Le cyberblog du coyote

Source : Science4All

À l'occasion du premier tournoi opposant des humains à des intelligences artificielles dans des parties de Starcraft, un joueur professionnel a battu quatre IA, dont celle développée par Facebook. Contrairement aux échecs ou au jeu de go, les humains ont encore le dessus sur l'intelligence artificielle (IA) avec le jeu vidéo Starcraft. Une compétition opposant des joueurs professionnels de ce jeu de stratégie en temps réel à plusieurs IA s'est tenue en début de semaine à Séoul, en Corée du Sud, et a vu la domination sans équivoque d'un humain. Song Byung-gu, l'un des meilleurs joueurs actuels de Starcraft, a remporté toutes ses parties contre quatre agents informatiques (bots en anglais) différents.
Il s'agissait d'IA développées par des spécialistes en Australie, Corée et Norvège ainsi que « CherryPi », entrainée par Facebook. C'est la première fois que ce concours qui existe depuis 2010 met aux prises des humains contre des machines. Les parties furent courtes (10,5 mn maximum) et les IA n'ont semble-t-il pas fait preuve d'une grande audace dans leur stratégie comme l'explique le MIT Technology Review. Mais tout de même, les machines ont montré des dispositions intéressantes dans leur système de défense.

Starcraft, un défi majeur pour l’intelligence artificielle

Starcraft est considéré comme le nouveau défi majeur pour la recherche en intelligence artificielle. Contrairement au jeu de go où les protagonistes ont une vision complète du plateau, les jeux de stratégie imposent une information partielle sur ce que fait l'adversaire. La part d'incertitude est donc beaucoup plus importante. Pour les chercheurs, une IA capable de battre un humain à Starcraft sera en mesure d'accomplir des tâches complexes dans le monde réel.
Après avoir démontré sa supériorité au jeu de go, DeepMind, filiale d'Alphabet (Google), a décidé de relever ce défi. L'une des clés de la victoire d'AlphaGo est que le programme a pu s'améliorer en ingurgitant des milliers de parties de go. Or, une telle masse de données n'est pas encore disponible pour Starcraft. Mais cela va changer. Cet été, DeepMind et Blizzard Entertainment (éditeur de ce jeu de stratégie en temps réel) ont annoncé la mise à disposition d'une interface de programmation (API) d'apprentissage automatique (machine learning) ainsi qu'une base de données de 65.000 parties anonymes de Starcraft II pour entraîner les IA. Les progrès ne devraient pas tarder à se faire sentir. Dès lors, ce ne sera plus qu'une question de temps avant que le règne des humains sur Starcraft ne soit sérieusement contesté.

Source : Marc Zaffagni, Futura_sciences

L’intelligence artificielle est la science de faire faire à des machines des choses qui demanderaient de l’intelligence si elles étaient faites par des humains». Tout est dit par le fondateur de l’intelligence artificielle, Marvin Minsky. Exit les fantasmes du genre* de celui d’une «servante-robot, qui sert [le] café [au lit] le matin ». Et comme le mentionne Cédric Villani au lancement de sa mission de réflexion sur ces sujets, notre meilleure arme est «une grande qualité de formation» sur ce sujet qui est «l’affaire de [toutes et] tous». Soit. Et si on commençait, là, maintenant ? Ça vous dirait de soulever le capot de l’intelligence artificielle ?

Lire l'article de Thierry Viéville sur Binaire

AlphaGo Zero, une nouvelle version du programme de jeu de go de DeepMind, n'a mis que trois jours à vaincre son prédécesseur AlphaGo après s'être entrainé avec pour seules informations les règles du jeu et la position des pierres sur le plateau. Un pas de plus vers la création d'une intelligence artificielle généraliste.

Lire l'artilce de Marc Zaffagni sur Futura-Sciences

L’une des applications phares de Watson, le système d’intelligence artificielle d’IBM, a longtemps été la fouille de données médicales et l’analyse des corpus d’articles de recherche sur le cancer. Force est pourtant de constater que les résultats annoncés ne sont pas au rendez-vous estime une remarquable enquête de Stat News (@statnews) menée par Casey Ross (@byCaseyRoss), leur spécialiste santé, et Ike Swetlitz (@ikeswetlitz), leur spécialiste des questions politiques.

