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Électricité, électronique et informatique: Hi-Tech, internet, DIY, éclairage, matériels et nouveautésIA: Google AlphaGo bat un champion de Go

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IA: Google AlphaGo bat un champion de Go

Message non lupar Christophe » 15/02/16, 14:33

Nouvelle avancée dans l'intelligence artificielle made in Google, certainement une suite de ce programme de recherche Google: sciences-et-technologies/google-investit-dans-les-nbic-une-strategie-a-long-terme-t13291.html

Un ordinateur de Google, AlphaGo, a réussi à battre un joueur professionnel de Go, ce jeu de plateau complexe, a annoncé fin janvier le magazine scientifique Nature. Le nombre de configurations possibles sur le plateau dépasse même le nombre d'atomes dans l'univers, disent les développeurs. La percée réside dans le fait que l'ordinateur a été capable d'apprendre le jeu par lui-même."Oubliez tout le reste. Ceci est la nouvelle la plus importante de cette année, car à partir de maintenant, nous avons un système capable de résoudre des problèmes phénoménalement difficiles. Et l'ordinateur l'apprend tout seul. (...)


http://trends.levif.be/economie/high-te ... 57755.html

Pour un professeur Belge c'est déjà la nouvelle scientifique de l'année: http://trends.levif.be/economie/high-te ... 67601.html

Si les combinaisons possibles pour le jeu d'échec sont de 10 exposant 120, pour le jeu de go, les experts évoquent le chiffre de 10 exposant 600. Ne cherchez même pas à deviner ce que cela veut dire, aucun être humain ne peut l'appréhender. Figurez-vous qu'un chiffre comme 10 exposant 10 donne déjà 100 milliards de combinaisons. D'ailleurs, nous n'avons aucun mot pour traduire ce genre de chiffre. Le fait qu'un ordinateur puisse vaincre un humain au jeu de go ouvre à la science, selon les spécialistes, des portes jugées imprenables pour l'esprit humain jusqu'ici.


Je n'ai jamais joué au Go donc je fais confiance à l'article sur ces chiffres astronomiques!
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Re: IA: Google AlphaGo bat un champion de Go

Message non lupar sen-no-sen » 15/02/16, 15:12

Christophe a écrit :Nouvelle avancée dans l'intelligence artificielle made in Google, certainement une suite de ce programme de recherche Google: sciences-et-technologies/google-investit-dans-les-nbic-une-strategie-a-long-terme-t13291.html
Je n'ai jamais joué au Go donc je fais confiance à l'article sur ces chiffres astronomiques!


Encore une preuve des performances/dangers de Google!
Et il ne s'agit la que d'un ordinateurs "classique" (non quantique!) il me semble... :|

Par contre 10 à la puissance 600 c'est quant même beaucoup(sic),cela demande confirmation...je prends ma calculette! :mrgreen:
Il y 10 à la puissance 23 étoiles dans l'univers soit autant que de grains de sables... sur toutes les plages du mondes...et environ 10 puissance 80 atomes dans l'univers observables à quelque chose près....bon je vais me coucher... :!:
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Re: IA: Google AlphaGo bat un champion de Go

Message non lupar Christophe » 15/02/16, 15:20

Ouais mais bon en maths les exposants peuvent aller vite...difficile de comparer avec des chiffres physiques (chapeau si tu les avais en tête)

Bon puissance 600 oui c'est quand même "un peu beaucoup"...J'ignorais que c'était si complexe que cela le Go!
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Re: IA: Google AlphaGo bat un champion de Go

Message non lupar sen-no-sen » 15/02/16, 15:29

Christophe a écrit :Ouais mais bon en maths les exposants peuvent aller vite...difficile de comparer avec des chiffres physiques (chapeau si tu les avais en tête)

Bon puissance 600 oui c'est quand même "un peu beaucoup"...J'ignorais que c'était si complexe que cela le Go!


Apparemment l'article c'est trompé d'un exposant,cela serait 10 puissance 60 seulement! :mrgreen:
D'autre source mentionne 10 puissance 170:
http://www.economiematin.fr/news-google-intelligence-artificielle-alphago-neurones




Hier, l’annonce de la victoire d’une intelligence artificielle sur un joueur de go a soulevé l’habituel mélange de fascination et de crainte. Derrière les effets d’annonce orchestrés avec brio par Google, propriétaire de l’AlphaGo, se cachent des innovations majeures dans le secteur de l’intelligence artificielle (IA).
Tout de go?

Tout d’abord, revenons sur les conditions de cette victoire. Le jeu de go est d’origine chinoise et compte plusieurs milliers d’années d’existence derrière lui. Outre son âge vénérable, il est aussi connu pour sa complexité.

