20 jeux où les robots humilient les humains

Le calcul froid de la machine contre l’habileté et l’ingéniosité humaines. Bien que nous ayons créé des jeux et des sports, la vérité est que les robots et les algorithmes ont montré qu’ils étaient capables de les maîtriser parfaitement. Même les champions du monde ont dû céder face à l’énorme capacité des machines. Tant dans les jeux virtuels que physiques ; des sports de ballon aux jeux de société.

Nous passons ici en revue des exemples fascinants de la façon dont l’IA et les robots ont réussi à gagner la partie. Mais rien ne se passe. Tous les jeux de cette liste sont toujours appréciés par des millions de personnes. Même si la machine gagne, nous continuons à en profiter.

Échecs

Le règne de Stockfish ou AlphaZero est incontestable. Tout revient à ça 11 mai 1997. Date à laquelle Kasparov a été vaincu par Deep Blue, le puissant supercalculateur créé par IBM. Ce n’était pas une coïncidence, mais le résultat d’un défi né dans les années 1950 : créer un ordinateur capable de battre les êtres humains dans un environnement de décisions complexes comme les échecs.

Aller

« Même si je deviens numéro un, il y a une entité qui ne peut pas être vaincu« , a déclaré Lee Se-Dol, résigné, le deuxième meilleur joueur de Go au monde, après avoir affronté AlphaGo, l’IA créée par Google DeepMind. En 2019, il a décidé de prendre sa retraite après près de trois décennies dans l’environnement compétitif.

Même ainsi, il reste encore un espoir de la vaincre. Le truc? Cibler les angles morts de l’IA. Il ne s’agit pas de jouer comme on le fait contre d’autres humains, mais plutôt d’anticiper le mode de raisonnement de la machine et d’essayer de trouver s’il y a d’éventuels « bugs ».

Football

Dans le beau sport, il est difficile de surpasser Messi, mais il existe des robots comme ARTEMIS qui sont capables de courir, sauter et jouer au football avec une précision correcte et une puissance élevée. Le robot a été créé par le laboratoire de robotique et mécanismes bien équipé de l’UCLA.

Le chemin est long, mais de nombreux robots s’entraînent dans cette discipline. Dans certains postes, comme gardien de butils ont déjà réussi à mettre en difficulté le meilleur joueur de l’histoire.

Ping pong

De temps en temps, l’humain gagne une partie contre la machine au ping-pong. Pour cette raison, Omron travaille déjà sur la 7ème génération de FORPHEUS, son robot joueur de ping-pong. La machine est non seulement un meilleur joueur, mais aussi le meilleur entraîneur. Il est entraîné pour identifier nos mouvements, analyser les positions et améliorer l’entraînement des joueurs individuels et des paires.

Fléchettes

Déjà en 2012, des ingénieurs de l’Université Cornell et de Chicago nous proposaient un bras robotique capable de frapper des fléchettes sans problème. Depuis lors, il n’y a pas eu beaucoup d’autres tentatives pour le simple fait qu’il s’agit d’une discipline où, pour les humains, cela peut avoir du sens, mais pour les robots et leurs précision de routine Non.

Basket-ball

Toyota CUE est le robot joueur de basket présenté à la mi-temps d’un match entre la France et les États-Unis lors des Jeux olympiques de Tokyo. Une précision de tir de 100%. Lors des épreuves, Il a réalisé 2 020 lancers francs d’affilée. Pour le moment, il n’a pas l’agilité et l’agilité nécessaires pour rivaliser avec les meilleurs joueurs, mais il a une main digne de Stephen Curry.

Dames

En 1994, l’intelligence artificielle Chinook a réussi à vaincre la nonuple championne du monde Marion Tinsley aux dames. Il aura fallu cinq années de recherche à l’Université de l’Alberta pour programmer cette machine capable de battre n’importe quel joueur humain. L’exploit de cette machine l’a placée dans le Livre Guinness des Records, comme le premier algorithme capable de remporter un championnat du monde.