Lire l'article sur lemonde.fr

DeepMind et l'éditeur Blizzard viennent de publier de précieux outils. Ceux-ci permettront aux chercheurs en intelligence artificielle (IA) de créer des agents virtuels capables d'affronter les humains à armes égales au jeu de stratégie StarCraft II.

Lire l'article de Marc Zaffagni sur Futura-Sciences.

Certains mots peuvent entrainer des clash et dans l'univers des milliardaires aussi, il y a des sujets qui fâchent ! Elon Musk le patron de Tesla et SpaceX n'est pas d'accord avec la position de Mark Zuckerberg (Facebook), au sujet de l'intelligence artificielle.

Lire l'article sur BeGeek,fr

Le développement de l’intelligence artificielle pose des défis majeurs à nos sociétés. On le voit notamment dans le monde du travail, qui va expérimenter des transformations sans précédent. Interview de Michael Watkins, professeur de leadership et d’organizational change à l’IMD.

Ecouter le podcast sur RTS La première

"Il y a à peu près autant de définitions de l'intelligence artificielle que de chercheurs dans le domaine" nous lance Amélie Cordier. Après avoir rappelé les concepts de base de cette discipline, cette spécialiste de l'intelligence artificielle pour l'apprentissage des robots nous apporte quelques éclairages sur ses travaux dans cet épisode du podcast audio.

Ecouter le podcast sur Interstices.

Le superordinateur AlphaGo de Google a battu samedi pour la troisième fois d'affilée le petit génie chinois du go, un jeu de stratégie asiatique, et va maintenant cesser de se mesurer aux humains, a indiqué son développeur.
AlphaGo l'a de nouveau emporté face au Chinois Ke Jie, 19 ans, dans la dernière partie d'une série de trois matchs disputés cette semaine à Wuzhen, dans l'est de la Chine.
Mais selon son développeur DeepMind Technologies, une filiale de Google spécialisée dans l'intelligence artificielle et située à Londres, ces trois parties sont les dernières qu'AlphaGo jouera contre un humain.
Désormais, les informaticiens à l'origine du logiciel vont s'attaquer "à relever de nouveaux défis et développer des algorithmes qui pourront un jour aider les chercheurs à résoudre certains des problèmes les plus complexes auxquels nous faisons face" dans le domaine médical notamment, a expliqué Demis Hassabis, le fondateur de DeepMind.
AlphaGo avait déjà fait sensation l'an dernier en battant le grand du jeu de go maître sud-coréen Lee Se-Dol par quatre parties à une. C'était la première fois qu'un logiciel écrasait un joueur chevronné lors d'un match entier.
La victoire d'AlphaGo avait été saluée comme une percée technologique pour les ordinateurs, désormais capables non seulement de conduire des voitures mais aussi d'aider l'humanité à résoudre quelques-uns des problèmes scientifiques, techniques ou médicaux les plus ardus. AlphaGo est ainsi doté d'algorithmes qui lui permettent d'apprendre de ses expériences.
Déjà en 1997, le champion du monde d'échecs Garry Kasparov avait été vaincu par l'ordinateur Deep Blue d'IBM.
Mais le défi pour la machine semblait bien plus relevé au jeu de go, dans lequel deux adversaires tentent d'occuper le plus d'espace sur un plateau quadrillé en plaçant alternativement des pierres noires et blanches.
La taille du tablier (19 lignes sur 19) offre un nombre incalculable de configurations possibles - davantage qu'il y a d'atomes dans l'univers - et le déroulement du jeu obéit à des concepts stratégiques qui vont au-delà du simple calcul mathématique, aussi puissant soit-il.
Ce qui signifie que l'intuition et la créativité sont essentielles pour gagner à très haut niveau. Deux domaines dans lesquels l'humain, croyait-on, était nécessairement supérieur à la machine.

Source : Sciences et Avenir.fr

À l'occasion du Sommet sur l'avenir du go qui se tient en Chine, l'IA AlphaGo de Google DeepMind s'est lancé dans une série de matchs qui le voit notamment affronter l'actuel numéro un mondial, le Chinois Ke Jie. Le premier duel a tourné à l'avantage de la machine, mais le combat fut serré.

