Nous sommes en 1996. Une nouvelle fait rapidement le tour du monde, suscitant émoi et admiration : pour la première fois un ordinateur parvient à s'imposer face à un champion du monde sur l'échiquier. C'était le 10 février 1996 lorsque Deep Blue, un ordinateur conçu et construit par IBM spécifiquement pour le jeu d'échecs, a battu le détenteur du titre, Garry Kasparov, dans le match d'ouverture du défi homme-calculatrice. C'est une date historique, l'intelligence artificielle atteint un objectif considéré par la plupart comme hors de portée, impossible à atteindre, barré aux machines. Si le supercalculateur d'IBM a pris le dessus sur Kasparov lors du premier match, le dénouement final de l'affrontement voit la victoire du champion russe. Dans les matchs suivants, Deep Blue est incapable de répéter le succès initial et à la fin, il y a trois victoires pour Kasparov et deux nuls. L'homme bat la voiture 4-2.
Beaucoup poussent un soupir de soulagement, l'humanité préserve sa primauté. Le dépassement des ordinateurs au détriment de l'homme n'est peut-être plus le sujet exclusif de la science-fiction, mais du moins il est encore à venir. Plus rien de mal ! L'année suivante voit la revanche entre les deux prétendants et cette fois Deep Blue l'emporte. Par conséquent, en mai 1997, l'ordinateur bat l'homme : 3,5-2,5. Une limite est franchie, un mur brisé.
Garry Kasparov a reconstitué ce défi perdu dans un livre de 300 pages récemment publié intitulé "Deep Thinking: Where Artificial Intelligence Ends and Human Creativity Begins".
Cependant, l'événement n'est pas sans controverse. Tout d'abord, Deep Blue n'est pas situé à l'intérieur de la salle dans laquelle se joue le match, mais à quelques kilomètres et, par conséquent, les données ne sont pas envoyées directement depuis l'ordinateur. Ce fait et d'autres éléments conduisent Kasparov à affirmer que Deep Blue a été aidé pendant les matchs. Un élément qui revient plusieurs fois au cours de la contestation et le refus d'IBM à la demande de Kasparov de fournir les imprimés concernant l'activité de la machine, conformément aux accords précédents, ne fait que renforcer les doutes et attiser les soupçons. Le perdant demande finalement une revanche, mais IBM oppose un refus catégorique, retirant définitivement Deep Blue.
20 ans plus tard vient l'algorithme Deep mind
Dans un documentaire de 2003, Game Over : Kasparov and the Machine, des entretiens sont proposés avec des témoins qui jettent une ombre lourde sur la victoire du supercalculateur. Il en ressortait qu'en fin de compte, Deep Blue représentait un stratagème mis en œuvre par IBM pour augmenter la valeur de son action en bourse. Au cours de la seule journée du triomphe sur Kasparov, les actions d'IBM ont augmenté de 15 %.
Ainsi, la victoire de la machine, précisément, est peut-être beaucoup plus humaine qu'on ne le laissait croire initialement. Ou le résultat du hasard, comme le prétend Nate Silver. Dans son livre (Le signal et le bruit. L'art et la science de la prévision) il attribue le succès de Deep Blue à un geste absolument irrationnel, fruit du hasard, fait par la machine. Un geste qui aurait irrémédiablement déstabilisé l'humanité de Kasparov, sapant sa confiance et sa rationalité.
Vingt ans plus tard, AlphaGo franchit une autre limite. L'algorithme Deep Mind dans les premiers mois de 2016 bat, cette fois sans polémique ni artifice, d'abord le champion d'Europe puis le champion du monde de GO. La victoire est nette et sans équivoque. Et que la machine soit vraiment capable de surclasser l'homme est démontré par le fait qu'en une semaine, entre le 29 décembre 2016 et le 4 janvier 2017, AlphaGo, déguisé, a réussi à enchaîner soixante victoires consécutives contre les meilleurs joueurs de la planète en la chair.
Capacité de calcul : 10170
Jusqu'à récemment, on croyait que certains domaines particuliers resteraient le domaine exclusif de l'homme ou, dans le pire des cas, le resteraient encore longtemps. Parmi ceux-ci figuraient à la fois les échecs et le Go. Les deux jeux, bien qu'ils présentent des règles maigres et une dynamique apparemment simple, cachent en fait une grande difficulté. Une difficulté qui est donnée par le nombre de combinaisons de coups et par conséquent de configurations de jeu possibles. Un nombre si élevé qu'il laisse penser qu'aucun ordinateur n'aurait été capable de maîtriser une telle complexité. Il était donc communément admis que les échecs, et plus encore le go, resteraient l'apanage de l'intelligence humaine et surtout de l'intuition. On s'attendait encore moins à une capitulation aussi soudaine.
