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L'IA AlphaGo de Google bat le meilleur joueur de Go du monde


Le programme informatique de Google appelé AlphaGo a réussi à vaincre le grand maître chinois, Ke Jie, dans un match de Go avec deux séries de victoires sur le match en 3 sets. C'est une étape importante pour son développeur DeepMind et un grand défi à relever pour ses adversaires humains à l'avenir.

[Source de l'image: DeepMind via YouTube]

Qu'est-ce que Go?

Ce jeu de plateau de stratégie abstrait oriental, inventé par les Chinois Il y a 2500 ans, fonctionne en dominant le plateau avec les pierres blanches ou noires. Le conseil a un 19 sur 19 grille où deux joueurs se relaient pour disposer les pierres, selon les règles du jeu, afin d'établir le plus de territoire. Cela semble assez facile mais si vous considérez la quantité de pierres noires et blanches, 181 noir et 180 blanc pour commencer et 361 au total, qui correspondent à la grille de 19 par 19, ce jeu n'est pas une blague. Si vous faites le calcul sur ces variables numériques, vous constaterez que Go a un étonnant 10 à la puissance 170 Conseil se déplace. C'est une période googol plus difficile que les échecs avec seulement 10 à la puissance 60 mouvements possibles.

AlphaGo de DeepMind

Les méthodes d'IA conventionnelles ne fonctionneront tout simplement pas en raison du nombre immense de mouvements possibles qui peuvent être effectués, ce qui rend extrêmement difficile pour le programme d'évaluer l'efficacité de chaque poste possible au conseil d'administration. AlphaGo est ensuite formé artificiellement à une combinaison de recherche d'arborescence avancée avec des réseaux de neurones profonds. Les réseaux de neurones fonctionnent en prenant une description de la carte Go en tant qu'information d'entrée et en la traitant via un certain nombre de couches de réseau différentes avec des millions de connexions de type neurone. Une partie de ceci est un «réseau de valeur» qui évalue les positions du conseil et un «réseau politique» choisit le mouvement consécutif à jouer.

AlphaGo a ensuite été formé contre un grand nombre de jeux amateurs de qualité pour aider à développer sa propre compréhension de ce à quoi ressemble le jeu humain. De plus, le système d'IA a été formé contre lui-même grâce à un processus d'apprentissage par renforcement.

Depuis sa précédente victoire l'an dernier contre la légende sud-coréenne de Go Lee Se-dol, AlphaGo a une fois de plus prouvé son système très avancé en battant récemment le grand maître Ke Jie, âgé de 19 ans. Gagner avec un 2-0 en tête dans un match au meilleur des trois, Ke Jie a abandonné AlphaGo après que le premier set ait duré4 heures et 15 minutes.

Le champion adolescent a été surpris par le style de jeu d'AlphaGo et était respectueux des capacités Go du système d'IA. Il a d'abord été choqué lors de leur premier match car les compétences d'AlphaGo étaient sans précédent. "Il y a eu des mouvements inattendus et j'ai été profondément impressionné. J'ai été assez choqué car il y avait un mouvement qui ne se produirait jamais dans un match de Go humain-humain", a déclaré Jie.

Depuis sa deuxième et dernière défaite aujourd'hui, Jie a exprimé ses sentiments doux-amers sur la façon dont il jouait. "Le match d'aujourd'hui était différent du premier", a déclaré Jie. "AlphaGo a fait des mouvements qui étaient opposés à ma vision de la façon de maximiser les chances de gagner. Je pensais aussi que j'étais très proche de gagner le match au milieu mais ce n'est peut-être pas ce que pensait AlphaGo. Je suis un peu triste. , c'est un peu un regret car je pense que j'ai assez bien joué ".

Le PDG de DeepMind, Demis Hassabis, a exprimé sa gratitude à Jie pour être un adversaire aussi incroyable pour AlphaGo. "C'était un match si serré, un match passionnant et cela a montré tout le travail que Ke Jie a mis pour préparer le match. C'était intéressant pour nous de le voir utiliser des mouvements des jeux précédents d'AlphaGo, et nous avons été intrigués de voir comment AlphaGo gère. ses propres stratégies utilisées - un immense respect à Ke Jie pour avoir poussé AlphaGo à ses limites ».

Hassabis a ajouté que l'objectif ultime de DeepMind est qu'AlphaGo soit déployé dans les domaines de la science et de la médecine.

L'article de DeepMind sur la technologie IA d'AlphaGo a été publié dans Nature.

La source: DeepMind

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