Discussion :

[GPPro]

J'ai discuté avec une personne qui connais Fan Hui, apparemment il lui aurait dit "c'est la première fois que je joue contre un ordinateur qui me donne l'impression d'être un humain".
Alors oui c'est un peu "quelqu'un m'a dit que" mais c'est déjà ça

Pour connaître "un peu" (hmmm...) le go,je confirme, il joue comme un humain.

[LittleWhite]

Je ne connais certes pas la durée d'un match "classique" de Go, mais une partie de trois heures, je trouve que en tant qu'humain, je me déconcentre bien vite, alors que la machine n'a pas d'épuisement/de fatigue/de déconcentration.
De plus, sur un article d'un autre site, j'ai lu quelque chose comme "Lee aurait peut être tenté de destabiliser la machine en perdant le premier match". C'est ultra étrange, une machine ne se déstabilise pas. Il n'y a ni pression psychologique, ni pression, genre, on peut faire des feintes ou autre. Soit l'algorithme de base est faux (bug), soit ça marche et elle ne fait que suivre son chemin. Sachant que "l'intelligence" provient d'un apprentissage, la seule méthode pour planter/l'emmener vers une erreur, l'algorithme c'est que les parties observées soient fausses. Je doute que ce soit le cas.

[GPPro]

Je ne connais certes pas la durée d'un match "classique" de Go, mais une partie de trois heures, je trouve que en tant qu'humain, je me déconcentre bien vite, alors que la machine n'a pas d'épuisement/de fatigue/de déconcentration.
De plus, sur un article d'un autre site, j'ai lu quelque chose comme "Lee aurait peut être tenté de destabiliser la machine en perdant le premier match". C'est ultra étrange, une machine ne se déstabilise pas. Il n'y a ni pression psychologique, ni pression, genre, on peut faire des feintes ou autre. Soit l'algorithme de base est faux (bug), soit ça marche et elle ne fait que suivre son chemin. Sachant que "l'intelligence" provient d'un apprentissage, la seule méthode pour planter/l'emmener vers une erreur, l'algorithme c'est que les parties observées soient fausses. Je doute que ce soit le cas.

Les pros japonais jouent leurs grosses finales avec un temps de 8h chacun, sur 2 jours (donc 4h chacun par jour en moyenne).

Concernant la partie "destabilisation" de l'IA, l'idée c'est de jouer des coups qui sortent de l'ordinaire et que l'IA n'a probablement pas rencontrée dans ses parties d'apprentissage. Au go à chaque tour tu as une multitude de coups possibles, certains meilleurs que d'autres, certains tout simplement optimaux (éventuellement un seul optimal). Tu peux même jouer un "mauvais coup" mais qui demande énormément de réflexion pour pouvoir être puni.

Cela dit l'algo impliquant aussi du MC, je ne suis pas certain que ce genre d'approche puisse fonctionner.

[spyserver]

Serait-ce l'avènement de l'IA et du Deep Learning ? Rien est moins sur ...

[GPPro]

Serait-ce l'avènement de l'IA et du Deep Learning ? Rien est moins sur ...

Je pense que tu ne te rends pas compte de la performance d'AlphaGo... En terme d'IA c'est une avancée phénoménale, et je pèse mes mots. Avant AlphaGo, les meilleurs IA se faisaient rétamer par les meilleurs amateurs ! Grosso modo c'est passer du club de ta ville à titulaire au Real Madrid sans intermédiaire (je suis pas fan de foot mais tout le monde comprendra ça )... (Après on peut argumenter que personne n'y a non plus mis les moyens mis par Google)

Et soit dit en passant le deep learning avait déjà montré beaucoup de choses, là c'est juste une preuve supplémentaire du potentiel de ces approches.

[spyserver]

Ma remarque n'était pas ironique !

[hotcryx]

Je ne connais certes pas la durée d'un match "classique" de Go, mais une partie de trois heures, je trouve que en tant qu'humain, je me déconcentre bien vite, alors que la machine n'a pas d'épuisement/de fatigue/de déconcentration.
De plus, sur un article d'un autre site, j'ai lu quelque chose comme "Lee aurait peut être tenté de destabiliser la machine en perdant le premier match". C'est ultra étrange, une machine ne se déstabilise pas. Il n'y a ni pression psychologique, ni pression, genre, on peut faire des feintes ou autre. Soit l'algorithme de base est faux (bug), soit ça marche et elle ne fait que suivre son chemin. Sachant que "l'intelligence" provient d'un apprentissage, la seule méthode pour planter/l'emmener vers une erreur, l'algorithme c'est que les parties observées soient fausses. Je doute que ce soit le cas.

