AlphaGo Zero : un super-ordinateur à l’IA redoutable– Wiko Mobile

AlphaGo Zéro : le super-ordinateur à l'intelligence artificielle affûtée

Sorti au mois d’octobre dernier, ce nouveau super-ordinateur, capable d’apprendre par lui-même dans la logique du machine learning, représente une très grande avancée pour les scientifiques. Son terrain de prédilection ? Le jeu de Go, qui lui permet d'exprimer tout son talent !

 

L’AlphaGo Zero, une nouvelle version de l’intelligence artificielle

Et si nous faisions un saut de puce dans le passé ?  En 2015, 2016 puis 2017, le super-ordinateur AlphaGo a réussi à battre les plus forts joueurs de go de l’histoire. 

Développé par DeepMind, filiale de Google, l’AlphaGo Zero est une nouvelle version de ce programme informatique. Cette nouvelle version est plus forte, plus maline, plus rapide et surtout plus autonome.

AlphaGo Zero est encore plus impressionnant puisqu’il a réussi à battre l’AlphaGo. Mais ce qui n'aurait pu n'être qu'une histoire de puissance est aussi l'aboutissement de recherches poussées sur l'IA et le machine learning. Cet ordinateur révolutionnaire a été capable d’apprendre tout seul et en seulement cinq jours des concepts stratégiques, qui lui ont permis de devenir champion de go.

Il faut savoir qu’au jeu de go, il existe plus de combinaisons que probablement d’atomes dans l’univers. Ce qui fait de lui l’un des jeux les plus complexes qui existe. Les programmes informatiques ne peuvent donc pas assimiler toutes les possibilités, même avec des puissances de calcul phénoménales, mais peuvent imiter les stratégies humaines pour en résoudre le plus possible.

L’AlphaGo avait été entraîné en jouant contre des êtres humains afin d'en copier le raisonnement. L’AlphaGo Zero quant à lui, s’entraîne en jouant contre lui-même. Il lui a suffi de 3 jours seulement pour battre son prédécesseur !

Un grand pas pour les scientifiques

C’est donc une avancée considérable puisque, dans certains domaines, il était compliqué de donner des exemples et des données aux logiciels afin qu’ils puissent s’entraîner. L’auto-apprentissage (ou machine learning) permet d’éviter cette étape. Bien sûr, même si elle peut progresser sans être nourri "à la becquée" par les hommes, pour ingurgiter des données et solutions potentielles pour apprendre, la machine aura toujours besoin, et pour longtemps encore, de l’expérience et de l’intelligence des hommes pour se perfectionner.