par Le super-ordinateur de Google a enlevé la 5e et dernière manche l’opposant à Lee Se-Dol, grand maître sud-coréen du jeu de go, terminant sur un score de 4 victoires à 1. Ce résultat sans appel est une victoire pour les créateurs d’AlphaGo, qui avaient comparé le jeu de go à l’« Everest » de l’Intelligence artificielle (IA). Le champion du monde sud-coréen de 33 ans avait bien réussi à marquer un point pour l’humanité en remportant la quatrième manche.
Premier match historique entre un humain, Lee Se-dol, qui est un joueur 9è dan en Go, et une machine, AlphaGo. C’est un match entre 4000 années de jeu Go et 5 mois d’apprentissage. C’est aussi une battle entre un génie du Go et de l’intelligence artificielle qui ont suffi à attirer l’attention du monde même si pour les prédictions de l’ensemble des coréens avant le match était que Lee Se-dol écraserait AlphaGo. « Nous avons gagné. Nous avons atterri sur une lune. Je suis très fier de mon équipe » déclare Demis Hassabis CEO de DeepMind, une société acheté par Google en 2014. AlphaGo intègre plusieurs techniques, notamment la méthode de simulation de Monte-Carlo qui s’appuie sur les lois de probabilité et aussi des réseaux neuronaux artificiels. Il s’agit de réseaux qui, analogues à ceux de la matière grise du cerveau, comportent des millions de connexions. Ceux-ci peuvent apprendre, c’est-à-dire stocker des informations extérieures puis les utiliser pour exécuter des tâches logiques. Enfin, l’apprentissage est amplifié par une toute nouvelle méthode dite de « l’apprentissage par renforcement », qui a pour effet de permettre à la machine d’effectuer des actions, de les analyser et d’en extraire des informations pour agir plus efficacement dans le futur. Presque comme un cerveau animal ou humain. C’est ici que la puissance de calcul phénoménale de Google est utile. En réalité, c’est un homme contre 1202 Cpu.
Est-ce un match équitable ?
AlphaGo est composé de 1202 processeurs et 176 GPU qui peuvent calculer jusqu’à 100.000 mouvements et à posteriori, c’est un miracle que Le-Se Dol ait gagné un match contre AlphaGo. En effet, l’Intelligence artificielle et les logiciels d’apprentissage sont arrivés à une telle sophistication qu’il est presque impossible à battre. Peut-être que ce match n’était pas simplement un défi par AlphaGo, mais plutôt un test que Google avait effectué pour voir la performance de AlphaGo et entrer de plein pied dans la 4è révolution mondiale : le savoir. Cette victoire de l’IA va lui ouvrir les portes et beaucoup d’investissement va se faire.
La société DeepMind a été fondé en 2010 pour développer des outils de l’intelligence artificielle (AI) qui peut faire de l’auto-apprentissage et, à terme, être utilisé comme un outil pour aider la société à résoudre certains de ses plus grand problèmes tel que le changement climatique ou pour le diagnostic des maladies. Et il n’y a pas mieux que les jeux pour mettre au point ces algorithmes. Après les jeux d’échecs, le jeopardy il ne restait que le Go ; AlphaGo était né et personne de l’équipe de développement ne pensaient qu’ils allaient battre l’un des meilleurs joueurs de Go du monde.
Premier match historique entre un humain, Lee Se-dol, qui est un joueur 9è dan en Go, et une machine, AlphaGo. C’est un match entre 4000 années de jeu Go et 5 mois d’apprentissage. C’est aussi une battle entre un génie du Go et de l’intelligence artificielle qui ont suffi à attirer l’attention du monde même si pour les prédictions de l’ensemble des coréens avant le match était que Lee Se-dol écraserait AlphaGo. « Nous avons gagné. Nous avons atterri sur une lune. Je suis très fier de mon équipe » déclare Demis Hassabis CEO de DeepMind, une société acheté par Google en 2014. AlphaGo intègre plusieurs techniques, notamment la méthode de simulation de Monte-Carlo qui s’appuie sur les lois de probabilité et aussi des réseaux neuronaux artificiels. Il s’agit de réseaux qui, analogues à ceux de la matière grise du cerveau, comportent des millions de connexions. Ceux-ci peuvent apprendre, c’est-à-dire stocker des informations extérieures puis les utiliser pour exécuter des tâches logiques. Enfin, l’apprentissage est amplifié par une toute nouvelle méthode dite de « l’apprentissage par renforcement », qui a pour effet de permettre à la machine d’effectuer des actions, de les analyser et d’en extraire des informations pour agir plus efficacement dans le futur. Presque comme un cerveau animal ou humain. C’est ici que la puissance de calcul phénoménale de Google est utile. En réalité, c’est un homme contre 1202 Cpu.
Est-ce un match équitable ?
AlphaGo est composé de 1202 processeurs et 176 GPU qui peuvent calculer jusqu’à 100.000 mouvements et à posteriori, c’est un miracle que Le-Se Dol ait gagné un match contre AlphaGo. En effet, l’Intelligence artificielle et les logiciels d’apprentissage sont arrivés à une telle sophistication qu’il est presque impossible à battre. Peut-être que ce match n’était pas simplement un défi par AlphaGo, mais plutôt un test que Google avait effectué pour voir la performance de AlphaGo et entrer de plein pied dans la 4è révolution mondiale : le savoir. Cette victoire de l’IA va lui ouvrir les portes et beaucoup d’investissement va se faire.