Lire l'article sur Futura-Sciences

Le cal­cu­la­teur IBM 740 sur lequel tour­ne le pre­mier pro­gram­me com­plet de jeu d’échecs, celui d’Alex Bern­stein.
C’est en 1958 que le mathé­ma­ti­cien amé­ri­cain Alex Bern­stein réa­li­se le pre­mier pro­gram­me capa­ble de jouer une par­tie entiè­re, selon les règles. Il faut 8 minu­tes pour cal­cu­ler un coup.

Un scientifique français a inventé une méthode pour mieux classer les joueurs d'échec et déterminer qui est le meilleur joueur de tous les temps.
Qui est le maître parmi les maîtres? Aux échecs, au jeu de go, aux dames et même dans les jeux vidéo en ligne, on répond généralement à cette question grâce au classement ELO, ou à une de ses variantes. Très connu dans le milieu des joueurs, ce système l'est un peu moins des néophytes.
Pour faire court, c'est une méthode inventée par Arpad Elo dans les années 1950. Elle permet de classer les joueurs en fonction de leurs résultats. Une victoire rapporte des points, d'autant plus si vous battez un joueur avec plus de points que vous -et donc potentiellement plus fort- et inversement. Efficace et facile à mettre en place, largement répandue, elle n'est pourtant pas dénuée de défauts, dont deux principaux.

Fisher, Kasparov ou Magnus: qui est le meilleur ?

Le premier est que le classement Elo est déduit à partir des résultats des parties, et non en fonction de la qualité des coups, explique Jean-Marc Alliot, chercheur CNRS de l'Institut de recherche en informatique de Toulouse. Conséquence: il est tout à fait possible de gagner des points et des places dans le classement Elo même si l'on a mal joué, tant que l'adversaire a encore plus mal joué.
Le deuxième problème est d'ordre temporel. Comme les points sont comptés en fonction des affrontements réels, le système Elo est statistiquement fiable pour des joueurs de la même époque. Mais comment savoir si le classement de 1970 est comparable avec celui de 2016, alors que les joueurs -et les techniques- se sont améliorés au fil du temps? Comment, alors, déterminer si le "meilleur joueur de tous les temps" est Robert Fischer, Gary Kasparov ou Magnus Carlsen? "C'est ce problème qui explique le nombre d'articles, ou mêmes de livres" qui tentent de répondre à cette question, indique encore le chercheur français.

Calculer le meilleur coup possible: un défi enfin possible

Jean-Marc Alliot a donc décidé de créer une nouvelle méthode, qu'il détaille dans une étude publiée dans International Computer Games Association. Le classement "Elo est basé sur les résultats des matchs. Ma méthode évalue directement la qualité intrinsèque des coups, résume le chercheur à L'Express. Une idée "pas strictement nouvelle, précise-t-il modestement, mais qui raffine considérablement le classement final."
Comment déterminer le meilleur coup possible? En calculant l'écart entre les coups joués par les champions du monde et ceux qu'aurait choisis le meilleur programme actuel, Stockfish. Ce logiciel, qui joue systématiquement des coups quasi parfaits, est de très loin meilleur que les plus grands champions humains.

