\r\nOuvert aux commentaires.<\/p>\r\n<\/blockquote>\r\n
Les ordinateurs se sont rapidement r\u00e9v\u00e9l\u00e9s plus forts que les humains dans les jeux de soci\u00e9t\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 leur puissance de calcul et leur capacit\u00e9 \u00e0 conserver dans leur m\u00e9moire vive, imm\u00e9diatement accessible, une plus grande quantit\u00e9 d\u2019information que nous n\u2019en sommes capables.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Quand en 1997 Deep Blue, un logiciel mis au point par la firme IBM, a battu le champion d\u2019\u00e9checs Gary Kasparov, ce fut pour cette raison.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Un humain peut imaginer \u00e0 partir de la configuration pr\u00e9sente de l\u2019\u00e9chiquier, un certain nombre de coups \u00e0 l\u2019avance, disons cinq ou six, en concentrant son attention sur les pi\u00e8ces \u00ab\u00a0strat\u00e9giques\u00a0\u00bb, celles dont les d\u00e9placements ont le plus d\u2019impact sur le d\u00e9roulement ult\u00e9rieur de la partie. Deep Blue avait la capacit\u00e9 d\u2019imaginer l\u2019ensemble des coups menant \u00e0 une fin de partie par victoire de l\u2019un des deux joueurs ou par \u00ab\u00a0pat\u00a0\u00bb, et pouvait simuler le mouvement de chacune des pi\u00e8ces susceptibles de se d\u00e9placer dans la configuration pr\u00e9sente, qu\u2019elle soit strat\u00e9gique ou non.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dans la victoire de Deep Blue, l\u2019\u00e9l\u00e9ment crucial a \u00e9t\u00e9 la capacit\u00e9 de l\u2019ordinateur d\u2019\u00eatre une version g\u00e9ante du cerveau humain en termes de capacit\u00e9 de stockage.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Avec AlphaGo qui jouerait au jeu de go, mis au point par la firme DeepMind, rachet\u00e9e par Google en 2014, il s\u2019agissait toujours de battre l\u2019humain en construisant un super-cerveau, mais en mettant l\u2019accent cette fois-ci sur une autre caract\u00e9ristique du cerveau humain : la capacit\u00e9 d\u2019apprentissage. C\u2019est-\u00e0-dire, tenter des coups en raison de leur probabilit\u00e9 de mener \u00e0 la victoire, retenir ceux qui se sont r\u00e9v\u00e9l\u00e9s payants et oublier les autres, pour apprendre quel est \u00e0 chaque instant le meilleur coup parmi l\u2019ensemble de ceux qui sont envisageables.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dans le cas du jeu de go, les cases sur l\u2019\u00e9chiquier sont trop nombreuses et le nombre de jetons aussi pour que l\u2019ordinateur puisse simuler la suite de coups conduisant \u00e0 la victoire. Que fallait-il faire alors\u00a0? Comme les humains\u00a0: jouer un nombre consid\u00e9rable de parties et retenir ce qui marche et \u00e9viter \u00e0 l\u2019avenir ce qui ne marche pas.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Il n\u2019\u00e9tait plus question, comme avec Deep Blue, de miser sur la \u00ab\u00a0force brute\u00a0\u00bb de la machine, il fallait lui donner la capacit\u00e9 d\u2019apprendre et, si l\u2019on voulait battre l\u2019humain, d\u00e9couvrir comment devenir plus fort que lui.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Pour cela, il fallait maintenant, non plus seulement calculer, mais mimer le fonctionnement du cerveau humain, pour ensuite le surpasser.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
On pourvut donc le logiciel d\u2019un \u00ab\u00a0r\u00e9seau neuronal\u00a0\u00bb\u00a0: un mod\u00e8le de cerveau \u00ab\u00a0\u00e9lectronique\u00a0\u00bb compos\u00e9 de \u00ab\u00a0neurones artificiels\u00a0\u00bb. On lui fit jouer un nombre colossal de parties de go, en lui disant s\u2019il avait gagn\u00e9 ou perdu, et comme pour nous, on fit en sorte par la m\u00e9thode du \u00ab\u00a0renforcement\u00a0\u00bb qu\u2019il retienne comment il y \u00e9tait arriv\u00e9 lorsqu\u2019il avait gagn\u00e9. Quand il avait perdu, on le corrigeait pour renforcer sa tendance \u00e0 faire ce qui \u00e9tait n\u00e9cessaire pour gagner. (En modifiant les \u00ab\u00a0poids\u00a0\u00bb associ\u00e9s aux liens entre les neurones artificiels.)<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
