D'ailleurs, notre cerveau ne fonctionne-t-il pas lui aussi de cette façon ?
Bien que le domaine soit encore très expérimental, il est à peu près certain que le mode de fonctionnement privilégié du cerveau est la reconnaissance de motif, alors que l'ordinateur ne sait faire que du calcul. C'est pour celà que l'ordinateur est capable d'extraire des logarithmes à toute vitesse alors qu'il n'est pas capable de reconnaitre un arbre stylisé sur une peinture.
Généralement l'intelligence artificielle, au sens noble du terme, cherche à émuler la reconnaissance de motifs (pattern matching) du cerveau. Après les méthodes sont nombreuses : réseaux de neurones, algorithmes évolutifs, algorithmes figés ou approche statistique tout est bon pour arriver au résultat.
Dans un jeu vidéo, le plus souvent (et si le problème n'est pas NP complet) on se contente bêtement d'un algorithme figé : on évalue tous les coups possibles, puis tous les coups suivants etc. jusqu'à descendre de N niveaux dans l'arbre des possibilités et on prend la position la plus favorable (La notation de la position la plus favorable étant définie arbitrairement par le codeur)
Après si ca ne marche pas (trop gourmand en ressource, trop long, notation des positions favorables trop ardue etc.) on est obligé de se tordre un peu la tête pour donner plus de peps à son algo. Mais là les choix de méthodes se font au cas par cas suivant les problèmes.
[^] # Re: Trop vague
Posté par Jerome Herman . En réponse au journal Des ordinateurs qui pensent.... Évalué à 4.
Bien que le domaine soit encore très expérimental, il est à peu près certain que le mode de fonctionnement privilégié du cerveau est la reconnaissance de motif, alors que l'ordinateur ne sait faire que du calcul. C'est pour celà que l'ordinateur est capable d'extraire des logarithmes à toute vitesse alors qu'il n'est pas capable de reconnaitre un arbre stylisé sur une peinture.
Généralement l'intelligence artificielle, au sens noble du terme, cherche à émuler la reconnaissance de motifs (pattern matching) du cerveau. Après les méthodes sont nombreuses : réseaux de neurones, algorithmes évolutifs, algorithmes figés ou approche statistique tout est bon pour arriver au résultat.
Dans un jeu vidéo, le plus souvent (et si le problème n'est pas NP complet) on se contente bêtement d'un algorithme figé : on évalue tous les coups possibles, puis tous les coups suivants etc. jusqu'à descendre de N niveaux dans l'arbre des possibilités et on prend la position la plus favorable (La notation de la position la plus favorable étant définie arbitrairement par le codeur)
Après si ca ne marche pas (trop gourmand en ressource, trop long, notation des positions favorables trop ardue etc.) on est obligé de se tordre un peu la tête pour donner plus de peps à son algo. Mais là les choix de méthodes se font au cas par cas suivant les problèmes.