Discussion :

[Invité]

D'ailleurs, est-ce qu'une IA a un type de jeu particulier ?

AlphaGo apprend des stratégies et décide ses coups de lui-même mais il n'y a pas de magie la dedans : son fonctionnement suit un programme bien précis (deep learning + monte-carlo arborescent). Son type de jeu dépend de ses données d'apprentissage et des stratégies découvertes lors de l'exécution du programme.

Dans les mêmes conditions, elle va refaire la même partie ? Ou une partie complètement différente ?

Certains algo d'AlphaGo sont probabilistes donc il est possible qu'il joue une partie différente (d'autant plus que la phase de deep learning est également régulièrement "alimentée"). Ceci dit, s'il avait déjà trouvé une super stratégie, il est tout à fait possible qu'il rejoue la même.

Une idée de si sa façon de jouer ressemble à celle d'un joueur ?

Je ne connais pas bien le Go mais j'imagine que les joueurs ont des stratégies différentes. Concernant AlphaGo, la partie deep learning apprend à partir de données "humaines" donc il est possible que ça pousse l'IA a jouer "comme un humain" mais la partie monte-carlo qui vient ensuite peut changer complètement le comportement. En fait, l'IA s'oriente naturellement vers une stratégie qui lui semble efficace et si c'est vraiment la stratégie la plus efficace, il y a des chances pour que ce soit également "celle des humains". Il est également possible qu'elle ait trouvé une meilleure stratégie que tout le monde jusque là et dans ce cas Lee Sedol va se faire démonter...

[hotcryx]

Le champion du monde l'a laissé gagné pour mettre en confiance la machine et les développeurs (ils ne seront pas virés)

[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 !

[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)

[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.

[pascal-od]

AlphaGo vient d'abandonner pour la 4ème partie. Le score est donc de 3-1 en faveur de AlphaGo.

Ce qui fut le plus intéressant en fin de partie c'est le fait que le niveau de jeu de AlphaGo une fois qu'il ne trouvait plus de coups pouvant renverser la situation sur le goban a considérablement chuté, avec des mauvais coups qu'on ne voit que dans des parties de débutants. Même si l'avancée de Deepmind est impressionnante je pense qu'on est encore loin d'avoir affaire à une "intelligence" artificielle.

[GPPro]

AlphaGo vient d'abandonner pour la 4ème partie. Le score est donc de 3-1 en faveur de AlphaGo.

Ce qui fut le plus intéressant en fin de partie c'est le fait que le niveau de jeu de AlphaGo une fois qu'il ne trouvait plus de coups pouvant renverser la situation sur le goban a considérablement chuté, avec des mauvais coups qu'on ne voit que dans des parties de débutants. Même si l'avancée de Deepmind est impressionnante je pense qu'on est encore loin d'avoir affaire à une "intelligence" artificielle.

Oui comme l'expliquait très bien Redmond, on voit des résurgences des défauts des algos basés sur MC : on joue des coups qui ont une meilleure probabilité de gagner lorsque l'adversaire a oublié de répondre ou ne sait plus jouer... Mais bon, pour moi c'est anecdotique, c'est juste que quelque part il y a besoin d'une meilleure évaluation de l'abandon. (et un peu de tunning sur les possibilités qui remontent en fin de parties uniquement sur la base d'une absence de réponse de l'adversaire mais ça semble être typiquement le genre de cas qui importent peu en cours de développement : on se fout d'améliorer la façon dont perd l'algo...).

[pascal-od]

Cela soulève quand même un point important. Lors des 3 premières parties il y a eu des coups "non conventionnels" joués par Alphago qui ont été qualifiés d'innovants ou de créatifs par les professionnels. Aujourd'hui ne suis pas totalement sûr que ce soit encore le cas. Il peut s'agir d'erreurs de jeu de la part d'Alphago que l'humain ne sait pas exploiter (pour l'instant) dans le déroulement de la partie.