Shogi

Peu d’exemples sont plus représentatifs des deux cultures japonaises que Ponanza, le robot qui a réalisé en 2017 défaite pour la première fois , l’un des rangs les plus prestigieux du Shogi. Le jeu japonais se vante d’être jusqu’à 100 fois plus complexe que les échecs, car il propose un plus grand nombre de coups possibles.

Rubik’s Cube

En 2023, Max Park récidive. Le nouveau record du monde pour un Rubik’s Cube humain est de 3,134 secondes. Un personnage brutal parfaitement capturé en vidéo. Pour autant, il est très loin de pouvoir rivaliser avec le 0,38 seconde De quoi est capable la machine créée en 2018 par Ben Katz, étudiant au MIT.

labyrinthe de marbre

Les robots ont réussi battre même les billes. C’est le cas du CyberRunner, un robot capable de compléter le classique labyrinthe de marbre. Un mélange de vision par ordinateur et de capacité à contrôler le tableau.

Poker

En 2017, Balance Il a montré qu’il pouvait gagner 99,7% des parties de poker auxquelles il participait. Développé par le professeur Tuomas Sandholm de l’Université Carnegie Mellon (CMU), il a battu d’autres professionnels lors du tournoi Rivers Casino à Pittsburgh. Une machine qui bluffe même et qu’il est évidemment interdit d’utiliser dans les tournois de poker entre humains.

StarCraft II

Les responsables de Google DeepMind ont commencé à s’entraîner avec les jeux vidéo et l’un des premiers a été Starcraft II. Son projet PySC2 a été publié dans Open source et peut être trouvé sur Github.

DOTA 2

Bien avant de devenir célèbre pour ChatGPT, OpenAI faisait tomber les barrières dans toutes sortes de compétitions. L’une de leurs obsessions était Dota 2, où ils ont réussi à battre les champions du monde. « Aujourd’hui Il n’y a plus de jeu vidéo qu’ils ne soient capables de maîtriser avec suffisamment de temps d’entraînement », avait déclaré Sam Altman à l’époque.

risque

Martin Sonesson possède un site Internet dédié à son projet de création d’un l’intelligence artificielle pour jouer au risque. Cependant, l’École de génie électrique et informatique de Suède a réalisé une étude sur la manière dont AlphaZero interagit en jouant à Risk.

Carcassonne

Créer des algorithmes pour battre des jeux de société spécifiques est déjà devenu un travail étudiant typique. C’est le cas de la mythique Carcassonne, où l’IA permet de savoir quelle est la meilleure case pour placer une pièce. Ces algorithmes sont devenus si populaires que poser un problème pour ceux qui veulent éviter de jouer contre des tricheurs.

Bowling

En 2010, Chris Barnes s’attaque à EARL (Enhanced Automated Robotic Launcher), un robot de bowling créé par l’International Training and Research Center d’Arlington. À cette occasion, le professionnel du bowling a réussi à gagner, mais la société ARM Automation a continué à améliorer le système et est capable non seulement de bien faire les choses, mais fournir l’effet nécessaire au ballon.

Curling

Des chercheurs de l’Université de Corée du Sud ont créé un robot, bouclé, capable de lancer une pierre de 20 kilos et de la rapprocher le plus possible de la cible. Loin de s’arrêter là, ils ont opposé le robot à une équipe de curling de haut niveau et le résultat a été une victoire écrasante de trois contre un.

Hockey sur table

De l’Université de Chiba au Japon, ils ont développé en 2013 un bras robotique capable de gagner au hockey sur table. Un bras à quatre axes, deux caméras rapides et un ordinateur. Un suivi à 500 fps qui permet pratiquement au robot voir l’humain comme s’il jouait au ralenti.

Pierre papier ciseaux

Il existe peu de jeux plus simples que Pierre, Papier, Ciseaux. Trois options. Et des règles très claires. Vous n’avez pas besoin de l’IA la plus avancée pour comprendre le jeu. Il semble que ce soit une pure chance ou une intuition quant à la façon dont l’autre personne va se comporter. Mais ici la machine ne devrait avoir aucun avantage… ou devrait-elle en avoir ?. Il y a une astuce : ce n’est pas une question de tactique, mais de rapidité.