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Cet article présente un algorithme d'apprentissage par renforcement profond pour apprendre à jouer à un jeu informatique "Doom". L'algorithme proposé est une réimplémentation d'un gradient de politique déterministe profond avec un espace d'action continu, s'appuyant sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) afin de mapper les cadres du jeu à l'action attendue. Les expériences menées avec deux variantes du jeu Doom ont montré que l'algorithme proposé surpasse la solution de base en termes de précision, démontrant des performances supérieures avec des CNN plus profonds.\n\nCette recherche démontre la faisabilité de l'apprentissage par renforcement profond pour l'IA du jeu. À l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur, notre modèle est capable d'appréhender des concepts abstraits et d'effectuer des tâches de navigation complexes, assurant une grande précision par rapport à l'approche traditionnelle. L'exploration des performances d'autres algorithmes d'apprentissage par renforcement profond sur les jeux Doom pourrait encore améliorer la précision globale.\n\nLes applications de l'approche proposée peuvent s'étendre au-delà de l'IA du jeu, aux tâches de navigation et de contrôle robotiques, au traitement d'images et à la prise de décision. En adoptant des techniques d'apprentissage par renforcement plus complexes, telles que l'apprentissage par imitation, l'apprentissage hiérarchique et le méta-apprentissage, la méthode proposée peut être appliquée à diverses tâches axées sur l'IA, notamment la robotique et les soins de santé, le combat et la conduite autonome.
Cet article propose un algorithme d'apprentissage par renforcement profond pour jouer au jeu informatique "Doom". L'algorithme utilise un espace d'action continu et des réseaux de neurones convolutionnels profonds pour mapper les cadres du jeu à l'action attendue, en s'appuyant sur le gradient de politique déterministe profond. Des expériences sur deux variantes de Doom ont montré que l'algorithme proposé surpasse la solution de base en termes de précision, avec des CNN plus profonds augmentant encore les performances. \n\nLa recherche démontre la faisabilité de l'apprentissage par renforcement profond pour l'IA des jeux et ses applications potentielles peuvent s'étendre à la navigation et au contrôle robotiques, au traitement d'images et à la prise de décision. Une exploration plus approfondie des performances d'autres algorithmes d'apprentissage par renforcement profond sur les jeux Doom pourrait améliorer la précision, tandis que l'apprentissage par imitation, l'apprentissage hiérarchique et le méta-apprentissage peuvent élargir les tâches pilotées par l'IA où la méthode peut être appliquée ; y compris la robotique, la santé, le combat et la conduite autonome.