C'est ce que je disais (de manière ironique) mais chaque algorithme a ses limites (et derrière les programmeurs, chefs de projets...).
Y avait-il une caméra pour analyser les expressions du visage, des mains... ?
Il pourrait jouer la dessus, s'ils en tiennent compte.

[Matthieu Vergne]

Je pense que tu ne te rends pas compte de la performance d'AlphaGo... En terme d'IA c'est une avancée phénoménale, et je pèse mes mots. Avant AlphaGo, les meilleurs IA se faisaient rétamer par les meilleurs amateurs !

Euh... Tu oublies Watson qui a battu le champion mondial à Jeopardy en 2011... Et non seulement c'était pas du deep learning mais en plus on traite là un processus de langage naturel, et non de règles principalement formelles. Et tu oublies Deep Blue qui a battu le champion mondial d'échec en 1997, où là de souvenir c'était de la combinatoire pure et dure, tout dans la puissance de calcul. L'avancée n'a rien de phénoménale, on avance un peu à chaque fois : on obtient de meilleurs résultats, on atteint les limites d'un système, on change le système, on s'améliore encore un peu, et c'est reparti pour un tour.

Donc quand je lis :

Serait-ce l'avènement de l'IA et du Deep Learning ? Rien est moins sur ...

Je me dis : On nous l'a déjà faite.

[AoCannaille]

Et tu oublies Deep Blue qui a battu le champion mondial d'échec en 1997

Même si je suis d'accord avec ton propos, j'aimerais revenir sur cet épisode. IBM aurait beaucoup joué sur la santé du joueur pour gagner : Hotel inconfortable, du bruit pendant la nuit, des repas fait pour lui filer une tourista... Bref, des pressions qui ont beaucoup joué sur la performance de notre cher russe.

Une petite compétition en plusieurs match aurait été plus déterminant d'après moi. (après, est-ce que que ça aurait servi ? il est certain qui si Kasparov avait gagné en 1997, il aurait perdu en 98 ou 99... donc la date finale de la suprématie informatique dans les échecs n'aurait pas beaucoup bougé)

[Stéphane le calme]

Homme vs IA au jeu de go : AlphaGo mène désormais deux manches à zéro
Lee Sedol n'a plus droit à l'erreur s'il veut remporter la partie

Depuis hier, AlphaGo, un programme développé par la filiale DeepMind (une entreprise britannique créée en 2010 et qui a été rachetée en 2014 par Google), affronte Lee Sedol, le joueur professionnel considéré comme le meilleur joueur international des années 2000.

Hier, à l'issue d'une partie qui a duré trois heures et que les commentateurs ont estimé être serrée, Lee Sedol s'est incliné face aux assauts du programme. La seconde manche qui a eu lieu aujourd'hui s'est encore achevée en faveur de l'IA. Après plus de quatre heures, le programme a tout de même remporté la partie de deux points, lui donnant une avance de deux manches sur son adversaire. Désormais, le joueur n'a plus droit à l'erreur.

Trois autres manches sont prévues, les 12, 13 et 15 mars. En octobre 2015, AlphaGo avait déjà battu par 5 parties à 0 le joueur professionnel français Fan Hui, 2^e dan (sur 9 au maximum) et meilleur joueur d’Europe. DeepMind avait comparé le jeu de go à l'« Everest » de l'IA en raison du grand nombre de combinaisons possibles.

« AlphaGo a remporté le deuxième match et prend une avance par 2 à 0 ! Difficile pour nous d’y croire. AlphaGo a joué quelques beaux mouvements créatifs dans ce jeu. C’était mégatendu », a commenté sur Twitter Demis Hassabis, le directeur de DeepMind.

Source : YouTube

[f-leb]

Est-ce qu'il y a des bibliothèques d'ouvertures au jeu de Go, comme aux échecs ?

Je crois qu'aux Échecs, les joueurs humains tentaient de faire sortir les ordinateurs des sentiers battus avec des ouvertures peu conventionnelles. C'est pareil au jeu de Go ? Y a-t-il des bibliothèques d'ouvertures ?

