Une sacré performance car ce jeu est bien plus complexe que les échecs pour les IA.
Souvenez-vous, en 1997, Deep Blue (le superordinateur d’IBM) bat pour la première fois le champion du monde d’échecs, Garry Kasparov.
Pour le jeu de Go, il aura fallu attendre octobre 2015 pour qu’un ordinateur ou un algorithme s’impose face à un jouer pro.
Né il y a plus de 2 500 ans, ce jeu d’origine chinoise est considéré comme un défi beaucoup plus difficile à relever que les échecs pour les programmes informatiques. Il s'agit du plus ancien jeu de stratégie combinatoire abstrait connu.
La grande taille du goban (le plateau de jeu) détermine une combinatoire qui dépasse de très loin les possibilités de calcul des ordinateurs, interdisant toute technique de recherche exhaustive. Il existe environ 10 puissance 170 configurations possibles, et la taille très approximative de l'arbre des possibilités du jeu est de 10 puissance 600. Cette difficulté est amplifiée par d'autres caractéristiques du jeu : la nature de la condition de victoire, le placement quasiment illimité de chaque pierre, la nature non locale de la règle du ko, le haut niveau de reconnaissance de formes exigé.
La division DeepMind du géant de Mountain View a expliqué sur son blog que son logiciel avait battu son rival humain par 5 parties à 0.
Un expert indépendant a souligné c'est une énorme percée pour les IA, avec des conséquences potentiellement considérables.
Cette prouesse technologique a été annoncée pour coïncider avec la publication d'un article dans la revue scientifique Nature, détaillant les techniques utilisées.
Peu avant l’annonce, le 27 janvier, Facebook avait dit que son que propre projet d’IA avait été « sur le point » de battre les humains au Go.
Mais pour les chercheurs en deep learning, le logiciel d’IA de Facebook a été classé seulement comme un « amateur avancé » et non comme un joueur « de niveau professionnel ».
Le jeu de Go en quelques mots
On pense que ce jeu de plateau remonte à la Chine antique, il y a environ 2 500 ans.
En utilisant des pierres noires et blanches sur un plateau marqué par une grille, le joueur entoure les pierres de l’adversaire avec ses propres pierres pour les faire prisonnières.
Mais le but final, n’est pas là. C’est avant tout un jeu de conquête territoriale où l’on compte les prisonniers à la fin de la partie. Si les règles sont plus simples que celles du jeu d'échecs, un joueur a généralement un choix de 200 coups possibles, comparativement à environ 20 mouvements possibles aux échecs.
AlphaGo vs Humain : 5 à 0
Il y a plus de positions possibles au Go que d'atomes dans l'univers, souligne l'équipe de DeepMind.
Il peut être très difficile de déterminer qui est en train de gagner, et beaucoup des meilleurs joueurs humains s’appuient sur l'instinct.
Le directeur de DeepMind, Demis Hassabis, a déclaré que son logiciel baptisé AlphaGo a suivi un processus en trois étapes, en commençant par analyser 30 millions de mouvements lors de parties jouées par des humains.
« En commençant par analyser les jeux des professionnels » Demis Hassabis explique comment DeepMind a atteint l'étape du calcul.
« Il apprend quels sont les modèles qui se produisent généralement - quelles sortes de modèles sont bons et quels sont les mauvais. Si vous voulez, c’est la partie du programme qui apprend le côté intuitif du Go.
Puis, « il joue différentes versions des millions et des millions de fois, et à chaque fois il progresse. Il apprend de ses erreurs. »
« L'étape finale est connu comme le Monte Carlo Tree Search, qui correspond vraiment à l'étape de la planification. »
« Maintenant qu’il a toutes les connaissances intuitives dont les bonnes positions au Go, il peut faire des plans sur le long terme. »
Testé contre des rivaux numériques, des IA joueuses de Go, l’algo de Google a gagné 499 des 500 matchs joués.
En octobre dernier, l’équipe de DeepMind a invité Fan Hui, le meilleur joueur d’Europe, à son bureau de Londres pour une série de parties. Résultat : 5 à 0. Chacune des parties a été gagnée par l’IA de Google, AlphaGo.
Une avancée majeure au niveau des IA qui fait voler les prédictions
« L’année dernière, on a demandé à bon nombre des meilleurs programmeurs dans le monde combien de temps faudrait-il pour qu’un programme batte un professionnel de haut niveau », détaille, Demis Hassabis. « Et bien, la plupart d'entre eux prédisaient dans les 10 ans – ou plus ».
Mais le rythme des avancées technos a pris tout le monde court. « Les raisons pour lesquelles cela a été plus rapide que ce à quoi les personnes s’attendaient tient au rythme de l'innovation », poursuit-il. « Cela passe par des algorithmes sous-jacents et également par la manière d’obtenir beaucoup plus de potentiel en combinant différents algorithmes ensemble. »
De son côté, le professeur Zoubin Ghahramani, de l'université de Cambridge, a déclaré : « Ceci est certainement une avancée majeure pour l'IA, avec des implications bien plus larges. »
« L'idée technique qui sous-tend ici, c’est l'idée de l'apprentissage par renforcement – il s’agit d’obtenir des ordinateurs qu’ils apprennent à améliorer leur comportement pour atteindre les objectifs. »
Parmi les retombées possibles de cette avancée des IA, « cela pourrait être utilisé pour des problèmes de prise de décision - pour aider les médecins à faire des planifications de traitement, par exemple, dans les entreprises et partout où vous aimeriez avoir des ordinateurs qui aident les humains dans la prise de décision. »
Dans le match des IA entre Google et Facebook, le professeur de Cambridge précise que « Facebook a obtenu des résultats assez spectaculaires dans d'autres domaines de l'intelligence artificielle. Mais je pense que Google les a battus lors de ce défi particulièrement important ».
L’équipe de DeepMind a maintenant l'intention d'opposer AlphaGo contre Lee Sedol, le meilleur joueur de Go au monde, à Séoul au mois de mars.