On estime ainsi à 10 puissance 171 les combinaisons possibles (voici ce que cela donne : 1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000?000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000?000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000) contre 10 puissance 120 pour les échecs. Cette multitude de combinaisons explique l’intérêt pour une intelligence artificielle d’être ainsi confrontée à un exercice particulièrement ardu.

Pour être honnête, le go est aussi un exercice mental particulièrement intense pour les humains. Les meilleurs joueurs utilisent apparemment beaucoup leur « instinct » – ce qui est difficilement reproductible par une machine. Voilà pourquoi le go a concentré les recherches en matière d’IA ces dernières années.

Et puis le coup de la machine contre l’homme autour d’un jeu d’échec avait déjà été fait (Deep Blue d’IBM contre Kasparov en 1996 et en 1997) et les enjeux sont inexistants : les meilleurs joueurs au monde n’ont en effet aucune chance contre les meilleurs programmes d’échecs. Les échecs, c’est donc du déjà-vu. Or, vous le savez, Google maîtrise très bien sa communication ; il lui fallait donc s’attaquer à un challenge bien plus consistant.

C’est d’ailleurs la raison pour laquelle le récit de ces victoires (5 parties à 0) d’AlphaGo contre Fan Hui, le meilleur joueur européen, a été fait dans la très prestigieuse revue Nature. De quoi asseoir l’avance de Google sur ses nombreux concurrents en matière d’intelligence artificielle.

Car le domaine s’est transformé en quelques années en véritable aquarium aux requins. Tous les grands noms de l’informatique et des nouvelles technologies travaillent à leur intelligence artificielle, qui se doit d’être plus intelligente que celle des autres. Google vient de remporter une bataille contre IBM, Microsoft, Amazon, Baidu ou encore Facebook qui développe en parallèle sa propre IA spécialisée dans le jeu de go (pour des résultats bien moins impressionnants que celle de Google).

En 2014, Google avait racheté la société britannique DeepMind, spécialisée dans l’IA, pour une somme inconnue mais estimée entre 400 et 500 millions de dollars. De quoi donner un coup de fouet à ses recherches en matière d’IA.
Comment fonctionne AlphaGo ?

?AlphaGo, spécialement conçu pour jouer au go, est une machine en effet particulièrement alerte puisqu’elle allie plusieurs formes d’intelligences artificielles :

1. La méthode classique dite Monte Carlo tree search (MCTS) : la machine attribue à chaque coup possible une probabilité, et détermine ainsi lesquels sont les plus susceptibles de la conduire à la victoire. Mais la grande différence avec les méthodes appliquées, par exemple, par Deep Blue, c’est que la machine détermine la probabilité du meilleur coup en réduisant au maximum la complexité du jeu.

2. Le deep learning : là, on entre déjà dans un système beaucoup plus complexe de choix. Le principe est un peu le même que celui des probabilités mais est complexifié en couches (12 dans le cas d’AlpgaGO) qui tendent à imiter le fonctionnement du cerveau humain capable de traiter plusieurs informations en même temps, de les associer puis d’en déduire une conclusion.

3. L’apprentissage renforcé : cette technique consiste à faire jouer un système contre lui-même afin qu’il apprenne tout seul de ses échecs et de ses victoires. L’apprentissage renforcé imite là encore le cerveau humain qui a besoin de répétition pour apprendre (c’est le renforcement neuronal). Il suffit d’observer un bébé tenter des centaines de fois de se saisir d’un objet pour comprendre comment fonctionne notre cerveau : par le renforcement.

L’originalité d’AlphaGo est donc dans l’alliance de ces trois formes d’intelligences. L’IA développée par Google a appris par elle-même comment remporter des victoires non seulement contre d’autres programmes de go mais aussi contre des joueurs humains. On est très loin de Deep Blue auquel on avait appris toutes les combinaisons possibles aux échecs.

Google veut pousser un peu plus loin son avantage en organisant une partie très médiatique entre AlphaGo et un des meilleurs joueurs de Go au monde, Lee Sedol. Cet événement prévu pour mars 2016 à Séoul va être très intéressant car, de l’avis de tous, Sedol est un bien meilleur joueur que Fan Hui. De quoi espérer que la machine ne l’emporte pas encore sur l’humain.
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Re: IA: Google AlphaGo bat un champion de Go

Message non lupar Christophe » 15/02/16, 15:53

Ah oui je me doutais bien que cela faisait beaucoup...puissance 60 c'est une broutille quoi! :cheesy:

Merci pour la recherche, comme quoi, j'ai eu tord de faire confiance à une seule source!
Et dire que j'ai posté ceci ce week-end: electricite-electronique-informatique/hoax-infox-intox-comment-verifier-une-info-sur-internet-video-t14518.html
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Re: IA: Google AlphaGo bat un champion de Go

