L'intelligence artificielle est continuellement mise en avant, mais disparaît à nouveau de la vue tout aussi rapidement. Roger Wattenhofer explique pourquoi cela pourrait bientôt changer.

Au cours des 60 dernières années, les chercheurs en intelligence artificielle ont continuellement fait des prédictions futuristes. Par exemple, ils ont annoncé qu'un ordinateur deviendrait un grand maître d'échecs. Il était prévu en 1968; c'est arrivé environ 30 ans plus tard. Encore plus optimistes étaient les prédictions selon lesquelles les ordinateurs seraient capables d'effectuer n'importe quelle tâche humaine d'ici 1985 - mais même aujourd'hui, nous sommes encore loin de ce qui est le cas.

Une histoire de hauts et de bas

La désillusion s'ensuit souvent, des programmes de recherche à grande échelle ont été abandonnés, et une série d'hivers d'IA s'installent. Finalement, les chercheurs n'ont même pas voulu parler d'"intelligence artificielle", préférant étudier le domaine plus modeste du "machine learning".

Au tournant du millénaire sont venus quelques succès :Deep Blue d'IBM a battu Garry Kasparov aux échecs. Les critiques se plaignaient que les échecs n'étaient pas un véritable test d'intelligence, et a répété l'argument de la salle chinoise de John Searle :Deep Blue n'a pas vraiment compris le jeu, il a simplement calculé très rapidement. Quelques années plus tard, une voiture de Stanford a réussi à naviguer de manière autonome, mais même cela n'était que dans le désert. Finalement, Watson d'IBM a remporté le quiz Jeopardy! – mais était-ce vraiment une question d'intelligence, ou était-ce juste un cas de recherche avancée sur Google ?

Loup a pleuré trop souvent ?

Je pense que la recherche sur l'IA et ses défenseurs ont trop souvent crié au loup - ce qui signifie que maintenant, les gens n'ont pas tendance à voir la valeur des vrais succès et des véritables percées. Mais le loup est vraiment là, et il a un nom :AlphaZero.

AlphaZéro, un programme informatique de DeepMind, peut s'enseigner des compétences telles que les échecs. Depuis Deep Blue, les programmes d'échecs ont été continuellement affinés. Les meilleurs programmes, comme Stockfish, atteint un niveau si élevé il y a des années que les humains n'ont aucune chance contre eux.

Stockfish connaît beaucoup de théorie des échecs, et est familier avec tous les jeux jamais joués. AlphaZero ne connaissait que les règles des échecs; il a appris le jeu en jouant contre lui-même pendant quelques heures. Il a d'abord fait beaucoup d'erreurs de débutant, mais après quatre heures d'autoformation, il a vaincu Stockfish. (Il existe quelques objections valables qui traitent de l'utilisation de matériel informatique et des règles de concurrence déloyale.)

Le jeu professionnel va changer

Je recommande à tous ceux qui comprennent quelque chose aux échecs de regarder le dixième match contre Stockfish. AlphaZero joue de manière très inhabituelle; pas comme un humain, mais pas non plus comme un ordinateur typique. Au lieu, il joue avec l'intelligence « réelle artificielle ». Comme AlphaZero a commencé par ne connaître aucune théorie des échecs, il a dû développer ses propres théories. Le grand maître Daniel King pense qu'AlphaZero changera la théorie des échecs et le jeu professionnel dès qu'il sera accessible au public.

Dans un sens, AlphaZero est plus humain qu'un ordinateur normal. La structure du réseau profond rappelle un cerveau humain, et il calcule plus lentement :par partie, il évalue des milliers de fois moins de mouvements que Stockfish. Il serait intéressant de voir comment se déroulerait un jeu d'humain contre AlphaZero, si AlphaZero était ralenti à la vitesse humaine. Et AlphaZero peut faire plus que simplement jouer aux échecs. Il connaît aussi d'autres jeux qu'il a appris lui-même.

JE, pour un, suis impressionné. Les performances d'AlphaZero montrent que nous devons prendre l'intelligence artificielle au sérieux, et prouve que nous assistons à un changement énorme. Je suis convaincu qu'AlphaZero &Co. aura un effet durable sur la société.