Le Sud-Coréen Lee Sedol, numéro trois mondial au classement officiel mais souvent considéré comme le meilleur joueur au monde, a concédé sa défaite, ce mercredi, face au programme Alphago conçu par Deep Mind (Google), au terme d’une partie serrée qui inaugurait une série de cinq matches prévus.
Contrairement à la série de matches remportée cinq à zéro par Alphago contre Fan Hui, l’un des meilleurs joueurs européens, en janvier, ce premier affrontement a été extrêment serré. Quelques dizaines de minutes avant la fin de la partie, le commentateur Michael Redmond (joueur professionnel, 9e dan), estimait que la partie pouvait se jouer à « un point ou deux » - un différentiel ridiculement faible dans une partie de go. M. Sedol a finalement reconnu sa défaite, malgré une position plutôt favorable sur le plateau, mais qui ne lui permettait pas de l’emporter aux points.
Lee Sedol, connu pour son style de jeu agressif, a trouvé face à lui une intelligence artificielle qui a également joué la partie de manière très volontaire. En début de partie, le champion coréen avait opté pour des coups peu orthodoxes - une manière classique de destabiliser les programmes de jeu, déjà utilisée en 1996 par le champion d’échecs Gary Kasparov avec un certain succès dans sa série de matches mythiques contre Deep Blue.
Le go est le dernier jeu « classique » dans lequel l’homme conserve un avantage net sur la machine - la taille du plateau, et le très grand nombre de mouvements possibles à chaque tour, donnent un avantage aux joueurs dotés de grandes capacités d’abstraction et de réflexion stratégique.
L’intelligence artificielle, malgré ses progrès fulgurants ces dernières années, est surtout efficace au niveau tactique, lorsque le nombre de choix est suffisament réduit pour lui permettre d’explorer chaque « branche » de décisions en profondeur. Un avantage qui favorise normalement la machine en fin de partie, lorsque le plateau est rempli
et que les choix possibles sont plus limités - mais alors que les deux compétiteurs étaient restés très proches en termes de temps utilisé pour réfléchir durant les deux premiers tiers de la partie, Alphago a pris nettement plus de temps que son adversaire pour calculer ses coups dans le dernier tiers, laissant près de 25 minutes d’avance à Lee Sedol.
L’intelligence artificielle, malgré ses progrès fulgurants ces dernières années, est surtout efficace au niveau tactique, lorsque le nombre de choix est suffisament réduit pour lui permettre d’explorer chaque « branche » de décisions en profondeur. Un avantage qui favorise normalement la machine en fin de partie, lorsque le plateau est rempli
et que les choix possibles sont plus limités - mais alors que les deux compétiteurs étaient restés très proches en termes de temps utilisé pour réfléchir durant les deux premiers tiers de la partie, Alphago a pris nettement plus de temps que son adversaire pour calculer ses coups dans le dernier tiers, laissant près de 25 minutes d’avance à Lee Sedol.
Deep learning
Si Alphago a obtenu jusqu’à présent de bien meilleurs résultats que ses prédécesseurs, c’est en bonne partie parce qu’elle fait appel à un mélange de technologies, dont le Deep learning - une technique qui « imite » la manière dont les humains apprennent de leurs erreurs. Le logiciel a analysé des centaines de millions de parties pour « apprendre » à repérer les choix qui s’avèrent payants sur le long terme, et pouvoir ainsi faire le tri plus facilement dans les décisions possibles, comme le font les joueurs humains.
A terme, il fait peu de doute que l’intelligence artificielle parviendra à battre régulièrement les meilleurs joueurs humains - M. Sedol, pourtant coutumier des sorties bravaches, l’a lui-même reconnu. Son premier match contre Alphago a d’ores et déjà démontré, avant même la fin de la série de cinq parties prévues, que le logiciel conçu par les équipes de Deep Mind est capable de jouer au niveau des tout meilleurs joueurs mondiaux.
Si Alphago a obtenu jusqu’à présent de bien meilleurs résultats que ses prédécesseurs, c’est en bonne partie parce qu’elle fait appel à un mélange de technologies, dont le Deep learning - une technique qui « imite » la manière dont les humains apprennent de leurs erreurs. Le logiciel a analysé des centaines de millions de parties pour « apprendre » à repérer les choix qui s’avèrent payants sur le long terme, et pouvoir ainsi faire le tri plus facilement dans les décisions possibles, comme le font les joueurs humains.
A terme, il fait peu de doute que l’intelligence artificielle parviendra à battre régulièrement les meilleurs joueurs humains - M. Sedol, pourtant coutumier des sorties bravaches, l’a lui-même reconnu. Son premier match contre Alphago a d’ores et déjà démontré, avant même la fin de la série de cinq parties prévues, que le logiciel conçu par les équipes de Deep Mind est capable de jouer au niveau des tout meilleurs joueurs mondiaux.
Le second match est prévu ce jeudi 10, à partir de cinq heures du matin heure de Paris, et sera diffusé en direct sur YouTube.
El mejor jugador del mundo de go batido por una inteligencia artificial en un partido simbolico:
Corea del Sur, Lee Se-dol, número tres del ranking en su universidad, pero considerado como el mejor jugador del mundo, reconoció la derrota el miércoles, frente a Alphago, programa diseñado por Google despues de un partido aprentado en la inauguracion que constaba de una serie de cinco partidos.
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A diferencia de la serie de partidos ganados por cineco cero Alpha contra Fan Hui, uno de los mejores jugadores europeos de enero. El primer enfrentamiento fué muy apretado. Unos diez minutos antes del final del juego, el comentarista Michael Redmond, consideró que el partido se podría jugar en "un punto o dos"- un diferencial ridiculamente bajo en un juego de go.El señor WKN finalmente reconoció la derrota, a pesar de una posición bastante favorable en el tablero, pero eso no le permitió ganar por puntos.
