Intelligence artificielle : le prochain défi d’AlphaGo se nomme Ke Jie

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Le programme informatique de Google spécialisé dans le jeu de go devrait affronter, cette année, le Chinois Ke Jie, numéro un mondial de la discipline.

AlphaGo en route vers son ultime défi ?

Quelques semaines après avoir défait, par quatre manches à une, l’une des références mondiales au jeu de go* en la personne du Sud-Coréen Lee Sedol, l’intelligence artificielle de Google monte d’un cran : elle va affronter le jeune Chinois Ke Jie, que l’on considère aujourd’hui comme le maître de la discipline.

À en croire l’agence de presse Xinhua, présente dans le cadre des 37es championnats du monde de go organisés dans la région de Shanghai, la rencontre pourrait se tenir avant la fin de l’année.

Ce qui semble acquis pour les autorités chinoises ne l’est pas encore officiellement dans le discours de Google, dont les équipes disent simplement « réfléchir aux prochaines étapes pour AlphaGo ».

Mais l’intérêt pour cette confrontation est grand. À commencer par Ke Jie. Âgé de 18 ans, celui que l’on qualifie d’enfant prodige estimait encore, il y a quelques mois, avoir largement les moyens de battre AlphaGo. Le ton a changé depuis le match contre Lee Sedol. C’était du 8 au 16 mars derniers.

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Ce classement établi par le Français Rémi Coulom est non officiel, mais fait référence dans la discipline.

À cette occasion, l’ordinateur avait impressionné jusqu’à ses créateurs. Sa technique du jeu a conduit les amateurs et les experts à reconsidérer des stratégies auparavant considérées indésirables, voire inappropriées.

À l’issue du match, les équipes de DeepMind (filiale de Google spécialisée dans l’intelligence artificielle) avaient reconnu qu’elles auraient à se pencher en détail sur chacune des parties pour mieux comprendre la logique de leur machine, que l’on avait perçue comme capable de compenser ses erreurs, d’élever son niveau de jeu et de résister à des coups déstabilisants pour un adversaire humain.

Pour mémoire, AlphaGo exploite la méthode de Monte-Carlo, inspirée des jeux de casino avec des algorithmes visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des techniques probabilistes.

Appliquée au jeu de go, cette méthode consiste à mesurer la valeur d’une position et des coups qui y conduisent en fonction de variables comme le nombre de pièces sur le damier, leur valeur, leur position relative les unes par rapport aux autres, etc. L’ordinateur joue plus précisément un grand nombre de fins de partie réalistes à partir de la position en cours d’évaluation et comptabilise la proportion de parties gagnantes ou perdantes.

Google y a associé la dimension des réseaux neuronaux artificiels, avec 12 couches de « cellules » superposées sur le modèle du cortex cérébral. Assez pour permettre à AlphaGo d’apprendre en jouant non seulement contre des humains, mais aussi contre lui-même.

* Le go oppose deux joueurs qui tentent d’occuper l’espace sur un damier de 19 x 19 cases en plaçant alternativement des pions noirs et blancs. Il y a, à chaque coup, plus de possibilités qu’il n’existe d’atomes dans l’univers.

Crédit photo : vladis.studio – Shutterstock.com


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