Mais si Deep Blue a réussi à s'imposer par la force brute, grâce à une formidable puissance de calcul (capable de calculer 220 millions de coups par seconde), pour AlphaGo la donne est différente. Go a un nombre beaucoup plus élevé de combinaisons que les échecs. Pour chaque coup, en moyenne, les chances sont dix fois plus élevées. La seule capacité de calcul, bien qu'énorme, ne serait pas suffisante pour envisager environ 10170 situations différentes et en même temps avoir raison sur les écueils que pose le jeu.
Alors, comment AlphaGo a-t-il réussi à battre le champion du monde ? Simple, apprentissage.
Le deep learning, l'arme secrète de la machine
Comme le dit Demis Hassabis, fondateur de Deep Mind, il existe deux façons de rendre un ordinateur plus intelligent. Une première méthode prévoit de programmer une solution déterminée à un problème donné et de laisser la machine l'exécuter. La seconde, et c'est le cas d'AlphaGo, consiste à « … donner à l'ordinateur la capacité d'apprendre de lui-même, d'apprendre par l'expérience. … Je vais t'apprendre à apprendre, je ne te donnerai pas la solution».
Le secret du succès d'AlphaGo s'appelle Deep Learning. "L'algorithme a trois caractéristiques, toutes issues de la neurobiologie : l'apprentissage par renforcement, les réseaux de neurones convolutifs et les boucles de mémoire sélectives."
Une autre particularité qui distingue AlphaGo de Deep Blue consiste dans le fait que la créature Deep Mind n'a pas été créée spécifiquement et exclusivement pour Go. L'algorithme sous-jacent s'est avéré capable d'apprendre et de s'adapter, au fil du temps, à différents types de jeux. Sa progression et ses acquisitions ne sont en effet pas dues à une planification soignée et méticuleuse, mais sont le fruit d'une expérience. Ce qu'il sait, AlphaGo l'a découvert et assimilé en jouant, en parfaite autonomie. "La caractéristique de la nouvelle génération d'algorithmes est que, comme les gens, ils apprennent de leurs succès et de leurs échecs."
Formé dans pas moins de 49 jeux Atari 2600 différents, l'algorithme de Deep Mind a éclipsé non seulement les autres algorithmes concurrents, mais aussi les humains. "... dans 29 de ces jeux, l'algorithme a surclassé un testeur professionnel humain de 75 % ou plus, le battant parfois par une très large marge."
Informatique cognitive
AlphaGo démontre que nous entrons maintenant dans ce qu'IBM décrit comme la troisième ère du traitement des données : celle du Cognitive Computing. La première ère, celle de l'informatique tabulatrice, du tout début jusqu'aux années 50, a vu des ordinateurs capables d'effectuer des opérations mathématiques essentielles, en utilisant des cartes perforées à la fois pour l'entrée et la sortie. La deuxième ère, celle du Programming Computing, des années 50 à nos jours, est l'ère des ordinateurs électroniques. Les machines sont également capables de traiter des commandes (si/alors) et des structures logiques, mais elles doivent être invitées à le faire en suivant certaines règles et doivent donc être programmées.
Le Cognitive Computing, explique Jonas Nwuke (IBM), «… est né pour briser la rigidité inhérente à la logique « si/alors »… Le Cognitive Computing est une élaboration probabiliste, dont les résultats varient le long d'un spectre, plutôt que d'être rigoureusement « oui ou pas, à tort ou à raison »».
L'accent mis par IBM sur le Cognitive Computing est, au moins en partie, intéressé, c'est l'un des rouages d'une puissante machine marketing qui ne s'est pas contentée de la victoire sur Kasparov. AlphaGo, en fait, a un prédécesseur ou, si vous voulez, Deep Blue a eu un successeur. Un Supercalculateur qui a franchi une énième barrière a dépouillé l'homme d'une autre réserve de chasse, le privant d'une autre certitude : en un mot, Watson.
Nous traiterons de Watson dans le prochain post
