Transformers dans le Go informatique : le modèle EfficientFormer

Ces dernières années, les programmes informatiques ont fait des progrès significatifs dans le jeu de Go. Ce jeu de société stratégique ancien, joué avec des pierres noires et blanches sur un quadrillage, est connu pour sa complexité et sa profondeur. Des algorithmes ont été développés pour aider les ordinateurs à comprendre et à jouer au Go à un niveau élevé. Cet article parle de comment un nouveau type de modèle appelé Vision Transformers peut améliorer les performances des programmes de Go sur ordinateur.

#Le Jeu de Go

Le Go est un jeu à tour joué entre deux joueurs. Un joueur utilise des pierres noires, tandis que l'autre utilise des pierres blanches. Les joueurs alternent pour placer leurs pierres sur un quadrillage d'intersections, essayant de capturer le plus de territoire possible sur le plateau. Une fois qu'une pierre est placée, elle ne peut pas être déplacée. Un groupe de pierres peut être capturé et retiré si l'adversaire l'entoure complètement.

Malgré des règles simples, le jeu est d'une immense complexité. Le nombre d'arrangements possibles sur le plateau est bien plus élevé que dans d'autres jeux de société comme les échecs. À cause de cette complexité, le Go a été un point de concentration clé pour la recherche en intelligence artificielle, en particulier pour comprendre comment développer des algorithmes puissants capables de jouer efficacement.

#L'Essor du Go Informatique

Au début du Go informatique, les algorithmes s'appuyaient beaucoup sur des techniques de recherche pour explorer les coups possibles. En 2007, des méthodes comme Monte Carlo Tree Search (MCTS) ont aidé à améliorer les performances de ces programmes. En 2016, un tournant majeur a été atteint lorsque le programme AlphaGo a battu un joueur humain de haut niveau. Aujourd'hui, les algorithmes informatiques jouent souvent au Go à un niveau qui dépasse largement celui des meilleurs joueurs humains.

Au fil des ans, diverses avancées ont contribué à de meilleurs programmes de Go. Beaucoup de ces améliorations sont inspirées par des développements en vision par ordinateur, un domaine qui vise à permettre aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre des images. Des modèles traditionnels comme les Réseaux résiduels et MobileNet ont montré un grand succès dans les tâches de vision par ordinateur et ont aussi été appliqués au Go.

#Modèles Transformers

Récemment, une nouvelle approche connue sous le nom de transformers a émergé dans le domaine de l'intelligence artificielle. Conçus à l'origine pour des tâches comme le traitement du langage, les transformers utilisent une technique appelée auto-attention. Cela permet à ces modèles d'analyser différentes parties d'une entrée simultanément, capturant les relations entre elles, peu importe leur distance dans la séquence. Cette capacité à reconnaître et à comprendre des connexions complexes a rendu les transformers populaires dans divers domaines, y compris la vision par ordinateur.

Les Vision Transformers (ViTs) sont une variation de ces modèles qui se concentrent sur les images. Ils permettent une meilleure analyse des images en capturant les relations entre différentes sections de l'image, ce qui les rend adaptés à des tâches nécessitant une bonne compréhension des données visuelles.

#Présentation d'EfficientFormer

EfficientFormer est une version avancée du modèle transformer qui a été optimisée pour des tâches en temps réel, notamment sur des appareils avec une puissance de traitement limitée. Il est conçu pour être rapide et efficace sans sacrifier la performance. EfficientFormer introduit une structure flexible qui peut s'adapter à différents environnements, que ce soit en 2D ou en 3D. Ce modèle réduit considérablement le temps nécessaire pour produire des prédictions, ce qui le rend adapté aux applications nécessitant des résultats immédiats.

Dans notre étude, nous appliquons l'architecture EfficientFormer au jeu de Go. Ce modèle adapte la technologie des transformers spécifiquement pour prédire les coups au Go, modifiant sa structure pour correspondre aux exigences du jeu. Pour évaluer son efficacité, nous l'avons comparé aux Réseaux Résiduels traditionnels, couramment utilisés dans le Go informatique aujourd'hui.

#Adapter les Transformers pour le Go

Pour appliquer le modèle EfficientFormer au Go, nous avons dû faire plusieurs ajustements. Le design original du modèle était prévu pour des tâches comme la classification d'images. Au lieu d'utiliser des couches destinées à de simples tâches de classification, nous les avons remplacées par des sorties adaptées aux besoins spécifiques du Go. Cela inclut la prédiction à la fois du meilleur coup et du résultat attendu du jeu.

Un autre changement important a été de garder la taille du plateau constante pendant l'entraînement. Dans le Go, la taille du plateau est fixe, mais les modèles traditionnels réduisent souvent la taille des images pour le traitement. Nous avons maintenu les dimensions originales pour nous assurer que toutes les informations essentielles sur l'état du jeu étaient préservées.

#Résultats Expérimentaux

Nos expériences ont utilisé des données d'un programme de Go bien connu appelé Katago, qui a joué un million de parties contre lui-même. Les données d'entrée comprenaient différents états du plateau et les sorties attendues incluaient à la fois les coups recommandés et les chances de victoire prédites pour chaque joueur.

Nous avons entraîné les différents modèles pendant un certain nombre d'époques, évaluant leurs performances sur divers critères comme la précision des prédictions et la latence. Les résultats ont montré qu'EfficientFormer surpassait les Réseaux Résiduels, surtout lorsqu'il était exécuté sur un CPU. Sur un GPU, ses performances étaient comparables à celles des plus grands Réseaux Résiduels, démontrant son efficacité sur différentes configurations matérielles.

#Taux d'Apprentissage et Performance

Pendant le processus d'entraînement, nous avons expérimenté différents taux d'apprentissage pour les deux types de modèles. Le modèle EfficientFormer nécessitait un taux d'apprentissage plus élevé que le Réseau Résiduel pour un apprentissage optimal. Bien que les deux modèles aient montré des vitesses similaires pour faire des prédictions, l'utilisation de mémoire était plus élevée pour les transformers, ce qui est un point crucial dans des environnements aux ressources limitées.

#Métriques d'Évaluation

Dans notre analyse, nous avons utilisé plusieurs métriques pour comparer les performances des modèles. La précision mesure à quel point les coups prédits correspondent aux données établies de Katago. Pendant ce temps, l'Erreur Quadratique Moyenne (MSE) et l'Erreur Absolue Moyenne (MAE) ont été utilisées pour évaluer la qualité des prédictions des modèles. De plus, nous avons examiné les taux de victoire des modèles lorsqu'ils s'affrontaient, car cela offrait une vue pratique de leurs capacités dans une véritable situation de jeu.

Les résultats ont indiqué que le modèle EfficientFormer atteignait systématiquement de meilleurs résultats sur diverses métriques. Sa performance supérieure sur les tâches CPU le rend particulièrement bien adapté pour générer des prédictions rapides pendant le gameplay réel.

#Conclusion

Notre exploration des transformers dans le contexte du Go informatique a montré des résultats prometteurs. L'architecture EfficientFormer non seulement améliore la performance, mais montre aussi une adaptabilité pour différentes applications. Son efficacité en fait un solide candidat pour plus que le Go, pointant vers son potentiel d'utilisation dans d'autres jeux et domaines.

Ce travail ouvre la voie à des recherches supplémentaires sur l'optimisation des modèles pour des jeux stratégiques complexes et l'utilisation de technologies avancées pour améliorer les performances de l'IA. Alors que le domaine de l'intelligence artificielle continue de croître, les techniques développées ici pourraient jouer un rôle crucial dans l'avenir des jeux informatiques et au-delà.