Lee Se-dol, conocido por su estilo de juego agresivo, se encontró frente a una inteligencia artificial que también interpretó el papel de una manera muy deliberada. Al comienzo del juego, el campeón de Corea optó por tiros poco ortodoxos - una forma clásica de desestabilizar a los programas de juegos que ya se utilizan en 1996 por el campeón de ajedrez Gary Kasparov con cierto éxito en su serie de partidos legendarios contra Deep azul.
Go es el último juego "clásico" en el que el hombre mantiene una clara ventaja sobre la máquina - el tamaño de la placa, y el gran número de posibles movimientos a cada paso, dar una ventaja a los jugadores con grandes capacidades la abstracción y el pensamiento estratégico.
La inteligencia artificial, a pesar de su progreso deslumbrante en los últimos años, es particularmente eficaz en el nivel táctico, donde el número de opciones se reduce lo suficiente para que permita explorar cada una "rama" de las decisiones de profundidad. Una de las ventajas que normalmente favorece el extremo de la máquina de juego cuando se llena el plato
y que las opciones son más limitadas - pero como los dos competidores se mantuvo muy cerca en términos de tiempo utilizadas para pensar en los dos primeros tercios de la parte Alphago tomó mucho más tiempo que su oponente para el cálculo de sus tiros en el último tercio, dejando cerca de 25 minutos de antelación a Lee se-dol.
"El aprendizaje profundo":
Si Alphago tiene ahora mucho mejor que sus predecesores, esto es en gran parte debido a que utiliza una combinación de tecnologías , incluyendo el aprendizaje profundo - una técnica que "imita" la forma en que los seres humanos aprender de sus errores. El software ha analizado cientos de millones de piezas a "aprender" a identificarlas opciones están dando sus frutos en el largo plazo, y puede por lo tanto hacer que la clasificación más fácil en las decisiones posibles, al igual que los jugadores humanos
En última instancia, no hay duda de que la inteligencia artificial se las arreglará para vencer a regular los mejores jugadores humanos - Sr. Sedol, sin embargo bravuconería habitual de salidas, él mismo ha reconocido. Su primer partido contra Alphago ya se ha demostrado, incluso antes del final de la serie de cinco partes previstas, el software diseñado por el equipo mente profunda es capaz de jugar en todos los mejores jugadores del mundo.
Lee Se-dol, conocido por su estilo de juego agresivo, se encontró frente a una inteligencia artificial que también interpretó el papel de una manera muy deliberada. Al comienzo del juego, el campeón de Corea optó por tiros poco ortodoxos - una forma clásica de desestabilizar a los programas de juegos que ya se utilizan en 1996 por el campeón de ajedrez Gary Kasparov con cierto éxito en su serie de partidos legendarios contra Deep azul.
Go es el último juego "clásico" en el que el hombre mantiene una clara ventaja sobre la máquina - el tamaño de la placa, y el gran número de posibles movimientos a cada paso, dar una ventaja a los jugadores con grandes capacidades la abstracción y el pensamiento estratégico.
La inteligencia artificial, a pesar de su progreso deslumbrante en los últimos años, es particularmente eficaz en el nivel táctico, donde el número de opciones se reduce lo suficiente para que permita explorar cada una "rama" de las decisiones de profundidad. Una de las ventajas que normalmente favorece el extremo de la máquina de juego cuando se llena el plato
y que las opciones son más limitadas - pero como los dos competidores se mantuvo muy cerca en términos de tiempo utilizadas para pensar en los dos primeros tercios de la parte Alphago tomó mucho más tiempo que su oponente para el cálculo de sus tiros en el último tercio, dejando cerca de 25 minutos de antelación a Lee se-dol.
"El aprendizaje profundo":
Si Alphago tiene ahora mucho mejor que sus predecesores, esto es en gran parte debido a que utiliza una combinación de tecnologías , incluyendo el aprendizaje profundo - una técnica que "imita" la forma en que los seres humanos aprender de sus errores. El software ha analizado cientos de millones de piezas a "aprender" a identificarlas opciones están dando sus frutos en el largo plazo, y puede por lo tanto hacer que la clasificación más fácil en las decisiones posibles, al igual que los jugadores humanos
En última instancia, no hay duda de que la inteligencia artificial se las arreglará para vencer a regular los mejores jugadores humanos - Sr. Sedol, sin embargo bravuconería habitual de salidas, él mismo ha reconocido. Su primer partido contra Alphago ya se ha demostrado, incluso antes del final de la serie de cinco partes previstas, el software diseñado por el equipo mente profunda es capaz de jugar en todos los mejores jugadores del mundo.
El segundo partido está programado el jueves 10, a partir de cinco de la tarde hora de París , y será transmitido en vivo por YouTube.
Leer más:
- Fan Hui, champion européen de go : « L’ordinateur joue comme un humain ».
- Apprentissage : l’intelligence artificielle, une élève de plus en plus douée.
Vídeo:
Información sacada de:
- http://www.lemonde.fr/pixels/article/2016/03/09/le-meilleur-joueur-mondial-de-go-battu-par-une-intelligence-artificielle-dans-un-match-symbolique_4879038_4408996.html
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- Apprentissage : l’intelligence artificielle, une élève de plus en plus douée.
Vídeo:
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- http://www.lemonde.fr/pixels/article/2016/03/09/le-meilleur-joueur-mondial-de-go-battu-par-une-intelligence-artificielle-dans-un-match-symbolique_4879038_4408996.html
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