La société DeepMind a été fondé en 2010 pour développer des outils de l’intelligence artificielle (AI) qui peut faire de l’auto-apprentissage et, à terme, être utilisé comme un outil pour aider la société à résoudre certains de ses plus grand problèmes tel que le changement climatique ou pour le diagnostic des maladies. Et il n’y a pas mieux que les jeux pour mettre au point ces algorithmes. Après les jeux d’échecs, le jeopardy il ne restait que le Go ; AlphaGo était né et personne de l’équipe de développement ne pensaient qu’ils allaient battre l’un des meilleurs joueurs de Go du monde.
Les apprentissages de cette battle des temps modernes
Cette Battle populaire va remettre en selle et donner plus de projecteur à l’intelligence artif-icielle et changer des stratégies des entreprises et des gouvernements. En Corée du Sud là où s’est déroulé le match, par exemple, le gouvernement a annoncé qu’il va augmenter considérablement leurs investissements dans le domaine des neuro-algorithme et du calcul parallèle. Il faut savoir que le calcul parallèle réduit le temps requis pour les machines à apprendre. L’autre facette qui sort d’elle-même est le fait qu’une raison des raisons pour laquelle AlphaGo a pu apprendre énormément de données en peu de temps est due à de fortes infrastructures de Google. Si on résume un peu, AlphaGo a pu battre un génie du Go grace à ses algorithmes mais aussi grâce à une très forte infrastructure.
L’autre usufruit sera certainement celui d’un développement d’un écosystème. Non seulement il y aura des start-up dans le domaine médical qui nécessite des technologies de pointe et de précision, mais il y aura aussi des start-up dans une variété de domaines tels que le divertissement, l’éducation, la vidéo et d’autres qui utiliseront l’intelligence artificielle comme socle. Cela va créer de la simulation et in fine de nouveaux algorithmes et de nouvelles façons de faire. Les utilisations de l’AI sont extrêmement variés et nombreuses. En attendant, les sociétés auront la lourde tâche de s’interroger sur l’encadrement de cette technologie aussi prometteuse qu’inquiétante.
Ce match entre une machine et un être humain montre que l’Internet et les technologies numériques sont en train de transformer le monde dans lequel nous vivons. Il est temps d’adapter notre marché à l’ère numérique, de faire tomber les barrières réglementaires et de transformer le marché. Ce marché pourrait créer des centaines de milliers de nouveaux emplois. Aujourd’hui, il existe des obstacles qui entravent l’accès des citoyens aux biens et aux services en ligne, limitent l’horizon des entreprises et des start-ups et empêchent les entreprises et les États de tirer pleinement parti des outils numériques.
L’autre usufruit sera certainement celui d’un développement d’un écosystème. Non seulement il y aura des start-up dans le domaine médical qui nécessite des technologies de pointe et de précision, mais il y aura aussi des start-up dans une variété de domaines tels que le divertissement, l’éducation, la vidéo et d’autres qui utiliseront l’intelligence artificielle comme socle. Cela va créer de la simulation et in fine de nouveaux algorithmes et de nouvelles façons de faire. Les utilisations de l’AI sont extrêmement variés et nombreuses. En attendant, les sociétés auront la lourde tâche de s’interroger sur l’encadrement de cette technologie aussi prometteuse qu’inquiétante.
Ce match entre une machine et un être humain montre que l’Internet et les technologies numériques sont en train de transformer le monde dans lequel nous vivons. Il est temps d’adapter notre marché à l’ère numérique, de faire tomber les barrières réglementaires et de transformer le marché. Ce marché pourrait créer des centaines de milliers de nouveaux emplois. Aujourd’hui, il existe des obstacles qui entravent l’accès des citoyens aux biens et aux services en ligne, limitent l’horizon des entreprises et des start-ups et empêchent les entreprises et les États de tirer pleinement parti des outils numériques.
A Savoir
« Apparu au VIIIe siècle av. J.-C. en Chine, le jeu de go est le plus ancien jeu de stratégie combinatoire connu. Il se joue à deux, chacun étant doté de « pierres » noires ou blanches (en nombre théoriquement illimité) qu’il doit placer à l’intersection d’un « tablier » quadrillé ou « goban » (19 lignes horizontales par 19 lignes verticales, soit 361 intersections).
La taille du goban détermine une combinatoire qui dépasse les possibilités de calcul des ordinateurs : il existe en effet 10 puissances 170 (10 suivi de 170 zéros) configurations possibles. Soit plus de possibilités que de nombre d’atomes dans l’univers ! L’objectif est de maîtriser le plan et de conquérir le plus de territoires possible en encerclant les pions de l’adversaire.
« Apparu au VIIIe siècle av. J.-C. en Chine, le jeu de go est le plus ancien jeu de stratégie combinatoire connu. Il se joue à deux, chacun étant doté de « pierres » noires ou blanches (en nombre théoriquement illimité) qu’il doit placer à l’intersection d’un « tablier » quadrillé ou « goban » (19 lignes horizontales par 19 lignes verticales, soit 361 intersections).
La taille du goban détermine une combinatoire qui dépasse les possibilités de calcul des ordinateurs : il existe en effet 10 puissances 170 (10 suivi de 170 zéros) configurations possibles. Soit plus de possibilités que de nombre d’atomes dans l’univers ! L’objectif est de maîtriser le plan et de conquérir le plus de territoires possible en encerclant les pions de l’adversaire.