Message non lupar sen-no-sen » 15/02/16, 16:04

Christophe a écrit :Ah oui je me doutais bien que cela faisait beaucoup...puissance 60 c'est une broutille quoi! :cheesy:

Merci pour la recherche, comme quoi, j'ai eu tord de faire confiance à une seule source!
Et dire que j'ai posté ceci ce week-end: electricite-electronique-informatique/hoax-infox-intox-comment-verifier-une-info-sur-internet-video-t14518.html


Oui 10^600 c'est ce qui avancé dans le cadre de la théorie des cordes en ce qui concerne les différentes possibilités de configuration de l'univers primordiale...sans compter les différentes branches (univers parallèles) qui se développeraient a chaque "instant"...

Pour le go je ne pense pas qu'il soi vraiment possible d'établir un chiffre précis sur les possibilités qu'offre ce jeux,disons que les ordres de grandeur sont compris entre 10^60 à 10^170...ça fait pas mal de parties!
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Re: IA: Google AlphaGo bat un champion de Go

Message non lupar Christophe » 15/02/16, 16:20

Effectivement qu'un jeu ancestral ait plus de probabilité que la configuration d'un univers est tout de même dur à avaler! Bref merci pour la recherche!

Bon revenons sur les bases fondamentales du go: https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A8gles_du_go :D
Bon j'ai déjà rien compris aux subtilités des règles de bases lol !
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Re: IA: Google AlphaGo bat un champion de Go

Message non lupar sen-no-sen » 20/10/17, 23:08

Avec AlphaGo Zero, DeepMind franchit une nouvelle étape dans le développement de l'intelligence artificielle


AlphaGo Zero, dernier né de Google DeepMind, a largement surpassé les précédentes versions du programme de jeu de go. L'intelligence artificielle apprend toute seule à une vitesse sidérante.

Vous souvenez-vous d’Alpha Go ? L’intelligence artificielle développée par DeepMind, start-up britannique rachetée par Google en 2014, est devenue le premier programme à battre un professionnel au jeu de go, en octobre 2015.



Depuis cette victoire contre le champion d’Europe Fan Hui, l’équipe de DeepMind continue de développer son programme qui a battu d’autres champions du domaine. Dans un article publié dans la revue scientifique Nature, mercredi 18 octobre, les créateurs de l’IA expliquent avoir mis au point une version plus puissante du programme.

Appelée AlphaGo Zero, sa particularité tient en une seule caractéristique exceptionnelle : elle n’a plus besoin des humains pour apprendre. La première version avait été programmée avec une base de données de pas moins de 100 000 parties de jeu de go. Pour battre ses adversaires, AlphaGo avait donc réalisé son apprentissage en observant des parties ayant eu lieu entre des humains.

Mais AlphaGo Zero n’a plus besoin de ça. L’équipe de DeepMind lui a seulement inculqué les règles les plus basiques du jeu de go, comme la position des pierres noires et blanches sur le plateau. Tout le reste, l’intelligence artificielle l’a appris en jouant, sans cesse, des millions de parties contre elle-même. Et à chaque partie, AlphaGo Zero a mis à jour son programme, seule.


http://mashable.france24.com/tech-business/20171019-intelligence-artificielle-alphago-zero-deepmind-google
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Re: IA: Google AlphaGo bat un champion de Go

Message non lupar Christophe » 08/12/17, 21:22

C'est loin d'être fini: http://trustmyscience.com/une-ia-genere ... es-autres/

L’intelligence artificielle de Google a élaboré sa propre IA, qui surpasse tout ce qui a été fait jusqu’à présent par les humains

En mai 2017, les chercheurs de Google Brain annonçaient la création d’AutoML, une intelligence artificielle (IA) capable de générer ses propres IA, plus performantes encore. Plus récemment, les chercheurs ont décidé de confronter AutoML à son plus grand défi, jusqu’à ce jour. Cette IA qui peut générer d’autres IA a effectivement créé un véritable « enfant », qui a surpassé tous ses homologues conçus par l’Homme.

À présent, les chercheurs de Google ont automatisé la conception de modèles d’apprentissage automatique en utilisant une approche appelée apprentissage par renforcement : AutoML agit comme un contrôleur de réseau neuronal, qui développe un réseau IA dit enfant, pour qu’il effectue une tâche spécifique.

Concernant cette nouvelle IA que les chercheurs ont appelé NASNet, la tâche constitue à reconnaître des objets : des personnes, des voitures, des feux de circulation, des sacs à main, des sacs à dos, etc., et tout cela en vidéo et en temps réel. AutoML évalue ensuite les performances de NASNet et utilise ces informations pour améliorer la nouvelle IA, tout en répétant ce processus des milliers de fois, afin de maximiser son amélioration.

