Le 27 janvier, Google a annoncé qu'AlphaGo, une intelligence artificielle Qu'est-ce que l'intelligence artificielle n'est pas ce que l'intelligence artificielle n'est pas Des robots intelligents et sensibles vont conquérir le monde? Pas aujourd'hui - et peut-être jamais. Read More développé par sa filiale DeepMind, avait battu le champion d'Europe Go Fan Hui dans un match de cinq matchs.
Vous avez peut-être entendu parler de ces nouvelles alors qu'elles font la une des journaux du monde entier, mais pourquoi les gens s'en préoccupent-ils autant? Qu'est-ce que tout cela veut dire? Si vous n'êtes pas familier avec le jeu de Go ou sa signification pour l'intelligence artificielle, vous pourriez vous sentir un peu perdu.
Ne vous inquiétez pas, nous vous avons couvert. Voici tout ce que vous devez savoir sur la percée et comment cela affecte les gens ordinaires comme vous et moi.
Le jeu de Go: Simple mais complexe
Go est un ancien jeu de stratégie chinois où deux joueurs se battent pour capturer un territoire. Tour à tour, chaque joueur - un blanc, l'autre noir - place des pierres sur les intersections d'une grille 19 x 19. Quand un groupe de pierres est complètement entouré par les pierres de l'autre joueur, elles sont "capturées" et retirées du plateau.
A la fin de la partie, chaque case vide est "possédée" par le joueur qui l'entoure. Les scores de chaque joueur dépendent du territoire qu'il possède (c'est-à-dire de l'espace qu'il a entouré) plus du nombre de pièces de l'adversaire qui ont été capturées pendant le jeu.
Alors que la plupart des gens pensent probablement que Chess est le roi des jeux de stratégie, Go est en réalité plus complexe. Selon Wikipédia, il y a 10 761 jeux de Go possibles par rapport à 10 120 jeux d'échecs estimés.
Cette complexité, avec quelques règles ésotériques et l'accent mis sur le jeu par instinct, fait de Go un jeu particulièrement difficile pour les ordinateurs d'apprendre et de jouer à un niveau élevé.
Le monde incroyable des IA de jeu
Dans le grand ordre des choses, concevoir une intelligence artificielle qui joue un jeu ne semble pas être une activité très intéressante, surtout lorsque Watson AI d'IBM travaille déjà pour améliorer les soins de santé, un domaine qui a besoin de toute l'aide possible. Alors pourquoi Google a-t-il dépensé autant d'heures et d'argent pour créer une IA Go-playing?
À un certain niveau, cela aide les chercheurs en IA à trouver le meilleur moyen d'enseigner aux ordinateurs à faire des choses. Si vous pouvez apprendre à un ordinateur à résoudre comment trouver les meilleurs mouvements dans un jeu de Checkers ou Tic-Tac-Toe, vous pourriez avoir un aperçu de l'enseignement d'un autre ordinateur comment recommander des films sur Netflix 4 Algorithmes d'apprentissage machine qui façonnent votre vie Algorithmes d'apprentissage automatique qui façonnent votre vie Vous ne le réalisez peut-être pas, mais l'apprentissage automatique est déjà tout autour de vous, et il peut exercer un degré surprenant d'influence sur votre vie. Ne me crois pas? Vous pourriez être surpris. Lire la suite, traduire instantanément la parole ou prédire les tremblements de terre.
La plupart des utilisations de l'intelligence artificielle que nous avons vues jusqu'ici bénéficieraient de capacités améliorées de résolution de problèmes et d'extraction de motifs, qui sont également importantes pour les IA actives en jeu.
Deep Blue, la championne d'échecs AI, a travaillé en utilisant une énorme quantité de puissance de calcul et de techniques de force brute pour évaluer tous les mouvements suivants possibles - jusqu'à 200 000 000 positions par seconde. Et bien que cette stratégie ait été assez efficace pour battre un ancien champion du monde d'échecs, ce n'est pas une façon particulièrement «humaine» de jouer aux échecs. Il faut aussi que les programmeurs "expliquent" les règles du jeu à l'IA.