Les coups de 26 000 parties analysés

Concrètement, Jean-Marc Alliot a compilé tous les coups des 26 000 parties disputées par tous les champions du monde depuis 1860. Il les a ensuite comparés avec ce qu'aurait joué Stockfish, grâce au supercalculateur OSIRIM, rapporte le CNRS. Puis, grâce à un modèle mathématique qu'il détaille dans son étude, il a calculé les probabilités d'erreur et l'importance des erreurs lors de chaque rencontre, et donc les probabilités de victoire lors d'un match entre deux joueurs.
Résultat: non seulement ses prédictions sont très proches des résultats observés lorsque les compétiteurs se sont effectivement affrontés, mais elles dépassent celles qui sont basées sur le score Elo. Son classement final place l'actuel champion du monde Magnus Carlsen en tête, confirmant que les joueurs jouent de mieux en mieux au fil du temps. Bobby Fischer, traditionnellement considéré comme le meilleur joueur de tous les temps, est troisième. Quant à Garry Kasparov, le plus connu du grand public, il est quatrième.
Ce système peut-il s'imposer comme le nouveau classement d'échec, de go ou de jeux vidéo? "Ma méthode permet de remplacer tout classement à partir du moment où l'on dispose d'un 'oracle', c'est-à-dire un programme capable de savoir quel est le coup parfait, et donc d'évaluer de façon fiable la qualité des coups joués par un humain, répond Jean-Marc Alliot. Mais le système Elo, s'il est imparfait, reste très facile à mettre en place et ne demande pas de capacités de calculs importantes", contrairement à sa méthode.
Reste que le système du chercheur pourrait s'appliquer facilement aux dames, à othello, voire au go. Et si elle ne devrait pas fonctionner avec des jeux vidéo de tir à la première personne, comme Counter-Strike, elle devrait marcher avec "des jeux vidéo de stratégie en temps réel comme Starcraft ou le jeu de carte au tour par tour Hearthstone, estime-t-il. A condition de développer un programme suffisamment fort pour battre les meilleurs joueurs humains."

Vers une application sur Hearthstone et Starcraft?

"Un de mes objectifs, si j'ai le temps, serait de travailler sur Hearthstone, confie Jean-Marc Alliot. Non seulement parce que ce n'est pas un jeu dit 'à informations non complètes' [chaque adversaire cache ses cartes à l'autre, le programme doit donc tenter de les deviner], mais aussi parce qu'une grande partie de ce jeu est basée sur le choix des cartes au départ [chaque joueur compose son propre jeu en choisissant parmi de nombreuses cartes avant chaque partie]".
Pour des jeux comme Starcraft, "l'ordinateur serait trop fort pour l'homme si on le laissait jouer, car sa vitesse d'exécution est trop élevée pour nous. Mais cela pourrait marcher avec des adaptations [en limitant l'ordinateur]", souligne-t-il. Ce qui tombe bien, puisque Google, après avoir "plié" le jeu de go avec son programme AlphaGo, compte bien s'attaquer à un programme "adapté" à l'homme pour le battre à Starcraft.

Source : l'express.fr

C'est fait. L’IA de poker Libratus s’est brillamment imposée face à quatre joueurs professionnels en No-Limit Hold’em, en terminant gagnante de 1,76 million de dollars. Pour la première fois, le poker doit faire face à la perspective d’une domination des machines en No-Limit Hold’em. Alors après les échecs et le jeu de go, est-ce que le poker a été « résolu » par les ordinateurs ? Les humains sont-ils désormais incapables de battre une IA au poker ? La victoire de Libratus va-t-elle changer la manière dont on appréhende le poker ?

Lire l'article sur Poker Listings

Dans la foulée de la retentissante victoire de son intelligence artificielleAlphaGo contre le champion sud-coréen Lee Sedol, Demis Hassabis, le patron de DeepMind (filiale de Google spécialisée en IA) avait évoqué la possibilité d'affronter l'actuel numéro un mondial de jeu de go, le Chinois Ke Jie. Bien qu'aucune rencontre officielle n'ait encore été programmée, AlphaGo a d'ores et déjà vaincu ce jeune prodige de 19 ans... sans qu'il s'en soit rendu compte.
DeepMind vient en effet de révéler par la voix de Demis Hassabis qu'il avait discrètement testé une nouvelle version de son IA sur Tygem et FoxGo, deux serveurs de jeu de go fréquentés par les plus grands champions. Pour passer inaperçu, AlphaGo a été affublé de deux pseudonymes, « Master (P) » et « Magister (P) ». L'IA a joué entre le 29 décembre et le 4 janvier et remporté plus de 50 parties de rang.

Source : Futura-Sciences

Lors de la cérémonie d’ouverture de la BizzCon 2016, nous avons appris qu’un partenariat avait été signé entre Google et Blizzard pour développer une intelligence artificielle capable de jouer à StarCraft mais également de battre les meilleurs joueurs professionnels. Aussi ce panel était très attendu pour en apprendre plus sur ce projet un peu fou.