Lorsque cela a été testé sur les ensembles de données de classification d’images ImageNet (une base de données d’image organisée) et COCO (Common Objects in Context – un ensemble de données de détection, de segmentation et de sous-titrage d’objets à grande échelle), que les chercheurs de Google qualifient de « deux des ensembles de données académiques à grande échelle les plus respectés en vision par ordinateur », l’IA NASNet a surpassé tous les autres systèmes de vision existants à ce jour.

Selon les chercheurs, NASNet a atteint une précision de 82,7% pour prédire les images sur l’ensemble d’ImageNet. C’est 1,2% mieux que tous les résultats précédemment publiés. Le système est également 4% plus efficace avec une précision moyenne de 43,1% (mean Average Precision – mAP). De plus, une version moins exigeante (en termes de calculs) de NASNet a surpassé de 3,1% tous les meilleurs modèles de taille similaire, pour les plates-formes mobiles.

L’apprentissage automatique est ce qui donne à de nombreux systèmes d’IA leur capacité à effectuer des tâches spécifiques. Bien que ce concept soit assez simple – un algorithme apprend en étant nourri par de grandes quantités de données – le processus demande tout de même énormément de temps et de calculs. En automatisant le processus de création de systèmes d’IA précis et efficaces, une IA capable d’en concevoir une autre, prend en charge ce travail conséquent.

En ce qui concerne NASNet spécifiquement, des algorithmes de vision par ordinateur précis et efficaces sont très recherchés en raison du nombre d’applications potentielles. En effet, ces algorithmes pourraient être utilisés pour créer des robots sophistiqués pilotés par des IA. Ils pourraient également aider des concepteurs à améliorer les technologies des véhicules autonomes : plus un véhicule autonome sera rapide pour reconnaître les objets situés sur son passage et dans son entourage, plus vite il pourra y réagir, augmentant de ce fait la sécurité de ces véhicules.

Les chercheurs de Google reconnaissent que NASNet pourrait être très utile concernant un vaste éventail d’applications et ont disposé l’IA en open source pour l’inférence sur la classification des images et la détection d’objets. « Nous espérons que la plus grande communauté d’apprentissage automatique pourra s’appuyer sur ces modèles pour résoudre la multitude de problèmes de vision par ordinateur que nous n’avons pas encore imaginés », expliquent les chercheurs.

Bien que les applications pour NASNet et AutoML soient nombreuses, le fait qu’une IA soit capable d’en créer une autre, soulève également certaines inquiétudes. Par exemple, qu’est-ce qui empêcherait l’IA « parent » de transmettre des éléments indésirables à son « enfant » ? Et si AutoML créait des systèmes de manière si rapide, que la société ne puisse plus suivre ? En effet, il n’est pas difficile d’imaginer comment NASNet pourrait être utilisé dans les systèmes de surveillance automatisés dans un proche avenir. Peut-être même bien avant que les réglementations pour contrôler ce système et ses limites, ne voient le jour.

Espérons donc que les dirigeants du monde travaillent assez rapidement et efficacement pour s’assurer que de tels systèmes ne mènent à aucune sorte d’avenir dystopique. Il faut savoir qu’Amazon, Facebook, Apple et d’autres grandes entreprises sont toutes membres du Partnership on AI to Benefit People and Society (Partenariant pour que l’IA soit bénéfique aux gens et à la société), une organisation axée sur le développement responsable et contrôlé des IA.

L’Institut des ingénieurs en électrique et électronique (IEE) a proposé des normes éthiques pour les IA, et DeepMind, une entreprise de recherche appartenant à Google, a récemment annoncé la création d’un groupe axé sur les implications morales et éthiques de l’IA.

Plusieurs gouvernements travaillent également sur des réglementations, visant à empêcher l’utilisation de l’IA à des fins dangereuses, telles que les armes autonomes. Tant que le contrôle sera maintenu quant à la direction générale du développement des IA, les avantages de posséder une IA capable d’en concevoir d’autres, comme c’est le cas ici, devraient l’emporter sur les dangers potentiels.

Sources : Google, arXiv.org
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Re: IA: Google AlphaGo bat un champion de Go

Message non lupar Ahmed » 08/12/17, 21:45

La bonne foi ne suffira pas à empêcher les usages nuisibles de ces techniques et les gouvernements seront les premiers à les enrôler dans des opérations de contrôle... Pour apprécier les dangers à leur juste valeur, il faut tenir compte du contexte de la croissance des inégalités sociales, de la concentration des pouvoirs, du délitement sociétal et des grands bouleversements écologiques.
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