Qu’est-ce qui rend un coup d’échecs brillant ? Deux chercheurs utilisent l’IA pour le découvrir

Le système d’IA développé par des chercheurs de l’Université de Toronto est utilisé pour étudier la créativité humaine. Aussi cela permet de créer un ordinateur d’échecs plus intéressant à défier.

Deux chercheurs en intelligence artificielle, Kamron Zaidi, à gauche, et Michael Guerzhoy, à droite- Photo Safa Jinje

Pour cela, es deux chercheurs utilisent des arbres de jeu et des réseaux neuronaux profonds pour permettre aux moteurs d’échecs de reconnaître les coups brillants. Ils ont conçu un nouveau modèle d’IA qui comprend comment les humains perçoivent la créativité aux échecs.

La publication des travaux des deux chercheurs

Dans un article récent présenté lors d’une conférence internationale, des chercheurs de Toronto ont présenté leur découverte. Ils décrivent comment ils ont utilisé des techniques.

Ce développement pourrait conduire à des moteurs d’échecs à trouver le chemin le plus créatif et le plus intelligent vers la victoire. Ceci, plutôt que de simplement prendre des mesures pour maximiser les taux de victoire. Par ailleurs, cela pourrait avoir des implications pour d’autres systèmes d’IA chargés d’efforts créatifs.

Comment définir un coup brillant aux échecs ?

« Un coup d’échecs peut être perçu comme brillant, ou créatif, lorsque le résultat stratégique n’est pas clair au début. Mais rétrospectivement, le joueur a dû suivre un chemin précis en jouant toutes les possibilités pour voir si loin dans le futur. » » déclare le co-auteur de l’article Michael Guerzhoy, professeur adjoint, filière d’enseignement, de génie mécanique et industriel et de sciences de l’ingénieur.

Nous voulions que notre système comprenne la perception humaine de ce qui constitue un coup brillant aux échecs et distingue cela de la simple victoire.

Michael Guerzhoy

La plupart des recherches actuelles sur l’IA aux échecs se concentrent sur les coups qui créent de plus grandes chances de gagner. Mais cela ne donne pas toujours lieu à un jeu passionnant.

Les joueurs d’échecs humains expérimentés, en revanche, peuvent jouer de manière plus dramatique ou imaginative en effectuant des coups qui peuvent enfreindre les règles traditionnelles. Par exemple, sacrifier une pièce d’une manière. Ceci peut au premier abord ressembler à une erreur, mais, en fin de compte, ouvre la voie à un échec. C’est le chemin vers une victoire.

Un échiquier représente un coup de « La partie du siècle » de 1956, lorsque le futur grand maître d’échecs américain Bobby Fischer avec les Noirs a sacrifié sa dame, un coup considéré comme génial.

Deux moteurs d’échecs du réseau neuronal

L’équipe a travaillé avec Leela Chess Zero, un moteur d’échecs de pointe qui apprend en jouant seul. Leela a joué plus de 1,6 milliard de parties contre lui-même. Ils ont également utilisé Maia, un moteur d’échecs à réseau neuronal de type humain développé par des chercheurs en informatique de l’Université de Toronto.

« Nous avons utilisé les deux moteurs d’échecs du réseau neuronal pour créer nos arbres de jeu à différents niveaux de profondeur dans un jeu », explique Kamron Zaidi. Il est le co-auteur de l’article, récemment diplômé en ingénierie de l’Université de Toronto.

« En utilisant ces arbres de jeu, nous en avons extrait de nombreuses fonctionnalités différentes. Nous avons ensuite introduit les fonctionnalités dans un réseau neuronal que nous avons formé sur la base de données Lichess de parties d’échecs en ligne. Ces données sont référencés par les utilisateurs humains de la base de données.

La méthode utilisée

Un arbre de jeu aux échecs représente l’état actuel d’un échiquier ainsi que tous les mouvements et contre-coups possibles qui peuvent se produire. Chaque position du plateau est représentée par un nœud et l’arbre du jeu peut être développé jusqu’à ce que la partie soit gagnée, nulle ou perdue.

En fait, les chercheurs ont commencé avec de petits arbres, puis ont progressivement augmenté leur taille, ajoutant ainsi davantage de nœuds à l’arbre. Ils ont constaté que lorsque le réseau neuronal examine toutes les caractéristiques de l’arbre du jeu et prédit si le mouvement est brillant ou non. Dans ce cas, il atteint un taux de précision de 79 % en utilisant l’ensemble de données de test.

La recherche – basée sur la thèse de premier cycle en sciences de l’ingénieur de Zaidi, supervisée par Guerzhoy. Nous avons présenté nos travaux à la Conférence internationale sur la créativité informatique à Jönköping, en Suède.

La bonne utilisation de l’intelligence artificielle

En fait, il y avait des gens du monde entier qui présentaient des recherches sur des aspects plus traditionnels de la créativité. Mais nous étions tous concentrés sur la même chose. A savoir, comment pouvons-nous utiliser l’IA pour améliorer nos interactions et notre compréhension de la créativité ? explique Zaidi.

Le travail a également reçu une couverture médiatique dans des médias, notamment New Scientist. Dans cette revue, le grand maître Matthew Sadler affirme qu’un modèle capable de comprendre les coups brillants pourrait être utilisé. Par exemple comme un outil de formation pour les professionnels. Par ailleurs, Sadler affirme qu’il pourrait potentiellement conduire à un moteur d’adversaire plus divertissant pour les joueurs amateurs.

L’équipe considère que son système a une large applicabilité en matière de perception de la créativité.

Pas seulement dans les jeux de société, mais aussi dans d’autres activités créatives. Notamment la musique et l’art, où il existe un cadre formel et des règles. Un travail hautement créatif implique de planifier à l’avance et d’explorer les possibilités. Mais, tous ceux à qui j’ai parlé depuis la parution de notre article veulent savoir quand ils pourront jouer contre notre brillant moteur. Je pense donc que rendre cela possible est la prochaine étape évidente pour nous.

L’article original de l’Université de Toronto