Le Jeu et l’intelligence artificielle

Présentation au sujet: "Le Jeu et l’intelligence artificielle"— Transcription de la présentation:

1 Le Jeu et l’intelligence artificielle
Oana Frunza University of Ottawa

2 Les jeux comme une problème de recherche
Qu'est-ce qu’on cherche? solution, étapes d’arriver à la solution Où on cherche? dans une espace de recherche - ensemble d’objets (solution partiale) dans lequel la recherche s’effectue (structure en arbre) Comme on cherche? dans un espace de recherche, les objets sont reliés les uns aux autres par des opérateurs qui transforment un objet en un autre

3 La plus importante étape
Représentation comment mettre en évidence les caractéristiques essentielles d’un problème pour les rendre accessibles à une procédure de résolution de problèmes graphes et machines d’états calcul propositionnel

4 Calcul propositionnel

5 Taxonomie

6 Graphe d’états objectes opérateurs (actions) espace de recherche

7 Comme on cherche? Application systématique des opérateurs Vérification, après chaque transformation pour voir si l’objet qui résulte est un élément de l’ensemble des buts finaux. Recherche Aveugle: Une méthode de recherche qui n’est pas guidée par des informations sur le domaine. Mesure pour un espace: Un système de calcul de mesure de distance entre deux objets dans l’espace de recherche ou la mesure de la valeur d’un objet donné dans cet espace. Recherche Heuristique: Une méthode de recherche qui emploie une mesure pour guider la recherche.

8 La Recherche Heuristique
Heuristiques (Greek heuriskein = trouver, découvrir): « l’étude de méthodes et règles pour la découverte et l’invention". Ils sont des espaces de recherche trop grande pour une recherche aveugle : pour chéquiers il est 1040 chemins, échecs 10120 En utilisant des heuristiques on diminue l’espace de recherche, on accélérer la recherche – on doit utilise une fonction pour grade les objecte/les prochaines actions

9 Note Dans la vie réelle on utilise aussi l’heuristique:
Exemple: Au supermarché, on choisit la queue la moins longue ou alors on choisit la queue dans laquelle les clients on le plus petit nombre d’objets dans leur panier. Avez-vous d’autres exemples?

10 Problème du voyageur de commerce
consiste, étant donné un ensemble de villes séparées par des distances données, doit trouver le plus court chemin qui relie toutes les villes DEMO

11 Comment le faire? 1. Créer une représentation pour les objets et les opérateurs 2.Définir une mesure à utiliser dans espace de recherche. 3. Créer une méthode efficace de comparaison ou d’ évaluation des objets. 4. Créer une méthode efficace de sélectionner le nouvel objet à considérer dans l’espace

12 Les missionnaires et les cannibales: Le problème
Trois missionnaires et trois cannibales se trouvent sur la même rive d’une rivière. Ils voudraient tous se rendre sur l’autre rive. Cependant, si le nombre de cannibales est supérieur à celui des missionnaires, alors les cannibales mangeront les missionnaires. Il faut donc que le nombre de missionnaires présents sur l’une ou l’autre des rives soit toujours supérieur à celui des cannibales. Le seul bateau disponible ne peut pas supporter le poids de plus de deux personnes. Comment est-ce que tout le monde peuvent traverser la rivière sans que les missionnaires risquent être mangé?

13 Représentation du problème
Configuration initiale: Configuration finale M C M C Rive Gauche Rive droite Cette représentation n’est pas appropriée pour un ordinateur: les règles et les contraintes ne sont pas formulées.

14 Etape 1 Représentation du problème
Configuration initiale Configuration finale Déplacement légaux Contraintes Les cannibales ne doivent pas être plus nombreux que les missionnaires sur les deux rives Le bateau ne peut pas supporter plus de deux personnes. MMMCCCB| |MMMCCCB

15 On continue à étendre l’ espace de recherche jusqu’ à l’arrivée d’une Configuration finale
M  C MMMCCCB | MM C  CC  MMMCC | BC MCCC | BMM MC MC   CC MMCCC | BM MMMC | BCC MMCC | BMC C C M MMMCCB | C MMCCCB | M MMMCCB | C

16 Le jeu M&C

17 Une solution pour le problème
MMMCCCB | MMMC | BCC MMMCCB | C MMM | BCC MC | BMMCC MMCCB | MC CC | BMMMC CCCB | MMM C | BCCMMM CCB | CMMM | BCCCMMM Le développement explicite de l’ espace de recherche en entier n’est pas une solution pratique! L’ espace de recherche doit être contenu à ses parties significatives

18 Problème 2: Le Loup, le mouton et le chou
C'est l' Fernand, accompagné d'un loup, d'un mouton et d'un chou qui doit traverser une rivière pour rentrer chez la Marie. Malheureusement, l'en a qu'une petite barque qui ne lui permet que de transporter un seul objet ou animal à la fois. Ainsi, à chaque fouis, y doit en laisser deux sur la rive sans faire gaffe à eux, le temps de traverser. Ben sûr, le loup mange le mouton et le mouton mange le chou.

19 Étape 1 Représentation du problème
Configuration initiale ....|LMCB Configuration finale LMCB|…. Opérateurs une petite barque qui ne lui permet que de transporter un seul objet ou animal à la fois ben sûr, le loup mange le mouton et le mouton mange le chou.