Plus récemment, un processus a été développé appelé apprentissage en profondeur, qui a essentiellement ouvert la voie à l'apprentissage de l'informatique, et qui a complètement changé la course à l'intelligence artificielle Microsoft vs Google - Qui mène la course à l'intelligence artificielle? Microsoft vs Google - Qui mène la course à l'intelligence artificielle? Les chercheurs en intelligence artificielle font des progrès tangibles, et les gens commencent à parler sérieusement de l'IA à nouveau. Les deux titans qui dirigent la course à l'intelligence artificielle sont Google et Microsoft. Lire la suite .
Avec l'apprentissage en profondeur, un ordinateur peut extraire des modèles utiles à partir de données - au lieu d'être informé par les programmeurs des modèles qu'il devrait rechercher - et utiliser ces modèles pour optimiser ses propres décisions. Si l'apprentissage en profondeur réussit, une IA peut même découvrir des modèles qui sont plus efficaces que ce que nous pouvons reconnaître en tant qu'êtres humains.
Ce type d'apprentissage a été démontré l'année dernière, lorsque la société de recherche IA DeepMind a révélé une IA qui apprenait à jouer à 49 différents jeux Atari Atari Arcade - Jouer Retro Video Games en HTML5 [MUO Gaming] Atari Arcade - Jouer Retro Video Games In HTML5 [MUO Gaming] Quiconque joue aux jeux vidéo aujourd'hui doit une énorme dette de gratitude à Atari et aux fondateurs et ingénieurs qui ont travaillé pour l'entreprise pendant ses années de formation. Atari était responsable de beaucoup de ... Lire la suite après avoir reçu seulement une entrée brute. (Vous pouvez le voir apprendre à jouer Breakout ci-dessus.)
Le processus est le même que l'apprentissage d'un jeu vidéo sans un tutoriel ou une explication. Vous regardez pendant un moment, puis essayez de pousser des boutons aléatoires, puis commencez à comprendre les choses, développer des stratégies, et éventuellement continuer à exceller.
Et excellait-il. L'IA DeepMind a complètement détruit les adversaires humains de niveau professionnel dans certains de ces jeux, comme Video Pinball. Il a été bien pire dans d'autres jeux, y compris Mme Pac-Man, mais a eu un bilan très impressionnant dans l'ensemble.
AlphaGo: le prochain niveau de l'IA
AlphaGo, l'ordinateur qui a vaincu Fan Hui à Go, a utilisé cette stratégie d'apprentissage en profondeur pour rester invaincu en cinq matches.
Au lieu d'utiliser le calcul de force brute comme Deep Blue, AlphaGo a déterminé son prochain mouvement en utilisant ce qu'il avait appris en entraînement pour limiter la portée des mouvements potentiellement efficaces, puis en exécutant des simulations pour voir quels mouvements étaient les plus susceptibles d'aboutir à des résultats positifs.
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En raison de la complexité de Go, une approche de force brute sur tous les mouvements possibles n'est tout simplement pas possible comme dans Chess. AlphaGo a donc tiré parti des connaissances acquises durant la phase d'entraînement, qui consistait à observer 30 millions de mouvements effectués par des experts humains, à apprendre à prévoir leurs mouvements, à élaborer ses propres stratégies et à jouer contre lui-même des milliers de fois.
En utilisant l'apprentissage par renforcement, ses processus de prise de décision ont été développés et renforcés jusqu'à ce qu'AlphaGo devienne la meilleure IA de Go-playing au monde. En 500 matchs contre les ordinateurs Go les plus avancés, il en a remporté 499 - même après avoir donné à ces programmes une avance de quatre coups.
Et, bien sûr, AlphaGo a battu Fan Hui, l'actuel champion d'Europe Go. La victoire a été effectivement obtenue en octobre 2015, mais l'annonce a été retardée pour coïncider avec la publication de l'article de recherche de DeepMind dans Nature . En mars, AlphaGo affrontera Lee Sedol, le joueur le plus dominant du monde au cours des dix dernières années.
