L’intelligence artificielle qui a révolutionné le jeu de Go et l’IA
Google DeepMind AlphaGo est un système d’intelligence artificielle (IA) conçu pour maîtriser le jeu de Go, un jeu de stratégie ancien et complexe qui a longtemps défié les efforts des chercheurs en IA. En 2016, AlphaGo a réalisé l’exploit historique de battre un champion du monde de Go, ouvrant la voie à de nouvelles avancées en matière d’intelligence artificielle et d’apprentissage profond. Dans cet article, nous examinerons les principes de base d’AlphaGo, les techniques et algorithmes utilisés, et l’impact de cette innovation sur le domaine de l’IA.
Qu’est-ce que Google DeepMind AlphaGo ?
AlphaGo est un projet développé par DeepMind Technologies, une entreprise britannique spécialisée en intelligence artificielle et acquise par Google en 2014. AlphaGo est le premier programme informatique à battre un joueur humain professionnel au jeu de Go sans handicap, un défi qui était auparavant considéré comme insurmontable pour les systèmes d’IA.
Le jeu de Go est un jeu de stratégie abstrait pour deux joueurs qui se joue sur un plateau de 19×19 intersections. Les joueurs placent alternativement des pierres noires et blanches sur le plateau, avec l’objectif de contrôler le plus grand territoire possible. La complexité du jeu et le grand nombre de positions possibles rendent la conception d’un programme informatique capable de rivaliser avec les meilleurs joueurs humains extrêmement difficile.
Comment fonctionne AlphaGo ?
AlphaGo utilise une combinaison d’apprentissage profond, d’apprentissage par renforcement et de recherche d’arbres pour évaluer les positions et décider des coups à jouer.
Voici une liste des techniques clés utilisées par AlphaGo :
- Réseaux de neurones profonds : AlphaGo utilise deux types de réseaux de neurones profonds pour évaluer les positions du jeu de Go : le réseau d’évaluation de la politique, qui prédit les meilleurs coups à jouer, et le réseau d’évaluation de la valeur, qui estime la probabilité de gagner à partir d’une position donnée.
- Apprentissage supervisé : AlphaGo est d’abord entraîné sur des parties de Go jouées par des joueurs humains professionnels. Le modèle apprend à prédire les coups joués par les joueurs et à évaluer les positions en utilisant les réseaux de neurones profonds.
- Apprentissage par renforcement : Après l’apprentissage supervisé, AlphaGo améliore ses performances en jouant des parties contre lui-même et en mettant à jour les réseaux de neurones en fonction des résultats obtenus.
- Recherche d’arbres Monte Carlo (MCTS) : AlphaGo utilise une technique de recherche appelée Monte Carlo Tree Search pour explorer les coups possibles et décider du meilleur coup à jouer. La MCTS équilibre l’exploration de nouvelles positions et l’exploitation des positions déjà évaluées par les réseaux de neurones.