Bonjour,
Il y a quelques années j'ai commencé à apprendre le jeu de go. C'est un jeu très difficile pour l'IA. A l'époque il y avait quelques approches intéressantes avec des techniques de Monté-Carlo, mais au final le niveau semblaient plutôt stagnant. En fait la plupart des joueurs un peu sérieux pouvaient battre n'importe quel programme. Secrètement je m'étais même dit que j'avais peut-être une chance d'arriver à ce niveau avant que les IA ne progressent réellement.
Perdu!
La performance est très impressionnante. C'est un peu comme si les ordinateurs jouaient au tennis à un niveau de troisième serie pendant 10 ans, et du jour au lendemain mettaient trois roues à Tsonga en jouant avec une petite cuillère. Une démonstration est prévue prochainement avec le Federer du go.
Surtout, la technique a un énorme potentiel de généralisation. Elle repose sur une variante du deep-learning, avec entraînement initialement sur un historique de parties jouée par des humains, puis contre elle-même. Le papier technique est là.
Il ne faut probablement pas parler de singularité mais... disons que ça frissonne.
Bonne lecture!
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et lui envoyer le papier dont tu donnes le lien, merci!)
Envoyé par Jiav 