D'autre part AlphaGo a fait une erreur au coup 79 mais ne s'est "rendu compte" de son erreur qu'au coup 87 voir https://twitter.com/demishassabis/st...28006400581632

Le go n'est qu'un jeu, cela ne prête pas à conséquence. Utiliser une IA dans un autre domaine soulève des questions (Deepmind veut développer des IA dans le domaine de la santé), ce type d'erreur qui n'est découvert que plus tard peut être catastrophique. Je pense qu'il y a encore beaucoup de travail et d'avancées à faire avant qu'on puisse se fier à une IA.

[GPPro]

Je suis assez d'accord, je pense que Lee s'est mis beaucoup de pression et n'a pas forcément su punir certains coups approximatifs d'AlphaGo. J'ai l'impression que même s'il a un niveau qui est celui des tout meilleurs pros, par moment l'algo déraille et joue des coups moyens. Et comme on sait, ce sont ces derniers réglages qui prennent le plus de temps dans l'informatique en général...

[Stéphane le calme]

Homme vs IA au jeu de go : trois contre un en faveur d'AlphaGo,
l'IA a désormais remporté le match, mais Lee Sedol réagit

Le programme AlphaGo mène désormais trois manches contre une sur cinq manches. En clair, l'IA développée par DeepMind a déjà remporté la partie depuis samedi 12 mars lorsqu'elle a remporté la troisième manche sur trois jouées. Elle vient ainsi réitérer l'exploit fait par Deep Blue en 1997 : le super-ordinateur construit par IBM avait alors battu aux échecs le champion du monde, le Soviétique Garry Kasparov.

Cette victoire est d'autant plus importante que le jeu de Go était considéré comme l'Everest de l'IA, le dernier jeu « classique » dans lequel l'homme (le professionnel) tenait encore en échec la machine.

Son adversaire, Lee Seedol, qui avait pensé pouvoir venir à bout d'AlphaGo en lui concédant une manche au maximum, a reconnu avoir mal jugé les capacités de l'IA. « Je n'ai jamais ressenti une telle pression », va-t-il avouer, « je n'ai pas été suffisamment bon pour pouvoir gérer ce genre de fardeau. Je voudrais présenter mes excuses (aux gens). Je pense qu'ils ont dû avoir de grandes attentes, mais j'ai été léthargique ».

« En revoyant la partie, je ne pense pas que j'aurais pu remporter la première manche, même si elle était à refaire. La seconde manche par contre a débuté rapidement comme je voulais, mais je n'ai pas su profiter de nombreuses opportunités », va-t-il regretter. D'ailleurs, il expliquait hier que bien qu'il a déjà perdu le match, les prochaines manches pourront servir d'indicateurs beaucoup plus fiables de ses capacités. C'est chose faite, dans la mesure où il a remporté sa première victoire aujourd'hui.

« C’est moi, Lee Sedol, qui ai perdu, mais pas l’humanité », a-t-il déclaré.

De son côté, Demis Hassabis, le PDG de DeepMind, a avancé que lui et son équipe étaient un brin surpris et abasourdis. « Lee Sedol a mené un combat incroyable encore une fois. AlphaGo s'est emparé d'une grande portion de territoire au bas du goban. Toutefois, Lee Sedol a pu trouver des stratégies incroyables pour jouer dans ce territoire et lancer une énorme contre-attaque ». Et de continuer en disant « je voudrais rappeler qu'AlphaGo peut calculer des dizaines de milliers de positions par seconde, mais ce qui est vraiment incroyable c'est que Lee Sedol puisse y faire face en se servant uniquement du pouvoir de son cerveau et de son ingéniosité afin de pousser AlphaGo dans ses retranchements ».

Source : Yohap

[Shepard]

La question qui se pose est : Maintenant que Lee Sedol a gagné une fois contre alphago, a-t-il en quelque sorte "compris" comment jouer contre cette IA et peut-t-il la battre à chaque fois ? (au moins quand il joue Blanc)

[GPPro]

Il a demandé à jouer noir à la conférence de presse d'après match. Il a dit qu'il pensait qu'AlphaGo était meilleur quand il jouait blanc (aussi komi pas forcément au point etc.).