C\u2019est ce qu\u2019on fit pour AlphaGo, qui battit les plus grands champions, en le faisant rejouer des millions de parties que des humains avaient jou\u00e9es avant lui. Ceux qui ont vu cette sc\u00e8ne se souviennent du visage d\u00e9fait du champion cor\u00e9en Lee Sedol quand il perdit en mars 2016 devant l\u2019Intelligence Artificielle d\u2019AlphaGo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Les ing\u00e9nieurs de chez DeepMind ne s\u2019arr\u00eat\u00e8rent pas en aussi bon chemin. Ils cr\u00e9\u00e8rent alors AlphaZero qui en un rien de temps battit \u00e0 plat de couture toutes les versions existantes d\u2019AlphaGo (chacune est diff\u00e9rente puisqu\u2019elle a appris \u00ab\u00a0de son c\u00f4t\u00e9\u00a0\u00bb).\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
\u00c0 la diff\u00e9rence d\u2019AlphaGo, AlphaZero ne se pr\u00e9occupait pas des \u00eatres humains et des parties qu\u2019ils avaient jou\u00e9es\u00a0: il ne connaissait au d\u00e9part que les r\u00e8gles du jeu, et jouait avec lui-m\u00eame, simulant deux joueurs qui s\u2019affrontent.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Voici ce que disent les concepteurs d\u2019AlphaZero\u00a0: \u00ab\u00a0En commen\u00e7ant par jouer al\u00e9atoirement, et sans avoir re\u00e7u de connaissance sur le jeu \u00e0 part ses r\u00e8gles, AlphaZero est parvenu en vingt-quatre heures \u00e0 atteindre un niveau surhumain de jeu aux \u00e9checs et au shogi, ainsi qu\u2019au go, et a battu sans ambigu\u00eft\u00e9, dans chacun des cas, les meilleurs programmes au monde\u00a0\u00bb. Et pour ce qui est de la sup\u00e9riorit\u00e9 d\u2019AlphaZero sur AlphaGo\u00a0: \u00ab\u00a0Cette technique est plus puissante que les pr\u00e9c\u00e9dentes versions d\u2019AlphaGo car elle n\u2019est plus contrainte par les limites de la connaissance humaine. \u00c0 la place, elle est capable d\u2019apprendre \u00e0 partir de z\u00e9ro avec le meilleur joueur du monde\u00a0: AlphaGo lui-m\u00eame.\u00a0\u00bb<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Deux choses sont frappantes dans ce qui est dit l\u00e0 \u00e0 propos de l\u2019Intelligence Artificielle\u00a0: \u00ab\u00a0atteindre un niveau surhumain\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0n\u2019est plus contrainte par les limites de la connaissance humaine\u00a0\u00bb. Or cela va s\u2019av\u00e9rer crucial pour la survie du genre humain.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Crucial, parce que nous sommes confront\u00e9s en ce moment au plus grand d\u00e9fi que nous ayons jamais connu\u00a0: notre esp\u00e8ce d\u00e9passe la capacit\u00e9 de charge de son environnement par rapport \u00e0 elle. Elle provoque une d\u00e9gradation massive de cet environnement, qui menace d\u00e9sormais de faire dispara\u00eetre notre esp\u00e8ce de la surface du globe.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
La nouvelle donne que constitue l\u2019Intelligence Artificielle nous force \u00e0 l\u2019humilit\u00e9. Une humilit\u00e9 qui nous est maintenant indispensable car nous allons devoir faire confiance pour notre salut \u00e0 ce que vont d\u00e9couvrir et nous faire conna\u00eetre ces machines \u00ab\u00a0de niveau surhumain\u00a0\u00bb que notre g\u00e9nie nous a permis d\u2019inventer et qui \u00ab\u00a0ne sont plus contraintes par les limites de la connaissance humaine\u00a0\u00bb. \u00a0<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
L\u2019Intelligence Artificielle\u00a0: notre nouvel alli\u00e9<\/a><\/strong><\/p>\n\nOuvert aux commentaires.<\/p>\n<\/blockquote>\n
Les ordinateurs se sont rapidement r\u00e9v\u00e9l\u00e9s plus forts que les humains dans les jeux de soci\u00e9t\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 leur puissance de calcul et leur capacit\u00e9 \u00e0 conserver dans leur m\u00e9moire vive, imm\u00e9diatement accessible, une plus grande quantit\u00e9 d\u2019information que […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_crdt_document":"","footnotes":""},"categories":[13],"tags":[940],"class_list":["post-113964","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-intelligence-artificielle","tag-intelligence-artificielle-2"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/113964","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=113964"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/113964\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":115109,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/113964\/revisions\/115109"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=113964"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=113964"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=113964"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}