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Pourquoi l’intelligence artificielle déployée par Google pour gagner contre un homme au jeu de GO pourra tout changer au moteur de recherche que nous utilisons tous (et au web tout entier)
©Reuters

Lee Sedol contre AlphaGo

Jeudi 10 mars, Lee Sedol, l’un des meilleurs joueurs au monde de la discipline, s’est incliné pour la deuxième fois d’affilée face AlphaGo, un programme informatique conçu par Google. Une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle dont les scientifiques perdent parfois le contrôle.

 Arpad  Rimmel

Arpad Rimmel

Arpad Rimmel est enseignant-chercheur en informatique à Supélec.
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Atlantico : L'ordinateur est-il définitivement devenu plus fort que l’homme au jeu de go ?

Arpad  Rimmel : Ce n'est pas encore tout à fait le cas, mais ça en prend le chemin.

Les calculs de probabilité d'un ordinateur sont-ils de plus en plus fiables ?

Oui. Il y a deux aspects utilisés par les algorithmes pour le jeu de go.

il y a une partie d'algorithme qui est une partie de l'exploration de l'ordre des différents coups possibles. C'est un algorithme qui était déjà utilisé auparavent.

Ce qui est vraiment nouveau, c'est que le programme de Google a combiné des algorithmes dits "réseaux de neurones profonds" ou "réseaux de neurones à convolution". C'est ces réseaux de neurones profonds qui, en apprenant à partir de beaucoup d'exemples de parties de jeu de go, vont pouvoir reproduire un comportement proche de celui de l'humain. Il s'agit de milliers de petites entités reliées entre elles qui effectuent de petits calculs permettant à la machine de prendre les meilleures décisions possibles. Le fait que ces "neurones profonds" soient reliés entre eux et s'envoient des messages qui sont des valeurs pondérées permet à la machine de prendre en compte tout à un tas de paramètres ajustables, et de les combiner.

Les calculs de probabilité d'un ordinateur sont-ils de plus en plus créatifs ?

Ce n'est pas évident de définir ce qu'est la créativité pour un ordinateur. Disons qu'il a atteint un niveau de jeu supérieur à ce que peut produire l'intelligence humaine. Mais ce n'est qu'une amélioration de ce qui s'était déjà produit avant. 

Les coups qui étaient joués alors par un ordinateur étaient assez déjà différents des coups joués par l'humain, mais cela restait des coups qui étaient considérés comme mauvais. Maintenant, l'ordinateur joue de manière plus similaire à l'humain. Il est donc meilleur au jeu de go.

De plus, grâce à la simulation et beaucoup de calculs, l'ordinateur sait maintenant déduire les meilleurs coups à donner, ce qui fait qu'il a une partie de son comportement qui lui est propre, différente de celle de l'humain. 

Cette performance est-elle une étape symbolique importante ?

Du point de vue symbolique, oui. Le challenge de concevoir un ordinateur capable de dépasser les meilleurs intelligences humaines a été a franchi. C'est une étape capitale dans la recherche de l'intelligence artificielle. 

Les chercheurs perdent-ils désormais le contrôle de l'ordinateur ?

Ce qui est impressionnant, c'est que le programme de Google a permis une avancée spectaculaire dans le domaine de l'intelligence artificielle, à laquelle les chercheurs se s'attendaient pas. 

L'autre aspect intéressant est aussi que les chercheurs n'arrivent plus à suivre le cheminement des réseaux de neurones profonds de l'ordinateur. En d'autres termes, on sait désormais apprendre des choses à des ordinateurs, mais on ne sait plus pourquoi ils les font après, car il y a trop de connexions qui se mettent en place toutes seules. 

N'est-ce pas dangeureux de pousser cette intelligence artificielle à devenir de plus en plus autonome ?

Ce n'est pas dangeureux à court terme et à moyen terme,  mais peut-être à long terme.

Cela reste des tâches très spécifiques, que les chercheurs apprennent à l'ordinateur.

Cela pourrait devenir dangereux si l'ordinateur se mettait à apprendre les choses tout seul.

Quelles sont les conséquences de cette avancée dans la vie réelle ?

Ces deux parties confortent les chercheurs dans l’idée que les réseaux de neurones profonds, sur lesquels est basé AlphaGo, sont bel et bien l’avenir de l'intelligence articificielle.

Tout l’enjeu maintenant va être de se servir de cette avancée pour aboutir à des applications concrètes et utiles pour l’ensemble de la société. En analysant de vastes quantités de données numériques, les réseaux neuronaux profonds peuvent apprendre toutes sortes de tâches utiles, comme l'identification des photos, les commandes vocales sur un smartphone ou encore répondre aux requêtes de recherche sur Internet. Google search va ainsi intégrer l'utilisation de neurones profonds dans son fonctionnement. En entrant les mots clefs de votre recherche, l'ordinateur comprendra alors non seulement l'objet de votre requête, mais proposera des résultats de recherche qui lui sont propres, plus rapidement, à une plus grande échelle et plus efficacement que ne le ferait un cerveau humain, comme il le fait pour le jeu de go. 

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