Lire l'article sur https://starcraft2.judgehype.com/

Facebook vient de dévoiler une plateforme d'intelligence artificielle basée sur l'apprentissage profond. Baptisée DeepText, elle serait capable d'analyser et de comprendre avec une précision « quasi humaine » le contenu textuel d'un millier de messages par seconde et ce dans une vingtaine de langues. Objectif : encore mieux nous connaître pour nous proposer des contenus et services « plus pertinents » et écarter ce qui ne convient pas.

Marc Zaffagni, Futura-Sciences

Malgré l’importance grandissante des photos et des vidéos, l’écrit demeure la forme de communication la plus répandue sur Facebook. Et le réseau social aux 1,2 milliard de membres veut utiliser la puissance de l’intelligence artificielle pour mieux comprendre ce qui se dit dans les textes échangés. Dans quel but ? « Faire remonter plus de contenus que les gens ont envie de voir ou filtrer les contenus indésirables tels que le spam », explique l’équipe en charge du programme DeepText. Il s’agit d’une nouvelle intelligence artificielle (IA) que Facebook commence à tester. Basée sur l’apprentissage profond (deep learning), elle peut, selon ses concepteurs, comprendre avec une précision « quasi humaine » le contenu textuel de plusieurs milliers de posts par seconde et dans plus de vingt langues.
DeepText combine plusieurs architectures de réseaux neuronaux multicouches, et notamment des réseaux convolutifs et récurrents. Le réseau convolutif a été co-inventé à la fin des années 1980 par le Français Yan LeCun, qui dirige aujourd’hui le programme de recherche en intelligence artificielle de Facebook. Les grandes avancées de l’IA en matière de reconnaissance vocale, de caractères et d’images qui ont été accomplies ces dernières années ont été réalisées grâce aux réseaux convolutifs. Les réseaux récurrents, quant à eux, sont davantage spécialisés sur le traitement du texte.
Grâce à cette association, DeepText va plus loin que la simple compréhension du sens général d’un texte dont on identifie le thème. Il peut saisir les subtilités d’une langue, son argot, les homonymies, etc. « Si par exemple quelqu’un dit "I love blackberry" [j'aime la mûre, NDLR], est-ce que cela veut dire que cette personne aime le fruit ou bien le smartphone de cette marque ? ». DeepText saura faire la différence. Car, explique Facebook, grâce à l’apprentissage profond, il est possible de préserver la relation sémantique entre les mots. Par exemple, DeepText sera capable de déceler une proximité entre le mot « frère » et son argot « frangin » ou « frérot ».

Une IA qui se mêlerait de tout en quelque sorte…

Facebook a déjà commencé à tester DeepText en conditions réelles, notamment avec sa messagerie instantanée Messenger. L’IA parvient par exemple à déterminer si une personne souhaite se rendre quelque part en contextualisant l’usage du mot « taxi ». Autre scénario cité, celui d’une personne qui écrit la phrase suivante : « Je vends mon vieux vélo pour 200 dollars, quelqu’un est-il intéressé ? ». DeepText serait en mesure de détecter que la personne veut vendre quelque chose, de noter les informations sur l’objet et son prix puis de proposer des outils susceptibles de faciliter la vente.
Le réseau social dit vouloir mieux « extraire » les intentions, les sentiments, les entités (personnes, lieux, évènements) en observant à la fois les textes et les images. Suivant cette logique de tri sélectif, Facebook veut aller encore plus loin en faisant travailler DeepText sur les commentaires, afin qu’il puisse faire remonter ceux qui seront jugés les plus pertinents ou les plus qualifiés. Selon ses concepteurs, ce type d’analyse de texte pourrait par exemple être utile aux célébrités et personnages publics dont les pages Facebook génèrent des milliers de commentaires, afin de séparer le bon grain de l’ivraie.
Rappelons que Facebook a développé depuis plusieurs années DeepFace, une technologie de reconnaissance faciale dont la précision est à peine inférieure à ce que peut faire un humain. En outre, le réseau social a récemment annoncé son intention d’utiliser l’intelligence artificielle pour indexer toutes les vidéos diffusées en direct afin d’aider ses membres à trouver plus facilement des contenus qui les intéressent.
Si la performance technique a de quoi impressionner, on peut s’interroger sur le degré d’interventionnisme de ces technologies. Nous montrer seulement ce que l'IA pense que nous voulons voir, lire ou entendre peut devenir vite très réducteur et, dans certains cas, glisser vers la censure. Un commentaire négatif ou désagréable peut être utile pour susciter le débat, faire réagir. Idem pour un contenu qui, a priori, ne correspond pas à nos goûts. Les IA de Facebook sauront-elles faire preuve de la nuance indispensable pour nous garantir des échanges pluriels et ouverts ?

