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DeepMind AlphaGo vs Lee Sedol: AlphaGo 4 – Lee Sedol 1
J'étais complètement passé à côté de ça. Beaucoup de spécialistes pensaient qu'une machine capable de battre les humains au Go était impossible, car le nombre de possibilités à explorer est plus grand que pour les échecs.
C'est une (petite) victoire pour moi, car j'avais anticipé cette possibilité dès que je m'étais intéressé aux techniques utilisées pour les jeux d'échecs. Concrètement, le Go n'est pas différent des échecs : il se résout par une exploration systématique. Bien entendu, le nombre de possibilité est très grand, mais il aura suffit de limiter l'exploration systématique aux solutions les plus prometteuses, grâce à des techniques d'apprentissage artificiel.
Les algorithmes mis en œuvre dans AlphaGo sont très anciens (plus de 20 ans) et il apparaît que le seul élément qui manquait jusqu'à lors était un investissement massif de temps et d'argent (ici Google) pour entraîner ces algorithmes avec des dizaines de milliers de parties. Ce n'est donc qu'un hasard du calendrier si c'est aujourd'hui qu'une IA remporte une victoire (écrasante il faut bien le dire) au jeu de Go.
De la même façon, il est possible d'affirmer, sans trop de risques, que TOUS les jeux à exploration systématique peuvent être attaqués avec le même type d'algorithmes.
Bref : Computer science, ruining everything since 1960 :)
lun. 09 mai 2016 17:35:28 CEST -
-
link
- https://gogameguru.com/tag/deepmind-alphago-lee-sedol/
informatique machine-learning
C'est une (petite) victoire pour moi, car j'avais anticipé cette possibilité dès que je m'étais intéressé aux techniques utilisées pour les jeux d'échecs. Concrètement, le Go n'est pas différent des échecs : il se résout par une exploration systématique. Bien entendu, le nombre de possibilité est très grand, mais il aura suffit de limiter l'exploration systématique aux solutions les plus prometteuses, grâce à des techniques d'apprentissage artificiel.
Les algorithmes mis en œuvre dans AlphaGo sont très anciens (plus de 20 ans) et il apparaît que le seul élément qui manquait jusqu'à lors était un investissement massif de temps et d'argent (ici Google) pour entraîner ces algorithmes avec des dizaines de milliers de parties. Ce n'est donc qu'un hasard du calendrier si c'est aujourd'hui qu'une IA remporte une victoire (écrasante il faut bien le dire) au jeu de Go.
De la même façon, il est possible d'affirmer, sans trop de risques, que TOUS les jeux à exploration systématique peuvent être attaqués avec le même type d'algorithmes.
Bref : Computer science, ruining everything since 1960 :)
lun. 09 mai 2016 17:35:28 CEST -
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informatique machine-learning
Ce journal est basé sur Ginger, un gestionnaire de lien minimaliste développé dans le cadre d'un stage de perfectionnement. Pour plus d'informations, consulter le wiki consacré à mes projets personnels.