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

Le Jeu et lintelligence artificielle Oana Frunza University of Ottawa

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Le Jeu et l’intelligence Le Jeu et l’intelligence artificielleartificielle

Le Jeu et l’intelligence Le Jeu et l’intelligence artificielleartificielle

Oana FrunzaOana FrunzaUniversity of OttawaUniversity of Ottawa

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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

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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

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Calcul propositionnel

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Taxonomie

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objectes

opérateurs (actions)

espace de recherche

Graphe d’états

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Comme on cherche?Application systématique des opérateursVérification, 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.

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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

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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?

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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

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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

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Les missionnaires et les cannibales: Le

problème

Trois missionnaires et trois cannibales se trouvent sur la mêmerive d’une rivière. Ils voudraient tous se rendre sur l’autre rive.Cependant, si le nombre de cannibales est supérieur à celui desmissionnaires, 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 descannibales. Le seul bateau disponible ne peut pas supporter lepoids de plus de deux personnes. Comment est-ce que tout lemonde peuvent traverser la rivière sans que les missionnairesrisquent être mangé?

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Représentation du problème

Configuration initiale:

• Configuration finale

Cette représentation n’est pas appropriée pour un ordinateur: les règles et les contraintes ne sont pas formulées.

M

C

M

C

Rive Gauche Rive droite

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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

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MMMCCCB |

MMMCC | BC MCCC | BMM

MMMC | BCC MMCC | BMC

MMMCCB | C MMCCCB | M MMMCCB | C

C C

CC

CC

MC MC

MM

MMCCC | BM

M

C C M

On continue à étendre l’ espace de recherche jusqu’ à l’arrivée d’une Configuration finale

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Le jeu

M&C

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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

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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.

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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.

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Étapes 2 et 3Vérifier si le conditions sont satisfait

Étapes 4Faire des transportations légales

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Trouver la solution!!!

LMC

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Problème de voyage En vacance en Roumanie

Ville de départ: Arad Ville d’ arrive: Bucarest

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Étape 1

Objectés: les villes

Actions: conduire entre les villes

La solution: une suite des villes - e.g., Arad, Sibiu, Fagaras, Bucharest

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Représentation utilisant des arbres

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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

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MMMCCCB |

MMMCC | BC MCCC | BMM

MMMC | BCC MMCC | BMC

MMMCCB | C MMCCCB | M MMMCCB | C

C C

CC

CC

MC MC

MM

MMCCC | BM

M

C C M

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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

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Représentation utilisée pour la recherche

Arbres de recherche

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B et C sont voisons pour Anœud

arc – direction unique

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Recherche Depth-First (RDF)

1. 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.

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Trouver la route A->F

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Étape 0

On commence avec le nœud source A

On utilise 2 listesListe Ouverte: les actions (nœud) courantes

Liste Ferme: les actions (nœud) passe

Liste Ouverte: AListe Ferme: <>

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Étape 1

Liste Ouverte: B, CListe Ferme: A

1. Liste Ouverte: A Liste Ferme: <>2. Est A la solution?3. Étendre A

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Étape 2

1. Liste Ouverte: B, C Liste Ferme: A2. Est B la solution?3. Étendre B

Liste Ouverte: D, E, CListe Ferme: A,B

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Étape 3

1. Liste Ouverte: D, E, C Liste Ferme: A,B2. Est D la solution?3. Étendre D

Liste Ouverte: E, CListe Ferme: A,B,D

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Étape 4

1. Liste Ouverte: E, C Liste Ferme: A,B,D2. Est E la solution?3. Étendre E

Liste Ouverte: F,G, CListe Ferme: A,B,D,E

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Étape 5

1. Liste Ouverte: F,G, C Liste Ferme: A,B,D,E2. Est F la solution? Oui F

Liste Ouverte: G, CListe Ferme: A,B,D,E,F

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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)

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Recherche Breadth-first (RBF)

• Trouver la route A->E

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Étape 0

On commence avec le nœud source A

Liste Ouverte: AListe Ferme: <>

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Étape 1

Liste Ouverte: B, CListe Ferme: A

1. Liste Ouverte: A Liste Ferme: <>2. Est A la solution?3. Étendre A

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Étape 2

1. Liste Ouverte: B, C Liste Ferme: A2. Est B la solution?3. Étendre B

Liste Ouverte: C, D, EListe Ferme: A,B

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Étape 3

1. Liste Ouverte: C, D, E Liste Ferme: A,B2. Est C la solution?3. Étendre C

Liste Ouverte: D, EListe Ferme: A,B, C

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Étape 4

1. Liste Ouverte: D, E Liste Ferme: A,B,C2. Est D la solution?3. Étendre D

Liste Ouverte: EListe Ferme: A,B,C,D

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Étape 5

1. Liste Ouverte: E Liste Ferme: A,B,C,D2. Est E la solution? Oui E

Liste Ouverte: G, CListe Ferme: A,B,C,D,E

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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 videA. Élimine le premier nœud dans la Liste ouverteB. Vérifier si le nœud élimine est la solution

i. Si il est la solution: arrêt l’algorithme, ajoute le nœud à la Liste ferme, rendre la Liste ferme pour la solution.

ii. Si il n’est pas la solution continue avec étape C

C. Extraire les voisins pour le nœud élimineD. Ajoute les voisins au débout de la Liste ouverte,

ajoute le nœud élimine a la Liste ferme

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Pseudo-code RBF1. Déclaration pour 2 listes vides: Liste

ouverte & Liste ferme2. Ajute le nœud racine à la Liste ouverte3. La Liste ouverte n’est pas vide

A. Élimine le premier nœud dans la Liste ouverte

B. Vérifier si le nœud élimine est la solutioni. Si il est la solution: arrêt l’algorithme, ajoute le

nœud à la Liste ferme, rendre la Liste ferme pour la solution.

ii. Si il n’est pas la solution continue avec étape CC. Extraire les voisins pour le nœud élimineD. Ajoute les voisins a la fin de la Liste ouverte,

ajoute le nœud élimine a la Liste ferme