Après Doom, ce cerveau de mouche modélisé par Google gagne maintenant à Balatro

Depuis que Google a dévoilé le 3 septembre la carte complète du cerveau d’une mouche mâle, Internet s’en donne à cœur joie. La bestiole virtuelle a déjà « joué » à Doom et à Super Mario 64, spéculé sur les cryptomonnaies et même appris à se garer en créneau.

Un utilisateur de Reddit, ActualAerie1011, jure maintenant lui avoir appris à jouer à Balatro avec un taux de réussites de 20 %.

Ce cerveau, Google et l’institut américain HHMI Janelia l’ont cartographié pendant près de dix ans. Publié dans la revue scientifique Cell, ce connectome – comprenez le plan de câblage complet des neurones – recense plus de 166 000 neurones et 125 millions de connexions synaptiques. C’est la plus grande carte de cerveau jamais réalisée, pensée d’abord pour la recherche en neurosciences. Aligner des combinaisons de poker n’était clairement pas au programme.

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Une mouche meilleure que vous à Balatro ?

Comment fait-on jouer un cerveau d’insecte à un jeu de cartes ? D’après ActualAerie1011, il a d’abord codé un algorithme capable de dénicher les bonnes « seeds », ces graines aléatoires qui déterminent une partie dans un roguelike.

L’algorithme et le modèle basé sur le connectome jouent alors la même seed. Le système récompense ensuite la mouche quand elle marque bien et la punit quand elle se trompe. C’est de l’apprentissage par renforcement, et il tournerait aujourd’hui à 20 % de victoires sur la difficulté la plus basse.

La vidéo venant seule tout d’abord, ActualAerie1011 n’a pas été cru par les internautes. Certains lui ont demandé des explications. Butant en touche au début, il a fini par cracher le morceau sous la pression :

« J’ai terminé un autre projet personnel et on m’accuse de tricher. C’était une journée chargée et stressante. Je n’ai pas de dépôt public, je n’ai jamais utilisé GitHub pour publier quoi que ce soit, et je n’ai pas terminé mes études d’informatique. J’ai appris à programmer en Python tout seul, très jeune. Depuis, je réalise mes projets sur mon ordinateur de A à Z. GitHub n’a jamais été nécessaire pour moi. Je fais les choses comme je les fais, pour moi seul, et j’espère que les gens le comprendront. » Voilà pour son mode de fonctionnement.

Concernant sa simulation, voici son explication : « Le connectome de la drosophile sert de réservoir figé (environ 166 000 neurones et 25 millions d’arêtes). Les caractéristiques de Balatros (au format JSON) sont projetées aléatoirement, puis soumises à trois mises à jour tanh (chargement des caractéristiques du jeu dans le cerveau et leur diffusion à travers les neurones). Elles sont ensuite regroupées sur 256 dimensions neuronales (256 groupes de neurones). Un MLP simple évalue ensuite les actions des enseignants. La seule véritable singularité réside dans l’échelle de la tâche, le fait d’utiliser un connectome animal réel comme réservoir […] Au lieu de récompenser le score ou la mise par de la dopamine, un algorithme d’apprentissage (que j’ai initialement conçu pour vérifier la faisabilité économique et le score de mes départs) joue et termine un départ, puis le cerveau fait de même. La dopamine et la punition dépendent de la proximité des choix du cerveau avec ceux de l’algorithme. Le cerveau est ainsi entraîné à prendre les décisions que mon algorithme prendrait, et mon algorithme est très performant. »