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AlphaGo, l'I.A. à la conquète du monde? 

AlphaGo est un programme informatique capable de jouer au jeu de Go, développé par l'entreprise britannique Google DeepMind. On rappellera à cette occasion que Google a racheté depuis quelques mois toutes les entreprises innovantes en Intelligence Artificielle (AI).

Les inventeurs d'AlphaGo ( https://fr.wikipedia.org/wiki/AlphaGo) annoncent aujourd'hui que leur logiciel est devenu encore plus performant qu'auparavant. 

AlphaGo est un programme informatique capable de jouer au jeu de Go, développé par l'entreprise britannique Google DeepMind. On rappellera à cette occasion que Google a racheté depuis quelques mois toutes les entreprises innovantes en Intelligence Artificielle (AI). Ceci dans le but avoué de maitriser le monde de demain, qui sera très largement numérique. La politique de Google intéresse fortement en ce domaine le Ministère américain de la Défense, qui vise le même objectif. Les deux structures coopèrent très étroitement.

En octobre 2015, AlphaGo est devenu le premier programme à battre au jeu de Go (https://fr.wikipedia.org/wiki/Go_(jeu) un joueur professionnel (le français Fan Hui) . Ce programme joueur de Go était alors un défi complexe de l'intelligence artificielle. Par la suite, en mars 2016, il a battu Lee Sedol, un des meilleurs joueurs mondiaux. Le 27 mai 2017, il a battu le champion du monde Ke Jie et sa retraite avait été annoncé. Il n'a pas tardé cependant à être remplacé par une version encore plus évoluée,nommée AlphaGo Zero.

L'algorithme d'AlphaGo combine des techniques d'apprentissage automatique et de parcours de graphe, associées à de nombreux entrainements avec des humains, d'autres ordinateurs, et surtout lui-même. La nouvelle version, AlphaGo Zero, 
a battu très largement son ancienne version. Le programme a été conçu pour apprendre à jouer de manière autonome sans données tirées de parties humaines. La version précédente avait été éduqué par plus de 100 000 parties jouées avec des humains. AlphaGo Zero n'a bénéficié d'aucune expérience de cette nature.

Ses créateurs lui ont simplement injecté les règles du Go et une série d'algorithmes lui permettant de jouer contre lui-même. Il s'agit de la technique de « reinforcement learning » ou apprentissage par renforcement. Lorsqu'un mouvement conduit le programme près de la victoire, il en conclut que c'était un coup efficace. Deep Mind n'a pas précisé combien de jeux contre lui même ont été nécessaires pour mener AlphaGo Zero à son niveau actuel.

Au jeu du Go, il y a autant de combinaisons possibles que d'atomes dans l'univers. Il s'agit évidemment d'une image car personne n'a compté le nombre de ces derniers. La progression d' AlphaGo Zero a été incroyablement rapide:

- En trois heures, il a atteint le niveau d'un humain débutant
- En trois jours et 5 millions de parties, il a battu sa version précédente qui avait vaincu Lee Sedol, champion du monde de Go, en 2016.
- En 40 jours, il a dépassé la version la plus performante d'Alpha Go.

AlphaGo Zero n'a utilisé qu'une seule machine, un système de neurones artificiels conçu pour simuler certaines fonctions du cerveau humain. Ceci contrairement aux multiples machines composant le cerveau de son prédécesseur.

Deep Mind a indiqué qu' AlphaGo Zero «  n'était plus contraint par les limites de la connaissance humaine ». Est-ce à dire que les algorithmes de tels programmes, utilisés dans d'autres domaines, permettraient à l'AI de se développer sans les humains, voire contre eux?

On en est loin. AlphaGo Zero s'est formé dans un très étroit domaine de connaissances, celui du jeu de GO. Les humains, que ce soit à titre individuel ou collectif, naviguent à l'aise dans une infinité de connaissances. Les futures AI pourront maitriser un certain nombre de domaines – ce qui est déjà considérable – mais elles ne pourront pas acquérir une intelligence générale. De plus ce sont des humains qui, à ce jour encore, ont conçu et implémenter les algorithmes du jeu .

A ce jour, on ne voit pas comment l'Intelligence Artificielle Générale pourrait d'elle-même se substituer aux humains dans ce domaine. Mais l'avenir pourrait révéler des surprises de taille. .

24/10/2017


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