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AlphaGo, l'intelligence artificielle qui améliore seule ses performances…
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AlphaGo, l'intelligence artificielle joueuse de go, mise au point par Google, est désormais capable d'apprendre par elle-même. En quelques jours, elle a développé sa propre banque de coups, se plaçant ainsi très nettement au-dessus des joueurs humains. Cette nouvelle faculté ouvre la voie aux IA de nouvelle génération.
Les premières versions de l’intelligence artificielle de DeepMind nécessitaient que plusieurs spécialistes leur enseignent les meilleures ouvertures de jeu ou certaines stratégies incontournables à haut niveau. Pour AlphaGo Zéro, il a suffi de lui inculquer les règles de base du jeu.
Ensuite, pour s'améliorer, l’IA a joué plusieurs millions de parties contre elle-même. « A chaque partie, le réseau neuronal est recombiné avec un algorithme de recherche, pour créer une version mise à jour d'AlphaGo Zero. Le processus est répété et, à chaque itération, la performance du système est améliorée, augmentant ainsi la qualité des parties jouées et la précision du réseau neuronal », détaille DeepMind dans un communiqué.
Cette forme d'autoapprentissage a permis à AlphaGo Zero de se mesurer au bout de trois jours à la version qui a été utilisée en 2016 pour battre le champion coréen Lee Sedol. Et le résultat est sans appel : l’IA en apprentissage autonome a défait son homologue supervisée, 100 parties à 0…
Au bout de 21 jours, le logiciel a atteint, seul, un niveau permettant de battre les 60 meilleurs joueurs de go du monde. Pour DeepMind, la faculté d’auto apprentissage de son programme est une réponse à la critique formulée par ses principaux détracteurs : la part de connaissance humaine injectée dans le moteur de calcul.
Ce reproche avait également été exprimé en 1997, lorsque le programme joueur d’échecs d’IBM, Deep Blue, avait battu le champion du monde de l’époque Gary Kasparov. Pour de nombreux experts, l’apprentissage autonome amorce bel et bien une nouvelle ère pour les intelligences artificielles.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
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