jeudi 28 janvier 2016 à 11:11

Dans un article largement repris par la presse généraliste, la revue Nature annonce qu'AlphaGo, un algorithme développé par Google DeepMind, vient de battre à plate couture le champion européen du jeu de go. Une performance retentissante pour un jeu considéré comme bien plus complexe que les échecs.

Jeu de go

Les échecs avaient Deep Blue, précédent le plus mémorable d'une confrontation ludique entre l'homme et la machine. Le poker, quant à lui, a ces dernières années eu droit à bon nombre de challengers : Polaris face à Phil Laak ; Cepheus, le logiciel réputé avoir "résolu" le Limit Hold'em en heads up ; Tartanian7, présenté il y a deux ans comme le champion incontesté dans la catégorie des "poker bots" ; et enfin, plus récemment, son petit frère dopé aux hormones Claudico.

 

En mai 2015, ce logiciel développé par le professeur Tuomas Sandholm avait défrayé la chronique en se mesurant à quatre champions de No Limit Hold'em Heads Up : Doug Polk, Bjorn Li, Dong Kim et Jason Les. L'affrontement avait toutefois nettement tourné à l'avantage du quatuor, repoussant à plus tard l'avènement de la machine sur ce terrain très particulier du NLHE.

 

Dans d'autres disciplines, en revanche, l'intelligence artificielle réalise des progrès spectaculaires. C'est notamment le cas du jeu de go, qui en dépit d'une popularité toute relative en Europe constitue l'un des étalons les plus prisés des chercheurs en matière d'IA. Malgré des règles en apparence très simples (deux joueurs placent des pions noirs et blancs sur les intersections d'un plateau quadrillé, et s'efforcent d'occuper le plus d'espace possible en bloquant progressivement les pions adverses et en les capturant), le jeu de go offre une quantité astronomique de combinaisons possibles. Les joueurs disposent ainsi d'environ 250 possibilités par tour, contre 35 pour les adeptes des échecs.

 

"Le nombre de combinaisons possibles est ici supérieur au nombre d'atomes dans l'Univers", commente Demis Hassabis pour mieux faire comprendre l'exploit que vient de réaliser la société britannique qu'il a cofondée, Google DeepMind (ainsi nommée car rachetée en 2014 par le leader mondial des moteurs de recherche). Dans un long article publié par la revue Nature, l'entreprise explique en effet que son programme informatique est le premier à avoir dominé un champion humain autour d'un "goban".

Fan Hui dans un entretien avec Le Monde

Je suis le premier joueur pro du monde à perdre contre une machine. Je suis surpris et en même temps honteux, mes camarades vont se moquer de moi quand ils l'apprendront ! Il joue très bien. Il m'a écrasé. J'ai été surpris par son niveau.

Le match s'est déroulé en octobre 2015 : d'un côté Fan Hui, champion européen de la discipline ; de l'autre AlphaGo, un programme qui jusqu'alors n'avait perdu qu'une seule partie sur 500 face à d'autres logiciels de haut niveau. Et le moins que l'on puisse dire, c'est que le duel n'a pas offert le moindre suspense : cinq victoires à zéro dans des parties normales, et trois victoires à deux dans l'exercice plus particulier des parties rapides.

 

Créateur de Crazystone, l'un des deux meilleurs programmes actuels, le Français Rémi Coulom fait part de son enthousiasme auprès du Monde : "L'équipe de Google est une classe au-dessus de tout le monde. La différence de niveau est gigantesque". Même son de cloche chez son compatriote Tristan Cazenave, spécialiste de la programmation des jeux : "Je n'attendais pas de tels progrès avant dix ou quinze ans. C'est très impressionnant !".

 

Pour accomplir cet exploit, les équipes de DeepMind ne se sont pas contentées de faire calculer à leur programme toutes les combinaisons possibles, mais "ont associé des méthodes d'intelligence artificielle avancées avec des réseaux comportant des millions de connexions neuronales". Une orientation qui a porté ses fruits avec le temps, le système se familiarisant avec de nouvelles stratégies au fil des parties.

 

Prochaine étape : un duel face au meilleur joueur mondial, le Sud-Coréen Lee Sedol. L'affrontement se déroulera à Séoul en mars et mettra en jeu un prix d'un million de dollars (que les équipes de DeepMind reverseront à une association caritative en cas de victoire). En attendant, Demis Hassabis évoque déjà les perspectives offertes par cette avancée significative : "la modélisation climatique, le diagnostic médical ou d'autres jeux, comme le poker".

La vidéo de présentation de Google DeepMind (en anglais)

Vos commentaires sur cette news dans le forum :
Intelligence artificielle : la machine domine l'homme au jeu de go
Cette news a suscité 121 commentaires, et seuls les 15 derniers sont affichés.

La victoire humaine est plus anecdotique qu'autrre chose., tout comme le résultat en soi. La chose qui compte vraiment c'est le bond en qualité des algorithmes d'apprentissage de DeepMind démontrée par ce résultat.

 

 

Entendu hier soir sur France Inter : pour les spécialistes c'est 10 ans d'avance.

Ils (les spécialistes de l'IA) étaient persuadés que l'ordinateur arriverait à battre l'homme, mais à l'horizon 2025, pas en 2016.

Ce qui en dit long sur la vitesse de progression.

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Les joueurs de Go, c'est un jeu qui m'intéresse depuis quelques mois, où est-ce qu'on doit aller pour se lancer  (sites internet, ressources, etc.) ?

KGS pour la plateforme.

 

Pour apprendre les règles y'a plein de site internet :-)

 

Au niveau des livres :

 

Tsumego - L'art du combat au jeu de go (Motoki Noguchi)

L'âme du go : Les formes et leur esthétique Broché – 1 mars 2007 de Hui Fan

 

J'ai particulièrement adoré ce dernier :-)

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Le jeu de GO , c'est fait alors Alphago devrait s'attarder sur le jeu Eternity 2 pour toucher les 2 000 000 dollars !

Je crois pas qu'ils aient trop de problème de financement...

Par contre ça a l'air d'être officiel. Deepmind s'attaque à Starcraft: Brood War (SC1, donc).

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Pour apporter ma modeste pierre à l'édifice, et touchant un peu au go - niveau 1dan environ, synonyme d'"amateur éclairé" - la partie ou lee sedol a gagné, alphago a clairement fait des erreurs que même moi je ne ferais pas à partir du milieu de partie, à savoir ajouter continuellement des pierres à un groupe clairement mort, et qui ressemblent vraiment à un bug déclenché par le coup au tengen (milieu de goban) de ce bon vieux Lee.

My 2cents ;)

PS : aucun souci pour faire découvrir ce jeu à ceux que ca amuse, il n'est malheureusement pas assez reconnu je trouve! MP me :)

Edited by myrith

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Excellente vidéo de vulgarisation, vous pouvez aussi taper Yan LeCun dans Youtube le pionnier français qui a mis au point l' algo de reconnaissance visuelle pour les chèques de banque dans les années 90 (donc du lourd niveau intervalle de confiance) et dont le champ de recherche a explosé en 2012 (c est relaté dans la video en partie).

 

Edited by Star_Incognito

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