Pour clôturer la trilogie, je rebondis des mystères et des troubles du cerveau humain aux prouesses de l’intelligence artificielle… Les ordinateurs ont dépassé les meilleurs joueurs aux jeux de dames, aux échecs et au backgammon. Le jeu de Go résiste encore. Mais, pour la première fois, une machine a battu un joueur de go professionnel, comme le détaille un article de recherche publié dans la revue Nature du jeudi 28 janvier. Ses vingt auteurs sont membres de Google DeepMind, une équipe de recherche en intelligence artificielle du géant californien, qui se penche sur la question depuis quelques années. Leur algorithme, AlphaGo, a battu l’actuel champion européen, Fan Hui, par cinq victoires à zéro en octobre 2015 à Londres.
Pour interpréter le plateau du jeu de Go et apprendre les meilleurs déplacements possibles, le programme AlphaGo a mis en pratique les réseaux de neurones profonds (deep learning), une technique d’apprentissage inspirée par la fonctionnement cérébral, dans lequel les connexions entre couches de modules (ou neurones artificiels) sont renforcées par les exemples et l’expérience. Ces modules sont arrangés en couches successives, plus ou moins profondes, d’où leur nom. Son succès repose notamment sur des quantités énormes d’informations (images, textes, sons…) nécessaires pour « stimuler » et construire le réseau de neurones. AlphaGo s’est ainsi nourri de 30 millions de mouvements de joueurs professionnels, rassemblant des informations sur l’état du jeu en fonction de données du plateau, à la façon dont d’autres programmes (en reconnaissance visuelle par exemple) catégorisent les images en utilisant les pixels. Ensuite, le logiciel a joué contre lui-même sur 50 ordinateurs différents, chaque itération étant source de progrès, technique que l’on appelle apprentissage renforcé (reinforcement learning).
Ces défis ne sont pas anecdotiques, les enjeux sont forts. L’intelligence artificielle (que j’avais évoquée dans les billets « Les androïdes rêvent-ils de moutons électriques » et « Yes, androïds do dream of electric sheeps » pose de nombreuses questions, et ses recherches laissent espérer, au delà de nombreuses prouesses techniques, de comprendre ce qu’est l’intelligence. Signe du temps, Yann Le Cun, qui a largement contribué a mettre au point les techniques de deep learning, s’est très récemment vu confier une nouvelle chaire d’informatique et sciences numériques au Collège de France, où il enseignera et discutera de ces questions.
Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. David Silver et al. Nature, 28 January 2016.
L’article en question…
http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html
http://www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234
La très bonne couverture du Monde sur le sujet…
Et, pour aller plus loin en informatique…
https://docs.google.com/document/d/1lBh-2l9LvkVU6ArZo5e5iRo6ODClYZ8Ak4Ue3tXsPKs/edit?pref=2&pli=1
http://www.college-de-france.fr/site/yann-lecun/Recherches-sur-l-intelligence-artificielle.htm
http://www.nature.com/news/computer-science-the-learning-machines-1.14481
Illustration…
Estampe de Yasuo Kuniyoshi (triptyque, 1843) – Suivants de Raiko en pleine partie de jeu de Go
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