Jeu de go : l'ordinateur bat finalement un champion

Le logiciel AlphaGo a battu le champion du jeu de go en apprenant par lui-même sa stratégie gagnante. Le logiciel AlphaGo a battu le champion en apprenant par lui-même sa stratégie gagnante.  Photo :  Google

C'est fait : un ordinateur a battu un joueur professionnel au jeu de go, un exercice de stratégie d'origine chinoise. La nouvelle est importante parce que, jusqu'à aujourd'hui, aucune machine n'avait réussi l'exploit de battre un humain expérimenté à ce jeu considéré comme l'un des plus complexes au monde.

Un texte de Francine PlourdeTwitterCourriel de l'émission Les années lumière

Pourtant, cela fait 20 ans que le programme Deep Blue d'IBM a battu le champion d'échecs Garry Kasparov.

Il aura fallu d'autres percées de l'intelligence artificielle pour maîtriser les subtilités du jeu de go. Le programme qui a réussi l'exploit est AlphaGo, mis au point par DeepMind, une entreprise appartenant à Google.

AlphaGo a battu le triple champion européen Fan Hui, et a ainsi relevé ce qu'on considérait comme l'un des plus grands défis pour l'intelligence artificielle.

AlphaGo de Google  Photo :  Google

La partie s'est déroulée en octobre, mais l'annonce officielle a été faite la semaine dernière dans la revue Nature News.

Un jeu aux nombreuses combinaisons

Au départ, les règles peuvent paraître simples : un joueur possède des pierres blanches et l'autre des pierres noires qu'ils placent en alternance sur les intersections d'un carré quadrillé appelé goban. Le but est d'occuper le plus d'espace possible (territoires).

Un jeu Go

Mais la taille du goban complique les choses. La planche est quadrillée par 19 lignes verticales et 19 lignes horizontales, soit 361 intersections. Cela permet un nombre presque infini de combinaisons, des milliards de milliards de possibilités de jeu, qui dépassaient jusqu'à maintenant les possibilités de calcul des ordinateurs.

Le programme AlphaGo a donc relevé tout un défi, qui a fait passer l'ordinateur de niveau amateur très moyen à un niveau professionnel.

Mais le défi extrême reste à venir, puisqu'il n'a pas encore battu le détenteur du premier rang mondial, le Sud-Coréen Lee Sedol.

Ce sera chose faite en mars. L'un des fondateurs de DeepMind, Demis Hassabis, l'a annoncé jeudi sur son compte Twitter. Les affrontements se dérouleront entre le 9 et le 15 mars et seront retransmis sur Internet. La bourse au gagnant : 1 million de dollars.

Écoutez le reportage de Francine Plourde à l'émission Les années lumière à ICI Radio-Canada Première dimanche, à 12 h 10.

L'intelligence artificielle

Les experts estiment qu'il s'agit d'un grand pas vers l'intelligence artificielle.

Plusieurs méthodes sont maintenant utilisées :

  • La méthode supervisée, dans laquelle l'ordinateur mémorise des parties jouées par les maîtres;
  • La méthode Monte-Carlo, une famille de méthode algorithmique qui vise à calculer une valeur numérique en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques de probabilités;
  • La méthode d'« apprentissage profond », mieux connue sous le nom de deep learning, qui est surtout employée pour la reconnaissance de l'image et du langage. Elle utilise un réseau de neurones artificiels qui demande des capacités de calcul que n'avaient pas les ordinateurs il y a 10 ans.

Ces neurones artificiels apprennent à la manière des cerveaux humains. Ils mémorisent puis agissent en tenant compte de ce qu'ils ont vu ou entendu. L'ordinateur apprend par essais et erreurs à faire des regroupements.

Ce sont ces différentes méthodes combinées qui ont été utilisées dans le programme AlphaGo, explique le professeur Yoshua Bengio, de l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal, une sommité en matière de neurones artificiels.

Pour écouter cet extrait sur votre appareil mobile, cliquez ici.

Le professeur Bengio pense qu'on est encore très loin d'une intelligence artificielle égale à celle de l'homme.

Dans un avenir plus ou moins rapproché, toutefois, l'intelligence artificielle permettra de résoudre des problèmes dans des secteurs précis, comme le transport, la santé et la recherche.