4 à 1. 4 pour AlphaGo, 1 pour son rival humain. Une victoire de l’homme pour l’honneur contre une domination évidente de la machine. Après son premier succès contre le champion Fan Hui en octobre 2015, AlphaGo a remis ça en mars 2016 dans un match en cinq manches contre Lee Sedol, un des plus grands champions de go au monde. Le jeu de go, célèbre pour son hyperbolique variété combinatoire, qui semblait jusque-là trop complexe à maîtriser en langage machine, convient donc presque sans faille à la logique algorithmique. Dans ce domaine, l’Union Européenne est paradoxale: bien que disposant de cerveaux exceptionnels sur son territoire, en tant qu’institution elle est retardataire à la fois en recherche et en financement. L’entreprise britannique DeepMind, conceptrice du programme AlphaGo, en est un bon exemple: rachetée en 2014 par Google, son quartier général est resté à Londres mais son siège social a été transféré à Mountain View. Cependant, si la victoire de ce programme suscite l’admiration, elle a un autre aboutissant que le pur exploit informatique puisqu’elle représente aussi une étape majeure sur la voie de l’intelligence artificielle. Combinant apprentissage automatique et recherche par arborescence, AlphaGo apprend de ses erreurs. Autrement dit, il acquiert de l’expérience. Ce qui rappelle forcément de célèbres machines superintelligentes du 7ème art, du HAL de Stanley Kubrick au Skynet de James Cameron, qui, émancipées du contrôle humain, partent en vrille.
«Old engineer in the train
Sitting in the shade
Strumming with the rhythm
That the drivers made»Chuck Berry, Johnny B. Goode
La victoire d’AlphaGo au go, plus implacable encore que celle de Deep Blue aux échecs, donne à certains investisseurs des idées qui semblent peu recommandables. Et qui dépassent la science-fiction.
Don’t be Sedol vs Do the right Lee
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