[Matthieu Vergne]

Est-ce qu'il y a des bibliothèques d'ouvertures au jeu de Go, comme aux échecs ?

Je crois qu'aux Échecs, les joueurs humains tentaient de faire sortir les ordinateurs des sentiers battus avec des ouvertures peu conventionnelles. C'est pareil au jeu de Go ? Y a-t-il des bibliothèques d'ouvertures ?

Il y a des départs classiques oui, viser les coins étant la base. Tu as des tas de formes d'ouvertures possibles, certaines plus offensives, d'autres plus défensives. Mais oui tu as des patterns d'ouvertures, des patterns de fermeture, et des tas de patterns de structures et séquences à jouer.

[pascal-od]

Est-ce qu'il y a des bibliothèques d'ouvertures au jeu de Go, comme aux échecs ?

Je crois qu'aux Échecs, les joueurs humains tentaient de faire sortir les ordinateurs des sentiers battus avec des ouvertures peu conventionnelles. C'est pareil au jeu de Go ? Y a-t-il des bibliothèques d'ouvertures ?

On ne peut pas vraiment comparer le go et les échecs. On part d'un plateau (goban) vide au go, alors qu'aux échecs toutes les pièces sont sur l'échiquier en début de partie. Ensuite aux échecs, l'échiquier a tendance à se vider au cours de la partie, alors qu'au go le goban se remplit. Les pièces se déplacent sur un échiquier, sur un goban les pierres posées ne bougent pas.

Cette introduction pour dire qu'il n'y a pas de bibliothèques d'ouvertures au jeu de go. Il y a des "styles" de début de partie (le début de partie est appelé fuseki), mais au niveau professionnel chaque joueur a généralement son propre style, et au niveau amateur il n'y a souvent pas de style du tout
Il y a des séquences jouées principalement dans les coins qu'on appelle joseki et qui sont considérées comme équivalentes en résultat au niveau local sur le goban, mais un joseki peut être une véritable catastrophe au niveau global du jeu. Ensuite pour jouer un joseki il faut que l'adversaire accepte de jouer la même séquence, une simple pierre posée sur une autre intersection change toute la donne. Il faut aussi savoir qu'une pierre posée à un bout du goban peut menacer un groupe de pierres à l'autre bout du goban, tout en ayant bien sûr une influence locale à l'endroit où l'on pose la pierre.

Ayant suivi les deux parties en direct, et malgré mon modeste niveau amateur, j'ai été impressionné par la manière de jouer de AlphaGo. Et aujourd'hui c'est AlphaGo qui est sorti des sentiers battus en surprenant les meilleurs professionnels à plusieurs reprises. Certains on parlé de "créativité" de la part d'AlphaGo.

Il y avait une intervention très intéressante d'un des membres de l'équipe de AlphaGo ce matin durant le début de la partie (à partir de la minute 35 sur la vidéo ci-dessus)

[GPPro]

On peut parler de bibliothèque d'ouvertures pour certains fuseki établis (genre chinoise vs san ren sei etc), mais sinon ton explication est parfaite

[yoann26_2]

Excellent article, une fois n'est pas coutume

[pascal-od]

Une interview de Demis Hassabis le fondateur de DeepMind est parue sur theverge http://www.theverge.com/2016/3/10/11...le-deepmind-ai

[pascal-od]

3-0 pour AlphaGo à l'instant, ce qui répond à la question posée, AlphaGo a réussi à battre l'un des meilleurs joueurs de go du monde.

[MaximeCh]

J'avais voté pour Lee Sedol, c'est phénoménal.
On ne va plus entendre parler que de ça pendant des mois.
Le même principe avec des robots : http://www.pcmag.com/article2/0,2817,2500685,00.asp

Où trouver un ouvrage de référence sur les trois thèmes du neural networking, du deep learning, et du reinforcement learning?

[Matthieu Vergne]

On va en entendre parler pendant 1 semaine voire un mois, puis on va passer à autre chose. Là où ça va faire du bruit, c'est au niveau des comités de financement, où là tu vas avoir une floppée de projets en rapport avec le deep learning qui vont se voir favorisés pendant un an ou deux, pendant que d'autres sujets plus essentiels mais moins médiatisés vont se retrouver sur la sellette... C'est beau la science.

[RedGuff]

La recherche arborescente Monte-Carlo ne consiste pas à explorer systématiquement les possibilités, mais à en sélectionner une partie au (pseudo)-hasard.