce qui peut rendre la tâche assez complexe. Il existe deux types principaux d'agents IA pour ces jeux : les agents basés sur des règles, qui reposent sur des règles fixes, et les agents neuronaux, qui apprennent par l'expérience.

Les agents basés sur des règles utilisent des règles prédéfinies pour prendre des décisions. Bien que cela puisse être efficace dans certaines situations, ça limite la flexibilité de l'agent. D'un autre côté, les agents neuronaux apprennent à partir de données. Ils peuvent mieux s'adapter à de nouvelles situations, mais ils ont souvent besoin de grandes quantités de données pour s'entraîner efficacement. Même dans ce cas, ils peuvent échouer lorsqu'ils sont confrontés à de nouveaux objets ou situations pas couverts par leurs données d'entraînement.

#Présentation d'EXPLORER

EXPLORER a été créé pour combiner les forces des deux types d'agents. Il utilise deux composants : un Module Neuronal qui explore différentes actions et un module symbolique qui prend des décisions basées sur des règles apprises. En intégrant ces deux approches, EXPLORER vise à mieux performer dans les jeux textuels, surtout avec des objets invisibles.

Le composant neuronal d'EXPLORER est responsable de la collecte de données sur les actions, l'état et les récompenses pendant le jeu. Le composant symbolique apprend ensuite des règles et utilise des Connaissances de bon sens pour prendre des décisions. Cette combinaison d'exploration et d'exploitation permet à EXPLORER de gérer efficacement des situations de jeu diversifiées.

#Comment Fonctionne EXPLORER

EXPLORER fonctionne d'abord en encodant l'état actuel et les actions disponibles dans un jeu. Il utilise un réseau neuronal pour recueillir des informations et agir en fonction de ces informations. Le module symbolique utilise ensuite ces données pour apprendre des règles d'une manière compréhensible pour les humains. Un aspect clé de ce système est sa capacité à généraliser ses règles pour les appliquer à de nouvelles situations.

Le composant symbolique apprend en observant les actions qu'il a prises et les récompenses qu'il a reçues. Ce processus d'apprentissage se fait à l'aide d'une méthode appelée Programmation par ensembles de réponses (ASP), qui permet à l'agent de créer des règles compréhensibles par les humains. C'est différent de nombreux modèles neuronaux, qui peuvent souvent sembler être une "boîte noire" et fournir peu d'informations sur pourquoi une décision a été prise.

#Le Rôle des Connaissances de Bon Sens

Les connaissances de bon sens désignent des faits et compréhensions que les gens savent généralement et utilisent dans leur vie quotidienne, même s'ils ne sont pas explicitement enseignés. Par exemple, savoir que "les pommes vont au frigo" est une connaissance commune qui aide à prendre des décisions sur la façon de stocker de la nourriture.

EXPLORER utilise des connaissances de bon sens provenant d'une ressource appelée WordNet, qui organise des mots en ensembles de synonymes et inclut des relations entre ces mots. En utilisant cette connaissance, EXPLORER peut mieux généraliser ses règles apprises à de nouveaux objets et situations dans les jeux.

#Apprentissage et Généralisation

Le processus d'apprentissage dans EXPLORER implique de collecter des données sur les actions prises et les récompenses reçues. Ces informations sont utilisées pour établir un ensemble de règles qui décrivent quelles actions doivent être prises dans différentes situations. L'apprentissage se fait de manière itérative, ce qui signifie que l'agent ajuste sa compréhension en fonction de nouvelles expériences.

La généralisation est une partie importante de ce processus. L'objectif est qu'EXPLORER apprenne des règles qui ne sont pas juste spécifiques aux situations qu'il a rencontrées, mais qui peuvent aussi s'appliquer à des situations similaires, invisibles. Par exemple, si EXPLORER apprend qu'une pomme doit être mise au frigo, il doit aussi appliquer cette même règle à d'autres fruits, comme les oranges.

#L'Importance du Raisonnement non monotone

EXPLORER fonctionne dans des environnements où toutes les informations ne sont pas disponibles d'un coup. Cela signifie qu'il doit être capable de changer ses croyances en fonction de nouvelles preuves. Ce type de raisonnement est appelé raisonnement non monotone. Par exemple, après avoir appris que "les pommes pourries ne doivent pas être mises au frigo", l'agent peut ajuster sa règle précédente sur les pommes en fonction de cette nouvelle information.

Cette flexibilité permet à EXPLORER de s'adapter à des situations changeantes dans le jeu, ce qui en fait un joueur plus efficace. La combinaison d'apprentissage de règles et de mise à jour en fonction de nouvelles expériences améliore la capacité globale de l'agent à performer dans divers scénarios de jeu.

