Vous connaissez probablement déjà AlphaGo, l’ordinateur de Google qui a battu un champion du monde au jeu chinois de Go, qui requiert de la stratégie et de l’intuition humaine. Google a “imité” les humains avec une formation à l’apprentissage machine, et aux réseaux neuronaux artificiels.
Mercredi (16), la société a publié un bilan de ce qui a été réalisé avec cette machine d’intelligence artificielle, créée par DeepMind, le laboratoire d’IA de Google. Selon l’entreprise, les cinq derniers jeux ont constitué un “jalon important” pour l’intelligence artificielle et l’industrie est d’accord.
Grâce à une architecture complexe, l’ordinateur de Google a réussi à gagner 4 à 1 contre Lee Sedol, 18 fois champion du monde du jeu, qui s’entraîne depuis l’âge de 12 ans. Dans une interview accordée au journal britannique The Guardian peu après le match, Sedol a déclaré qu’AlphaGo avait fait des mouvements qui ne pouvaient pas être répétés par les humains.
C’est ce que Google a abordé dans son billet de blog officiel. “À la surprise générale, y compris la nôtre, AlphaGo a gagné quatre des cinq matchs. Les commentateurs ont noté qu’AlphaGo a réalisé de nombreux mouvements sans précédent, créatifs et même “beaux”. D’après nos données, le coup audacieux numéro 37 d’AlphaGo dans le jeu 2 avait une chance sur 10 000 d’être effectué par un humain”, a déclaré la société.
Ils ont encore commenté le match dans lequel Sedol a gagné ? ce que, après le revirement du premier match, peu croyaient qu’il allait se produire. Selon l’entreprise, le champion a lui-même réalisé des coups innovants, comme le coup numéro 78 dans le jeu 4, où il a gagné. Cela est également inclus dans la chance de 1 sur 10 mille (et il semble que cela ait fonctionné).
Comment AlphaGo est-il devenu si intelligent ? J’ai déjà expliqué dans ce post, qui rapporte la première victoire informatique, et dans celui-ci, qui parle du 5-0 contre le champion d’Europe, Fan Hui, de Go. En gros, ces deux points d’intelligence artificielle et un entraînement avec 30 millions de correspondances ont fait que l’ordinateur a appris à penser (parfois même mieux) qu’un humain.
Avec toute l’attention que Google a accordée au jeu, les recherches ont montré que la vente de Go boards a considérablement augmenté. La recherche du sujet a augmenté aux États-Unis et en Chine, et le hashtag de l’événement sur le Twitter chinois Weibo a eu 200 millions de pages vues.
L’utilité de l’intelligence artificielle
Ce que nous montrons ici n’est pas “seulement” un ordinateur Google qui a réussi à battre un champion du monde dans un jeu chinois. Mais, comme l’a dit la société, la capacité de l’intelligence artificielle à apprendre par elle-même, et à être un outil dans la société pour résoudre des problèmes comme le changement climatique et le diagnostic des maladies.
Les résultats de cette expérience peuvent être résumés en deux points, selon Google. Le premier : le potentiel de l’intelligence artificielle pour résoudre les problèmes. C’est-à-dire chercher (et trouver) des solutions que les humains n’envisageraient pas parce qu’ils n’ont pas été formés pour cela. “Cela offre un grand potentiel pour utiliser des technologies comme AlphaGo afin de rechercher des solutions que les humains ne voient pas nécessairement dans d’autres domaines”, explique Google.
Cela semble évident : bien sûr, les ordinateurs pensent plus efficacement que les humains dans certains domaines où ils ont été formés pour cela. Après tout, ce sont des ordinateurs qui disposent des ressources de mémoire, de traitement et de code pour réaliser ces propositions.
Mais il est important que cet argument ait été soulevé par Google, car l’intelligence artificielle montre rarement des résultats tangibles de cette manière. La nouvelle que nous voyons maintenant vient de “La société X prépare la technologie de l’intelligence artificielle pour l’avenir”, mais sans rien montrer exactement.
Je prends l’exemple de Microsoft, qui utilise maintenant Minecraft pour construire une intelligence artificielle “générale” avec la capacité de la pensée humaine. Il sort du domaine des ordinateurs programmés pour des tâches spécifiques et vise à entraîner l’ordinateur à penser par lui-même.
C’est une prémisse très intéressante, mais elle est actuellement en bêta fermé. On prévoit qu’une plateforme open-source ne sera mise à la disposition du public qu’en septembre. Avec AlphaGo, nous avons pu suivre comment l’intelligence artificielle peut faire mieux que les humains dans des domaines qui étaient auparavant nos caractéristiques (comme l’intuition), et montrer un résultat “immédiat”.
Pas étonnant que les experts aient prédit qu’AlphaGo ne pourrait vraiment battre les joueurs de go professionnels que dans dix ans, lorsqu’il se serait “suffisamment” entraîné pour penser comme nous. Ces derniers événements nous ont montré le contraire, et c’est ce qui est le plus surprenant dans le résultat des jeux.
Ce qui se passe maintenant
Google dit qu’ils voulaient tester les limites d’AlphaGo, et maintenant ils vont passer les prochaines semaines à étudier les jeux sur ordinateur. À l’avenir, ils espèrent continuer à appliquer ces méthodes d’apprentissage machine à d’autres domaines et défis.
Comme l’AlphaGo a gagné, ils donneront le prix d’un million de euros (qui irait à Sedol) à des organisations qui soutiennent la science, la technologie, l’ingénierie, les mathématiques, l’éducation et l’UNICEF, le Fonds des Nations unies pour l’enfance.
Oh, et avant que j’oublie : le deuxième point soulevé par tout cet apprentissage était que, bien que le hashtag ait été appelé “Homme contre machine”, l’AlphaGo a été construit par des humains, et sa réussite est également due aux ingénieurs qui y ont travaillé.
“Lee Sedol et l’équipe d’AlphaGo ont travaillé ensemble pour développer de nouvelles idées, opportunités et solutions ? et à long terme, c’est quelque chose dont nous bénéficions tous”, a déclaré le poste.
Avec tout cela, vous devez vous demander : d’accord, est-ce là que les ordinateurs vont dominer le monde ? Détendez-vous, pas encore. Les réseaux neuronaux artificiels ont été utilisés pour des tâches spécifiques, et c’est dans ce but que Google entend poursuivre le développement d’AlphaGo.
Google lui-même a admis que nous sommes encore loin d’une intelligence artificielle apprenant des choses “avec suffisamment de flexibilité pour effectuer des tâches intellectuelles dans divers domaines qu’un humain peut” sans problème. Et c’est, selon eux, la grande marque de l’intelligence artificielle.