20 Étapes 2 et 3 Vérifier si le conditions sont satisfait Étapes 4 Faire des transportations légales 

21 Trouver la solution!!! LMC

22 Problème de voyage En vacance en Roumanie
Ville de départ: Arad Ville d’ arrive: Bucarest

23 Actions: conduire entre les villes
Étape 1 Objectés: les villes Actions: conduire entre les villes La solution: une suite des villes - e.g., Arad, Sibiu, Fagaras, Bucharest

24 Représentation utilisant des arbres

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27 Pour trouver la solution on cherche ….
une route de arriver à la destination Pour le jeu de M&C – on cherche quelle déplacement a faire

28 M  C MMMCCCB | MM C  CC  MMMCC | BC MCCC | BMM MC MC   CC MMCCC | BM MMMC | BCC MMCC | BMC C C M MMMCCB | C MMCCCB | M MMMCCB | C

29 Avec les techniques de recherche
On donne les ordinateurs d’intelligence, ils peuvent prendre des décisions comme on fait si on regarde les donnes -> la recherche une grande partie de l’intelligence artificielle

30 Représentation utilisée pour la recherche
Arbres de recherche

31 nœud B et C sont voisons pour A arc – direction unique

32 Recherche Depth-First (RDF)
On prendre une nœud on vérifie les voisins prendront le premier 2. On vérifie si le nœud actuel est la solution a. si oui on s’arrêt b. si non on fait le voisin du nœud actuel le nœud actuel et on continue avec 1.

33 Trouver la route A->F

34 On commence avec le nœud source A
Étape 0 On commence avec le nœud source A On utilise 2 listes Liste Ouverte: les actions (nœud) courantes Liste Ferme: les actions (nœud) passe Liste Ouverte: A Liste Ferme: <>

35 Étape 1 Liste Ouverte: B, C Liste Ferme: A 1. Liste Ouverte: A
2. Est A la solution? 3. Étendre A Liste Ouverte: B, C Liste Ferme: A

36 Étape 2 Liste Ouverte: D, E, C Liste Ferme: A,B 1. Liste Ouverte: B, C
2. Est B la solution? 3. Étendre B Liste Ouverte: D, E, C Liste Ferme: A,B

37 Étape 3 Liste Ouverte: E, C Liste Ferme: A,B,D
1. Liste Ouverte: D, E, C Liste Ferme: A,B 2. Est D la solution? 3. Étendre D Liste Ouverte: E, C Liste Ferme: A,B,D

38 Étape 4 Liste Ouverte: F,G, C Liste Ferme: A,B,D,E
1. Liste Ouverte: E, C Liste Ferme: A,B,D 2. Est E la solution? 3. Étendre E Liste Ouverte: F,G, C Liste Ferme: A,B,D,E

39 Étape 5 Liste Ouverte: G, C Liste Ferme: A,B,D,E,F
1. Liste Ouverte: F,G, C Liste Ferme: A,B,D,E 2. Est F la solution? Oui F Liste Ouverte: G, C Liste Ferme: A,B,D,E,F

40 Recherche Breadth-first (RBF)
La seule différence est le placement des nœuds qui sont étendrais RDF – on met les nœuds au début de la Liste ouverte (une représentation pile) BDF – on met les nœuds à la fin de la Liste ouverte (une représentation file)

41 Recherche Breadth-first (RBF)
Trouver la route A->E

42 Étape 0 On commence avec le nœud source A Liste Ouverte: A
Liste Ferme: <>

43 Étape 1 Liste Ouverte: B, C Liste Ferme: A 1. Liste Ouverte: A
2. Est A la solution? 3. Étendre A Liste Ouverte: B, C Liste Ferme: A

44 Étape 2 Liste Ouverte: C, D, E Liste Ferme: A,B 1. Liste Ouverte: B, C
2. Est B la solution? 3. Étendre B Liste Ouverte: C, D, E Liste Ferme: A,B

45 Étape 3 Liste Ouverte: D, E Liste Ferme: A,B, C
1. Liste Ouverte: C, D, E Liste Ferme: A,B 2. Est C la solution? 3. Étendre C Liste Ouverte: D, E Liste Ferme: A,B, C

46 Étape 4 Liste Ouverte: E Liste Ferme: A,B,C,D 1. Liste Ouverte: D, E
2. Est D la solution? 3. Étendre D Liste Ouverte: E Liste Ferme: A,B,C,D

47 Étape 5 Liste Ouverte: G, C Liste Ferme: A,B,C,D,E 1. Liste Ouverte: E
2. Est E la solution? Oui E Liste Ouverte: G, C Liste Ferme: A,B,C,D,E

48 Pseudo-code RDF 1. Déclaration pour 2 listes vides: Liste ouverte & Liste ferme 2. Ajute le nœud racine à la Liste ouverte 3. La Liste ouverte n’est pas vide Élimine le premier nœud dans la Liste ouverte Vérifier si le nœud élimine est la solution Si il est la solution: arrêt l’algorithme, ajoute le nœud à la Liste ferme, rendre la Liste ferme pour la solution. Si il n’est pas la solution continue avec étape C Extraire les voisins pour le nœud élimine Ajoute les voisins au débout de la Liste ouverte, ajoute le nœud élimine a la Liste ferme

49 Pseudo-code RBF Déclaration pour 2 listes vides: Liste ouverte & Liste ferme Ajute le nœud racine à la Liste ouverte La Liste ouverte n’est pas vide Élimine le premier nœud dans la Liste ouverte Vérifier si le nœud élimine est la solution Si il est la solution: arrêt l’algorithme, ajoute le nœud à la Liste ferme, rendre la Liste ferme pour la solution. Si il n’est pas la solution continue avec étape C Extraire les voisins pour le nœud élimine Ajoute les voisins a la fin de la Liste ouverte, ajoute le nœud élimine a la Liste ferme