#Comment EXPLORER Apprend des Règles

EXPLORER utilise une technique d'apprentissage machine appelée Programmation Logique Inductive (ILP) pour apprendre des règles sous forme d'énoncés logiques. Ce processus commence par la collecte d'informations sur les états, les actions, et les récompenses pendant son gameplay.

Pour apprendre des règles efficacement, EXPLORER doit identifier l'objectif de ses actions, spécifier les prédicats, et collecter des exemples positifs et négatifs de ses expériences. Les exemples positifs sont ceux où l'agent a reçu des récompenses pour ses actions, tandis que les exemples négatifs sont des cas où les actions n'ont pas conduit à des résultats positifs.

Au fur et à mesure qu'EXPLORER joue, il affine ses règles et ajoute des exceptions lorsqu'il rencontre des scénarios qui dévient des résultats attendus. Par exemple, s'il apprend qu'une "pomme pourrie" ne peut pas être mise au frigo, il ajoutera cette exception à sa règle originale sur le fait de mettre des pommes au frigo.

#Le Processus de Généralisation des Règles

Pour s'assurer qu'EXPLORER performe bien avec des entités connues et inconnues, il doit généraliser ses règles apprises efficacement. Ce processus implique d'identifier des traits communs parmi les objets et d'appliquer les règles apprises au-delà des exemples spécifiques rencontrés pendant l'entraînement.

EXPLORER utilise des relations de WordNet pour aider dans cette généralisation. Par exemple, si l'agent sait que "les pommes vont au frigo", il peut étendre cette connaissance à d'autres fruits. La généralisation aide à réduire la dépendance de l'agent à des instances spécifiques et lui permet de gérer des objets similaires dans de nouveaux scénarios.

Cependant, il est essentiel d'être prudent dans la généralisation ; trop de généralisation peut conduire à des conclusions incorrectes. Il est donc crucial qu'EXPLORER trouve un équilibre, s'assurant qu'il applique les règles avec précision sans faire d'assomptions non fondées sur des objets non liés.

#Expérimentations avec EXPLORER

EXPLORER a été testé dans deux environnements principaux : TW-Cooking et les jeux TWC. Dans l'environnement TW-Cooking, l'objectif est de collecter des ingrédients et de préparer des plats en suivant des recettes in-game. Les jeux TWC présentent différents défis qui nécessitent que l'agent range des espaces en interagissant avec divers objets.

Lors des tests, EXPLORER a été comparé à d'autres agents IA, y compris des agents neuronaux traditionnels. Les résultats ont montré qu'EXPLORER a surpassé ces agents, surtout en termes d'efficacité dans l'accomplissement des tâches et de gestion des objets invisibles.

En utilisant à la fois les composants neuronaux et symboliques, EXPLORER a pu s'adapter et résoudre des problèmes de manière nettement meilleure que les autres méthodes, particulièrement face à de nouveaux défis.

#Résultats et Observations

L'évaluation d'EXPLORER a révélé plusieurs points clés sur ses performances. D'abord, la combinaison de raisonnement neuronal et symbolique a conduit à une amélioration du gameplay par rapport à l'utilisation de chaque méthode seule. Le module neuronal a fourni des capacités d'exploration efficaces, tandis que le module symbolique a offert interprétabilité et raisonnement à travers des règles apprises.

Au cours des expériences, différentes configurations d'EXPLORER ont été testées, comme celles avec et sans généralisation. On a observé que l'utilisation de stratégies de généralisation a permis à l'agent de performer de manière significativement meilleure, particulièrement dans des environnements avec des entités nouvelles et invisibles.

La dynamique du processus d'apprentissage a également montré que l'agent pouvait ajuster son approche en fonction de la complexité du jeu. Par exemple, dans des niveaux plus faciles, l'agent s'appuyait davantage sur ses capacités neuronales, mais à mesure que les défis augmentaient, les règles et connaissances du module symbolique devenaient cruciales pour le succès.

#Conclusion

EXPLORER représente une avancée significative dans le développement d'agents IA pour des jeux textuels. En combinant exploration neuronale et raisonnement symbolique, cet agent démontre une meilleure adaptabilité, apprentissage et performance dans des environnements complexes.

L'intégration de connaissances de bon sens et la capacité d'apprendre et de généraliser des règles efficacement permettent à EXPLORER de mieux gérer des scénarios inconnus que les méthodes traditionnelles. Pour l'avenir, les efforts se concentreront sur l'optimisation de l'équilibre entre les composants neuronaux et symboliques pour améliorer encore les performances.

Alors que les chercheurs continuent d'explorer la combinaison de différentes approches d'IA, le succès d'EXPLORER met en lumière le potentiel d'utiliser à la fois des méthodes neuronales et symboliques pour résoudre des problèmes difficiles en intelligence artificielle.