Général

Une japonaise de neuf ans devient la plus jeune joueuse professionnelle de go au monde


Sumire Nakamura, une Japonaise de neuf ans, est sur le point de devenir la plus jeune joueuse professionnelle du monde du jeu Go lorsqu'elle fera ses débuts plus tard cette année.

Nakamura, une élève du primaire d'Osaka, a commencé à jouer au jeu de stratégie à l'âge de trois ans, elle commencera sa carrière professionnelle le 1er avril.

La plus jeune joueuse professionnelle précédente était Rina Fujisawa, 11 ans. Le père de Nakamura était un joueur professionnel de neuvième degré qui a remporté un titre national en 1998.

Le programme de formation présente la prochaine génération au jeu

Le talentueux joueur de 9 ans a été formé au jeu en partie grâce à un programme spécial visant à élever les talents en herbe pour créer une nouvelle génération de meilleurs joueurs japonais qui peuvent rivaliser avec leurs homologues chinois et coréens dans des tournois internationaux.

Dans une annonce à la presse, Nakamura a déclaré à la foule rassemblée qu'elle adorait gagner et espère remporter un titre alors qu'elle est encore au lycée.

Go est un jeu de stratégie qui oblige les joueurs à occuper le territoire d'un plateau de jeu en plaçant des pièces de couleur noire ou blanche sur une grille de 19 x 19. Cela peut devenir incroyablement complexe.

Il y a 181 pierres noires et 180 blanches pour commencer, ce qui donne un incroyable 10 à la puissance de 170 mouvements de plateau. Les échecs ont environ 10 à la puissance de 60 coups possibles.

On pense que le go est originaire de Chine il y a plus de 2500 ans. Il y a environ 20 millions d'acteurs actifs dans le monde, principalement en Asie de l'Est.

DeepMind's, AlphaGo bat les meilleurs au monde

L'ancien jeu a fait la une des journaux par d'autres moyens ces dernières années grâce au développement du réseau de neurones profonds AlphaZero de Google.

Le système peut apprendre lui-même des jeux difficiles comme les échecs, le shogi (échecs japonais) et aller au niveau où il peut battre les meilleurs joueurs du monde, malgré le début de son entraînement à partir d'un jeu aléatoire, sans connaissance du domaine intégrée mais avec les règles de base du jeu.

Pour apprendre les jeux, un réseau de neurones non entraîné joue à des millions de jeux contre lui-même via un processus d'essais et d'erreurs appelé apprentissage par renforcement.

Au départ, ces jeux sont joués de manière entièrement aléatoire, mais au fil du temps, le système apprend quels mouvements et stratégies entraînent des victoires et des pertes et ajuste son gameplay en conséquence, de sorte qu'il est plus cohérent de choisir des mouvements avantageux.

La complexité du jeu qu'il apprend augmente la quantité de formation dont le réseau a besoin. Par exemple, cela prend environ 9 heures pour les échecs, 12 heures pour le shogi et 13 jours pour le Go.

Le réseau neuronal s'auto-entraîne

Contrairement aux moteurs d'échecs traditionnels tels que Deep Blue d'IBM, qui «s'appuie sur des milliers de règles et d'heuristiques élaborées à la main par des joueurs humains forts qui essaient de tenir compte de toutes les éventualités d'un jeu.» AlphaZero crée son propre style à partir de son parcours d'apprentissage.

Ce style unique sera examiné en détail dans un prochain livre intitulé Game Changer écrit par le grand maître d’échecs Matthew Sadler et le maître international féminin Natasha Regan, qui ont analysé des milliers de parties d’échecs d’AlphaZero.


Voir la vidéo: Habib Oualidi Bienvenue dans le futur! (Octobre 2021).