Intelligence artificielle

Dans toutes les expériences, il ne s'agissait pas d'intelligence artificielle, mais simplement d'une tentative de simuler l'intelligence humaine avec des algorithmes de machine.

Cette imitation fonctionne étonnamment bien : depuis 1997, l'ordinateur "joue" mieux aux échecs que n'importe quel être humain. Cela a été rendu possible grâce à un matériel performant et à d'excellents algorithmes, tous deux construits par l'homme.

Depuis la mi-mars de cette année, l'intelligence artificielle existe - une intelligence qui n'est plus issue de l'homme. Elle n'a pas été créée par un programmeur. Personne ne connaît les algorithmes. Et elle fonctionne mieux que n'importe quel programme d'échecs.

Cette intelligence a remporté la victoire au jeu de société Go contre le meilleur joueur du monde. Le tournoi s'est terminé 4 à 1 pour l'ordinateur.

Le jeu de go est bien plus complexe que les échecs. Il y a plus de variantes de jeu que d'atomes dans l'espace.

La machine AlphaGo ne porte pas en elle des algorithmes vérifiables, construits et testés par des humains, mais elle joue réellement au Go. Cette machine vient d'Alpha (ex-Google) et a été construite par l'entreprise Deepmind, qui a été rachetée par Google il y a deux ans.

Pourquoi AlphaGo gagne-t-il ?

Le secret réside dans un réseau neuronal, la seule chose qui soit peut-être encore humaine dans la machine. Les informaticiens ont copié le principe du cerveau et l'ont simplifié :

D'un côté, il y a une entrée, par exemple des boîtes aux lettres ; le réseau neuronal s'y rattache - un réseau de millions de nœuds et de connexions capables d'apprendre ; au bout, il y a une sortie, peut-être une imprimante.

Si l'on met ses reçus fiscaux dans la boîte aux lettres et que l'on démarre la machine, l'imprimante produira définitivement des déchets. On donne un coup de pied à la machine et on dit "encore".

C'est alors que la capacité d'apprentissage du réseau neuronal entre en jeu : la machine se souvient de la manière dont elle est arrivée à ce résultat de pacotille et n'empruntera certainement pas à nouveau ce chemin aléatoire qu'elle a elle-même choisi.

Bien sûr, la deuxième tentative est également une vraie merde, mais après quelques millions d'essais, un chiffre pourrait se rapprocher d'une déclaration d'impôt correcte. On peut donner des leçons en mettant à disposition des déclarations d'impôts correctes sous forme d'échantillons. Si un résultat correct est trouvé, le réseau neuronal apprend de ce succès.

En se basant sur des milliers de jeux types, AlphaGo a appris à jouer au jeu de société par lui-même. La machine jouait sans cesse contre elle-même.

C'est ainsi qu'est né un algorithme artificiel qu'aucun programmeur n'aurait jamais pu construire. Les observateurs du tournoi ont vu des mouvements qu'un humain ne ferait jamais. Et c'est AlphaGo qui a gagné !

La base de données SAP Hana possède un moteur de graphes qui permet de construire des réseaux de nœuds et d'arêtes (connexions), et le framework PAL (Predictive Analysis Library) de Hana dispose de fonctions de réseaux neuronaux.

Il est temps d'entamer une discussion sur l'IA au sein de la communauté SAP également : La prise de pouvoir des machines est-elle imminente ?