Bon, qu'est-ce que tout cela signifie?
Pourquoi cela fait-il la manchette dans le monde entier? Pour plusieurs raisons, en fait.
Premièrement, beaucoup de gens pensaient que c'était impossible avec la technologie actuelle. La plupart des estimations ont indiqué qu'une IA ne battrait pas un joueur Go de classe mondiale pendant au moins dix autres années. Les réseaux de valeur d'AlphaGo peuvent évaluer n'importe quel jeu de Go en cours de lecture et prédire un gagnant éventuel, un problème que Google affirme être «si difficile que l'on croyait impossible.
Deuxièmement, le fait qu'un apprentissage profond et indépendant ait été utilisé est très important. Cela montre qu'une intelligence artificielle actuelle peut rassembler des données, extraire des modèles, apprendre à prédire de tels modèles, et éventuellement développer des stratégies de résolution de problèmes qui sont suffisamment complexes et efficaces pour battre un humain de classe mondiale.
Et même si gagner chez Go ne va pas changer le monde, le fait qu'un ordinateur ait pu arriver à ce niveau de stratégie en utilisant ses propres algorithmes d'apprentissage est très impressionnant.
C'est cet apprentissage en profondeur qui a enthousiasmé les chercheurs en IA à propos d'AlphaGo. Beaucoup croient que l'apprentissage indépendant est le premier pas vers une intelligence artificielle forte . Une IA forte désigne un ordinateur capable de résoudre des tâches intellectuelles à égalité avec les humains (ce qui est incroyablement difficile, en grande partie en raison de la complexité et de l'efficacité du cerveau humain). C'est le genre d'IA que vous voyez dans de nombreux films de science-fiction Attention, Internet! Les meilleurs films sur l'intelligence artificielle Attention, Internet! Les meilleurs films sur l'intelligence artificielle Hollywood a publié beaucoup de grands films explorant les questions de l'intelligence artificielle au fil des ans, et voici 10 des meilleurs films sur l'IA, nous vous recommandons de déplacer le ciel et la ... Lire la suite.
C'est pour cette raison que la création d'IA qui peuvent se comporter de manière humaine est un gros problème. Extraire des modèles et développer des stratégies est quelque chose que nous faisons tout le temps, et nous n'utilisons pas de méthodes de force brute pour prendre des décisions.
Il est très difficile d'avoir un ordinateur pour le faire sans beaucoup de conseils, mais grâce à AlphaGo, nous savons maintenant qu'une IA forte n'est pas seulement possible, mais plus proche que nous le pensions.
Bien sûr, une IA en train de jouer est encore loin d'une IA généralement intelligente. Il ne fait qu'une chose, qui est à peu près aussi simple qu'une intelligence artificielle peut obtenir - même l'IA Atari a été capable de jouer à 49 jeux différents Les futures IA de jeu vidéo vont sérieusement vous faire peur Future Video Game Les IA vont sérieusement vous faire peur AI n'est pas si génial - pour le moment. Cependant, avec les progrès technologiques récents, cela pourrait bientôt changer. Lire la suite - mais l'apprentissage indépendant efficace d'AlphaGo pourrait être la première étape vers un changement majeur de paradigme dans l'IA.
Qu'est-ce que tu penses?
Il ne fait aucun doute que la victoire d'AlphaGo sur Fan Hui est importante, mais que ce soit digne ou non de faire la une des journaux dans le monde est sujet à débat.
Pensez-vous que c'est un gros problème? Sommes-nous un peu plus près de l'apocalypse robotique Microsoft, l'intelligence artificielle, et l'apocalypse Robot Microsoft, l'intelligence artificielle, et l'apocalypse Robot Microsoft donne une ligne sérieuse à une ligne de robots autonomes. Est-ce le début de la fin pour les humains, ou juste un autre pas en avant dans la poussée pour une intelligence artificielle sûre? Lire la suite ? Ou n'êtes-vous pas impressionné par une IA capable de jouer à un jeu? Partagez vos pensées ci-dessous et parlons-en.
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