Warning: "continue" targeting switch is equivalent to "break". Did you mean to use "continue 2"? in /home/clients/0f86c8f14041f2051e869c8ca8552c1f/web/wp-content/plugins/jetpack/_inc/lib/class.media-summary.php on line 77

Warning: "continue" targeting switch is equivalent to "break". Did you mean to use "continue 2"? in /home/clients/0f86c8f14041f2051e869c8ca8552c1f/web/wp-content/plugins/jetpack/_inc/lib/class.media-summary.php on line 87
AlphaGo Zero une intelligence artificielle qui apprend toute seule - revolution4.org

AlphaGo Zero une intelligence artificielle qui apprend toute seule

AlphaGo Zero une intelligence artificielle qui apprend toute seule

L’année dernière, AlphaGo avait fait sensation en battant Lee Sedol, le champion du monde du jeu de go. L’exploit était d’autant plus remarquable que ce jeu, simple de par ses règles, se révèle être d’une immense complexité de par le nombre de combinaisons possibles. En effet, ces dernières sont plus importantes que celui du nombre d’atomes dans l’univers. Cette victoire 4 à 1 avait profondément marqué les esprits et représentait une avancée majeure dans le développement de l’intelligence artificielle. DeepMind, la filiale spécialisée dans l’intelligence artificielle d’Alphabet vient pourtant de replacer la barre beaucoup plus haut grâce à AlphaGo Zero une intelligence artificielle qui apprend toute seule.

Le programme AlphaGo a trouvé plus fort que lui en la “personne” de son petit frère AlphaGo Zero. Cette nouvelle version l’a en effet battu par un score sans appel de 100 à 0. En dehors de cette performance, la principale particularité AlphaGo Zero réside dans sa faculté d’apprendre tout par lui-même.

Pour vaincre Lee Sedol en 2016, AlphaGo avait été nourri de milliers de parties jouées par des humains. La technique de deep Learning lui a ainsi permis d’apprendre pendant plusieurs mois à reproduire le raisonnement des joueurs humains. En effet, de par le nombre quasi infini de combinaisons possibles, les programmes ne peuvent pas (encore) calculer toutes les bonnes combinaisons,  mais doivent imiter les stratégies de l’homme.

AlphaGo Zero apprend en jouant contre lui-même

Le bon en avant effectué par AlphaGo Zero réside dans sa faculté à apprendre tout seul à jouer au go. En effet, les seules informations qui lui ont été fournies par les programmeurs sont les règles de ce jeu. Partant de ces données, le programme a ensuite appris à jouer tout seul, face à lui-même.

S’il plusieurs mois avaient été nécessaires pour AlphaGo, trois jours d’entraînement, soit près de 5 millions de parties, ont suffi à AlphaGo Zero pour battre AlphaGo. Après 40 jours, il a pulvérisé toutes les anciennes versions d’AlphaGo

Moins dépendante de l’homme

AlphaGo Zero représente une nouvelle étape franchie dans l’avancée de l’intelligence artificielle. En effet, l’apprentissage de la machine n’est plus limité aux connaissances de l’homme. AlphaGo Zero n’est pas la première à réaliser cela, mais elle est la première à le faire aussi vite et bien.

Cette nouvelle version ouvre de nouvelles perspectives de recherches pour lesquelles les connaissances sont difficiles à réunir voire inexistantes. L’auto-apprentissage en partant de règles de base mais sans autres données ne semble plus être un handicap pour une intelligence artificielle. Il lui faut même beaucoup moins de temps pour être plus performante que la version alimentée par des données réelles.

Même s’il s’agit d’une tâche précise et verticale, AlphaGo Zero démontre que l’intelligence artificielle peut se passer de l’homme pour apprendre et se perfectionner. Néanmoins, elle ne peut s’en soustraire complètement. Sa conception et les brillantes idées qui ont permis l’amélioration du programme sont toujours le fuit de l’homme.

Lors des confrontations homme-machine, les joueurs professionnels avaient été surpris par des actions qui leurs semblaient illogiques. Il s’avérait toutefois qu’il s’agissait de coups géniaux qui ont permis d’améliorer leurs jeux. Il est fort probable que cela soit à nouveau le cas, en décryptant les parties jouées entre les deux machines.

Charles-Emmanuel Deppierraz

Quelle est et quelle sera notre place à travers la révolution que nous vivons et que surtout nous nous apprêtons à vivre dans les années à venir? Convaincu comme de nombreux experts que la 4ème révolution industrielle provoquera de nombreux changements économiques et sociaux, Charles-Emmanuel Deppierraz à décidé de créer Revolution4, le premier média dédié à ce sujet. Revolution4 a pour objectif d'informer et sensibiliser les personnes qui se sentent concernées par leur avenir. Persuadé que la formation, le développement personnel et un regard objectif, mais également critique alimenté par une information et une observation régulière des mutations à venir, sont certaines des clés qui pourraient permettre de construire notre avenir et aborder ce dernier dans les meilleures conditions possibles.

Click Here to Leave a Comment Below

Leave a Reply:

*