L'ESPRIT ARTIFICIEL RÉALISANT des gens pitoyables au GO - La révolte des machines approche-t-elle ?

2024 Auteur: Seth Attwood | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-16 16:04

Il n'y a pas si longtemps, le maître de go sud-coréen et l'un des joueurs les plus titrés au monde, Lee Sedol, a annoncé sa retraite et a fait une déclaration dramatique: la notation grâce à des efforts insensés. Maintenant, il y a une entité qui ne peut pas être surmontée."

Lee a parlé de l'ordinateur AlphaGo, développé par DeepMind, que Google a acheté pour 650 millions de dollars il y a cinq ans. Le Coréen a perdu contre la voiture en 2016, mais depuis lors, l'intelligence artificielle n'a fait que se renforcer. En général, la victoire d'un ordinateur sur une personne au Go est considérée comme une véritable percée, qui peut potentiellement conduire à des changements à grande échelle dans le monde. Le Terminator est-il déjà à l'horizon ? Trouvons-le.

Les programmeurs ont longtemps testé la puissance de l'intelligence artificielle dans des jeux difficiles avec le meilleur des humains. L'ordinateur Deep Blue développé par IBM a battu Garry Kasparov aux échecs en 1997. Avant le match, Kasparov pensait: « Ce n'est qu'une voiture. Les machines sont stupides."

Mais après la défaite, il a avoué: "J'ai senti - senti - qu'il y avait un nouveau type d'esprit à la table."

Pour vaincre Kasparov, Deep Blue a utilisé une puissance de calcul brute: après chaque mouvement, le programme a calculé tous les scénarios possibles et a pris une décision sur la base de ces données. Mais avec Go, cette approche ne fonctionne pas en raison de la quantité de données à traiter. Au go, les joueurs placent à tour de rôle des pierres noires et blanches sur le plateau 19 par 19. L'objectif du jeu est d'occuper le plus de territoire possible, tout en bloquant les pierres de l'adversaire, l'empêchant de prendre l'avantage. En général, le jeu de go est similaire au jeu de points familier à beaucoup de gens de l'école - mais en plus difficile.

En raison de la taille de l'échiquier, 361 variantes sont déjà possibles pour le premier coup joué par les pierres noires (aux échecs - seulement 20). En conséquence, à chaque mouvement, l'arbre des alignements potentiels ne fait que grandir. Après les deux premiers coups, il y a 400 développements possibles aux échecs, et 129 960 au jeu. Le mathématicien John Tromp a calculé que le nombre de combinaisons possibles sera de 171 chiffres.

Par conséquent, dans le jeu de Go, les gens doivent non seulement avoir de l'intelligence et la capacité de calculer, mais aussi une pensée abstraite puissante, une forte intuition - des qualités peu développées dans les ordinateurs. L'un des développeurs d'AlphaGo, Demis Hassabis, a déclaré: « C'est un jeu très intuitif. Les maîtres de go disent souvent qu'ils ont fait un geste parce que cela leur semblait juste. » Selon lui, les maîtres développent un sens esthétique particulier et une bonne position est tout simplement magnifique.

Malgré le fait que les processeurs devenaient chaque année plus puissants et plus rapides, la recherche de coups sur l'arbre des possibilités a permis à l'intelligence artificielle d'atteindre seulement le niveau d'un amateur fort au go. Les ordinateurs ont battu les gens, mais n'ont eu qu'une longueur d'avance de quelques pierres. En 2014, David Fotland, l'un des pionniers du go for ordinateurs, a déclaré que les programmes sont confrontés au même problème que les humains:

«De nombreux joueurs atteignent un certain sommet amateur et ne peuvent pas devenir plus forts. Pour surmonter ce plateau, vous devez faire une sorte de saut mental, et les programmes ont les mêmes problèmes. Vous devez examiner l'ensemble du tableau, pas seulement les batailles locales. » Pour surmonter cette barrière intellectuelle et simuler l'intuition et le sens esthétique des professionnels, les développeurs d'AlphaGo ont connecté des réseaux de neurones et des algorithmes de deep learning.

Premièrement, les réseaux de neurones d'AlphaGo ont été alimentés par une base de données de jeux humains, qui comprenait environ 30 millions de mouvements. Après cela, il a appris à prédire correctement le cours d'une personne 57% du temps, bien que le précédent record d'IA était de 44%. Ensuite, les développeurs ont appris à AlphaGo à jouer contre lui-même - l'ordinateur a donc appris encore mieux à mettre en évidence les mouvements les plus rentables et à développer de nouvelles stratégies.

Tout cela a contribué à rationaliser les processus sur lesquels Deep Blue, qui a battu Kasparov, a travaillé. Désormais, le système ne se contente pas de jouer toutes les combinaisons possibles, mais sait aussi se concentrer sur les scénarios les plus prometteurs pour le développement des événements. De plus, elle trouve ses repères même dans des situations qu'elle n'a jamais rencontrées auparavant. Et tel, à cause de l'échelle de Go, est resté. En raison du nouveau mécanisme, AlphaGo a battu tous les joueurs informatiques précédemment créés (tout en leur donnant une avance de quatre pierres) et a commencé à vaincre les professionnels.

En octobre 2015, AlphaGo a battu le double champion d'Europe, le Français Fan Hui. Ils ont joué cinq matchs, personne n'a eu d'avance et l'ordinateur a gagné les cinq. C'était la première fois qu'un professionnel était vaincu par une machine. Après le match, Hui a déclaré qu'il avait beaucoup appris, et cette connaissance l'a aidé à augmenter et à augmenter dans les classements internationaux.