Depuis plusieurs semaines, nombreux sont les internautes à se passionner pour le duel en cours entre l’homme et la machine au jeu de go. Ce jeu de plateau ancestral originaire de Chine est en effet le théâtre du face-à-face entre AlphaGo, un système d’intelligence artificielle développé par DeepMind, un laboratoire rattaché à Google, et Lee Sedol, un Sud-Coréen qui est sans aucun doute l’un des meilleurs représentants mondiaux de cette discipline.
Hélas pour ceux qui auraient voulu voir triompher Lee Sedol, c’est en fait AlphaGo qui a gagné. Sur les cinq parties prévues, l’intelligence artificielle en a déjà remporté trois. Le joueur asiatique a néanmoins sauvé l’honneur lors de la quatrième manche, en provoquant l’abandon de son adversaire. Les jeux sont faits : même s’il reste encore un match à disputer mardi 15 mars, AlphaGo l’emportera par trois à deux si jamais Lee Sedol parvient à arracher une seconde victoire.
Évidemment, la consécration de l’IA au go face à l’un des tous meilleurs joueurs du monde a donné lieu à bon nombre de réactions, certains s’interrogeant sur les effets que la domination de l’ordinateur aura sur le jeu — à quoi bon continuer à jouer, si la machine est capable de couvrir tous les aspects d’une partie ? –, et sa diversité — les mathématiques vont évacuer les coups inefficaces, et donc les tactiques exotiques ou étranges, ce qui pourrait provoquer l’appauvrissement du jeu, nuisant à sa beauté et sa spiritualité –.
AlphaGo a battu l’un des meilleurs joueurs au jeu de go. Une étape vers la vraie IA ?
D’autres en revanche estiment que le succès d’AlphaGo constitue un changement de paradigme dans l’intelligence artificielle : la machine, grâce à l’apprentissage profond (ou deep learning) consistant à ingérer une myriade de parties entre des joueurs de haut niveau et à l’apprentissage par renforcement (reinforcement learning) pour renforcer les capacités de l’IA en la faisant jouer contre elle-même, aurait atteint un stade tel qu’il n’y aurait plus besoin d’autre percée dans ce domaine pour obtenir une « vraie IA ».
C’est cette dernière assertion, croisée sur Slashdot, qui a fait bondir Yann LeCun. Dans une réaction publiée dimanche sur Facebook, l’un des pionniers du deep learning, également professeur à New York et directeur du laboratoire d’intelligence artificielle situé à Paris, l’a lourdement critiquée. « C’est complètement, totalement et ridiculement faux ». Nous ne sommes pas du tout au seuil de la « véritable intelligence artificielle » et AlphaGo n’est pas du tout la dernière marche décisive dans ce domaine.
CC Runner1928
« La majeure partie de l’apprentissage effectué par les humains et les animaux n’est pas supervisée. Si l’intelligence était un gâteau, l’apprentissage non supervisé serait le gâteau, l’apprentissage supervisé serait le glaçage et l’apprentissage par renforcement serait la cerise sur le gâteau. Nous savons comment faire le glaçage et la cerise, mais nous ne savons pas comment faire le gâteau », a-t-il écrit sur son profil. Et il ne s’agit-là que d’un des défis que doit surmonter la communauté des scientifiques.
« Nous devons résoudre le problème de l’apprentissage non supervisé avant même de penser à obtenir une vraie intelligence artificielle. Et c’est juste un obstacle que nous connaissons. Que dire de tous ceux que nous ne connaissons pas ? », a-t-il ajouté.
Nous devons résoudre le problème de l’apprentissage non supervisé avant même de penser à obtenir une vraie IA
Tout au long des matchs qui ont opposé AlphaGo et Lee Sedol, Yann LeCun s’est d’ailleurs évertué à remettre en perspective les victoires de la création de DeepMind. « Maintenant, pouvez-vous faire la même chose en passant uniquement par l’apprentissage par renforcement, sans un réseau de neurones à convolution pré-entraîné avec des jeux enregistrés entre humains ? », a-t-il par exemple écrit à l’issue du deuxième match.
Il a aussi suggéré d’inclure dans AlphaGo une capacité d’adaptation en ligne à son adversaire — AlphaGo était « figé » dans son développement pendant ses rencontres avec Lee Sedol — et pointé vers un papier écrit par un de ses confrères, John Langford, docteur en apprentissage auprès de Microsoft, indiquant qu’AlphaGo n’est pas la solution à l’intelligence artificielle.
Facebook battu sur le plan médiatique
Les différentes interventions de Yann LeCun, si elles ont le mérite de mettre de la distance par rapport aux victoires d’AlphaGo en soulignant les multiples défis qu’il reste à remporter pour approcher d’une réelle intelligence artificielle, illustrent également la bataille qui existe entre Facebook et Google sur ce terrain. Or, pour le moment, c’est la firme de Mountain View qui mène la danse, au moins sur le plan médiatique.
Comme l’a remarqué en début d’année Le Monde, Mark Zuckerberg a tenté de faire exister Facebook lorsque Google a annoncé ses importants progrès dans ce domaine à l’occasion d’une publication dans la revue Nature. Ainsi, quelques heures avant l’annonce de la victoire — la toute première ! — d’une machine contre un joueur professionnel de go, le fondateur du réseau social s’est fendu d’un billet abordant justement le problème que représente ce jeu en matière d’intelligence artificielle.
Capture d'écran du film Her.
Source : Annapurna Pictures
« L’an dernier, l’équipe de recherche en IA de Facebook a commencé à créer une IA qui peut apprendre à jouer au go. Les scientifiques ont essayé pendant vingt ans d’apprendre aux ordinateurs à gagner au go. Nous nous en approchons et au cours des six derniers mois, nous avons construit une IA qui peut effectuer des mouvements en 0,1 seconde seulement et être aussi performance que des systèmes antérieurs qui ont pris des années à bâtir », écrivait Mark Zuckerberg en janvier.
Pour Facebook, il s’agissait de perturber le boulevard médiatique qui s’offrait à Google au moment de la publication de l’article scientifique dans la revue Nature et de rappeler que le réseau social fait aussi des progrès dans ce domaine. Les interventions de Yann LeCun ne sont pas différentes. Mais seront-elles assez visibles pour faire de l’ombre à Google, qui a largement gagné sur le plan médiatique, à défaut d’avoir trouvé le Graal de l’IA ?
+ rapide, + pratique, + exclusif
Zéro publicité, fonctions avancées de lecture, articles résumés par l'I.A, contenus exclusifs et plus encore.
Découvrez les nombreux avantages de Numerama+.
Vous avez lu 0 articles sur Numerama ce mois-ci
Tout le monde n'a pas les moyens de payer pour l'information.
C'est pourquoi nous maintenons notre journalisme ouvert à tous.
Mais si vous le pouvez,
voici trois bonnes raisons de soutenir notre travail :
- 1 Numerama+ contribue à offrir une expérience gratuite à tous les lecteurs de Numerama.
- 2 Vous profiterez d'une lecture sans publicité, de nombreuses fonctions avancées de lecture et des contenus exclusifs.
- 3 Aider Numerama dans sa mission : comprendre le présent pour anticiper l'avenir.
Si vous croyez en un web gratuit et à une information de qualité accessible au plus grand nombre, rejoignez Numerama+.
Abonnez-vous à Numerama sur Google News pour ne manquer aucune info !
