Bonjour et bienvenue dans le deuxième module de ce cours: construire une IA pour battre le jeu Doom.
Alors oui c'est vrai.
Nous allons jouer à Doom avec une intelligence artificielle qui tentera de tuer des monstres pour atteindre
un objectif dans un environnement 3D.
Vous connaissez la carte 3-D exactement comme lorsque vous jouez à un jeu vidéo sur des différences de rencontres.
Vous n'allez pas jouer à ce jeu de la façon dont vous construisez et le code que nous allons jouer pour vous.
Nous voilà donc face à un autre défi très excitant qui nous attend et au-delà,
nous allons le relever au prochain niveau car nous allons créer un modèle plus complexe, le Cuellar à
convolution profonde.
J'espère donc qu'après ces conférences sur l'intuition, vous êtes maintenant très heureux de la mettre en œuvre.
Je suis vraiment très heureux de le mettre en œuvre.
Commençons donc maintenant.
Et comme vous pouvez le constater, je commence par Google, car je veux vous montrer l’environnement d’ouverture
de la planète et vous guider à travers le jeu que nous allons jouer.
D'accord, donc à partir de Google, nous allons taper ici pour ouvrir un gymnase.
Nous voilà donc en train d'ouvrir un gymnase.
Ensuite, vous cliquez sur le lien et vous trouverez une page de cette page et dans le coin supérieur gauche de cette page, vous
allez cliquer sur les environnements et c’est là que vous avez tous les environnements qui sont en réalité
des environnements de jeux.
Et pour chacun de ces jeux, vous pouvez implémenter une intelligence artificielle.
Et chaque fois que vous spécifiez quel objectif vous devez accomplir, quelles sont les actions et les récompenses et
que vous savez que pour la plupart des jeux, les états d'entrée sont en réalité les images d'entrée.
C’est que ce n’est pas comme avant avec la voiture autonome où nous connaissions un
vecteur et un code. Un état de l’environnement pour la plupart des jeux ici, l’état d’entrée est plutôt l’image.
C'est donc exactement comme notre avenir que j'aurai des yeux comme les humains.
En fait, cette IA que nous sommes sur le point de mettre en œuvre doit être la plus proche d'un cerveau humain,
car il va observer une série d'images, puis il va détecter où cela doit se faire, puis utiliser un
réseau de neurones classique. .
Eh bien, nous saurons quelle action il doit jouer.
Et maintenant passons au jeu.
Nous voulons battre qui sont les derniers jeux sur cette liste faire.
Alors cliquons dessus et c'est parti.
Bienvenue dans le destin et la violence.
Comme vous pouvez le constater, nous avons plusieurs versions de Doom.
Et ce ne sont que des cartes différentes avec des niveaux différents.
Donc, par exemple, regardons le premier au zéro de base qui est ce jeu que vous voyez ici.
Et comme vous pouvez le constater pour ce jeu et pour tous les jeux, il est spécifié d’aller. Pour ce jeu,
le but est de tuer ce monstre ici en trois secondes avec un seul tir.
Ensuite, il est spécifié les récompenses.
Donc, vous obtenez plus 101 points pour avoir tué ce monstre ici.
Ensuite, vous obtenez un mauvais mot avec moins cinq points pour avoir raté un coup.
Donc, en ce moment, il y en a qui en veulent parce qu'il manque beaucoup de tirs et que
vous obtenez moins un point à chaque point, 20 secondes à 20 secondes, ce sont tous les avantages.
Et puis vous avez comment le jeu se termine.
Donc ça finit quand le monstre est mort.
Quand le joueur est mort ou quand il y a une pause.
Et vous avez aussi les actions, donc vous avez trois actions pour cette attaque.
Alors, quand vous tirez, déplacez-vous à droite et à gauche.
OK mais ce n'est pas le jeu auquel nous allons jouer.
En fait celui-ci est trop simple.
C'est mon prefere.
Je préfère celui où nous pouvons avancer, reculer, tourner à gauche, tourner à droite et tirer beaucoup de monstres.
Celui-ci est beaucoup plus excitant que celui-ci.
Cliquons dessus
C'est celui-là.
Comme vous pouvez le constater, nous pouvons avancer.
Nous pouvons aller à gauche nous pouvons aller à droite tourner à gauche tourner à droite et nous pouvons tirer à nouveau.
Et nous avons beaucoup plus de monstres comme ces gars ici.
Et notre objectif n’est bien sûr pas de leur tirer dessus, mais c’est parce que notre objectif principal est d’atteindre ce
bout de la carte qu’ils appellent le gilet.
L'objectif principal et qui nous amène 1000 points est d'atteindre le gilet là-bas et pour le faire correctement, nous devrons tuer
les monstres car si nous ne tuons pas les monstres, nous nous ferons tuer
et nous ne pourrons atteindre le gilet.
D'accord.
Et c’est donc notre objectif principal qui de nous alors voyons quelles sont nos récompenses nous obtenons un premier mot lorsque nous
nous approchons de la veste.
Ainsi, plus la distance entre les mots est exactement la distance que nous parcourons tout en nous rapprochant de
la veste que la mienne est la distance lue plus loin de la veste et moins 100 points pour être tué.
Donc, ici, la récompense est simplement mesurée avec la distance.
Lorsque vous vous approchez du gilet, vous obtenez une récompense égale au nombre de mètres que vous avez rapproché
du gilet.
C'est donc une récompense positive continue.
Et lorsque vous vous éloignez du gilet, vous obtenez une récompense égale au nombre de mètres parcourus en
vous éloignant de cette liste.
Et puis, si vous avez le cancer, vous recevez un mauvais mot de moins 100 points, le jeu peut se terminer lorsque le jeu
touche le reste.
C'est quand on gagne.
Lorsque le joueur est mort, c'est à ce moment-là que nous perdons.
Et quand le temps est venu, ce jeu est terminé et voici nos actions autorisées: attaque tirez à droite et à gauche, tournez à droite
et tournez à gauche.
Nous avons plus d'actions qu'avant.
Nous avons maintenant six sections.
C'est bon.
Cela n'augmentera pas la complexité si mal.
Très bien, j'espère que vous êtes enthousiasmé par ce jeu.
Je pense en fait que c'est le jeu le plus excitant.
Nous allons donc construire une intelligence artificielle pour battre ce jeu. Pour ce faire, nous allons mettre en place un réseau de neurones
à convolution profonde.