Coup de théâtre dans le monde du go : Lee Se-Dol, le seul humain à avoir gagné une manche contre AlphaGo, l’intelligence artificielle développée par DeepMind, a annoncé qu’il prenait sa retraite. Il a confié à l’agence de presse sud-coréenne Yonhap qu’il lui était désormais impossible de vaincre l’intelligence artificielle :
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“Avec l’entrée de l’IA dans le jeu de go, j’ai réalisé que je n’étais pas le meilleur même si je deviens le numéro 1 à travers de vrais efforts. Même si je deviens le numéro 1, il y a une entité qui ne peut pas être vaincue.“
DeepMind est une entreprise britannique spécialisée dans l’intelligence artificielle, et qui appartient à Google depuis 2014.
Rage against the machine
En 2016, Lee Se-Dol a mené un combat sans précédent contre AlphaGo. Cette dernière l’avait battu à plate couture, à quatre matchs contre un. Dépité d’avoir perdu, alors qu’il avait annoncé qu’il pourrait battre l’IA sans problème, Lee s’était excusé auprès de sa patrie. Le match qu’il a gagné reste tout de même, à ce jour, la seule victoire d’un humain contre l’intelligence artificielle.
Mais depuis son triomphe, DeepMind n’a jamais cessé d’améliorer son monstre. Pour s’entraîner, AlphaGo avait recueilli les données de plus de 100 000 parties. AlphaGo Zero, la nouvelle création de DeepMind, n’en a même plus besoin : elle peut s’entraîner à répétition contre elle-même.
L’élève a dépassé le maître
Son entraînement utilise un super-ordinateur permettant de jouer à une vitesse surhumaine. Après trois jours de tests intensifs, AlphaGo Zero a battu son mentor… 100 matchs contre zéro. On peut donc comprendre la décision du jeune champion coréen, qui était considéré comme le meilleur joueur au monde.
Le go est l’un des jeux de plateau les plus complexes au monde. Le but est, grossièrement, de déplacer ses pions pour contrôler des territoires. Mais le nombre de combinaisons possibles est ahurissant. Selon Demis Hassabis, le fondateur de DeepMind, ce serait un chiffre à 170 zéros.
En gros, ça donne ça :
100 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000.
On estime, en comparaison, qu’il y a 1 + 80 zéros derrière atomes dans l’Univers. D’où l’intérêt du machine learning utilisé par DeepMind, qui a permis à AlphaGo d’apprendre un nombre incalculable de coups.
Il y a peu, DeepMind a exprimé le souhait d’appliquer les technologies du réseau neuronal et du machine learning utilisées par AlphaGo à des domaines de plus grande importance, comme la santé et la robotique.