Source : Futura-Sciences

Fabriquer de l’intelligence est un défi que l’informatique veut relever. Quand elle réussit, c’est toujours de façon limitée et en évitant d’aborder de front l’intelligence humaine, qui reste mystérieuse.

Lire l'article de Jean-Paul Delahaye sur Interstices

Un processeur spécialement conçu pour faire des erreurs de calcul a démontré des performances inattendues dans des tâches de reconnaissance visuelle. Plus rapide et moins énergivore, ce type de puce pourrait contribuer à améliorer les performances des intelligences artificielles.

Lire l'article sur Futura-Sciences

Appliquer le style d’un van Gogh, Cézanne, Delacroix, Warhol, Picasso à ses photos personnelles : c’est ce que propose DeepArt. Ce service en ligne gratuit repose sur une intelligence artificielle capable d’extraire tous les éléments d’une image puis de la reproduire en s’inspirant de la patte d’un grand peintre. Lukasz Kidzinski, le chercheur de l’École polytechnique fédérale de Lausanne (Suisse) qui a mis au point cette plateforme, nous a fourni des détails.

Voir quelques exemples de créations signées DeepArt et réalisées à partir de photos fournies par des internautes.

Cette semaine, l’actualité high-tech est placée sous le signe de l’art avec des innovations étonnantes. Après l’ordinateur capable de créer un faux Rembrandt, voici le site Web qui transforme n’importe quelle image en tableau de maître ! DeepArt, c’est son nom, est une plateforme en ligne conçue à l’École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), en Suisse, par Lukasz Kidzinski, chercheur au Laboratoire d'ergonomie éducative.
Pour l’essayer, rien de plus simple. Il suffit de se connecter au site depuis un ordinateur ou un smartphone puis de transférer une photo personnelle (paysage, portrait, animal favori…) avant de choisir le style de peinture que l’on souhaite voir appliquer. Il peut s’agir d’exemples puisés directement sur le site ou alors de l’image d’une œuvre d’un artiste que l’on apprécie.
Une fois les éléments chargés, il faut une dizaine de minutes à DeepArt pour produire une image originale de 500 x 500 pixels... si l'on paie 2 euros. Sinon, le service est gratuit mais il faut compter actuellement (12 avril) environ 24 heures. Ceux qui voudraient obtenir un fichier de qualité supérieure peuvent opter pour les formules payantes : 19 euros pour une image HD 1.300 x 1.300 pixels ou 149 euros pour une image de 3.000 x 3.000 pixels. Les sceptiques qui douteraient de la qualité des reproductions peuvent essayer ce test de Turing qui propose de distinguer les tableaux de maître et les œuvres créées par DeepArt.

Une intelligence artificielle bientôt utilisée avec la réalité virtuelle ?

Au cœur du système, se trouve une intelligence artificielle (IA) basée sur un algorithme développé par l’université de Tübingen (Allemagne). « Le réseau neuronal convolutif VGG-19 que nous utilisons pour ce projet a été entraîné par le Visual Geometry Group de l’université d’Oxford pour la reconnaissance d’images. Ses performances sont proches de celles d’un humain et il peut saisir les détails de n’importe quelle image », nous a expliqué Lukasz Kidzinski. Cette IA d’une profondeur de 19 couches a participé au concours ImageNet en obtenant un taux d’erreurs de 7 %, contre 6 % pour les compétiteurs humains.
Selon le chercheur, DeepArt nécessite un serveur muni d’une carte graphique haute performance type Nvidia Tesla K40 dotée d’une mémoire vive dédiée de 12 Go. Pour le moment, il n’est pas envisageable qu’une telle application puisse fonctionner directement sur un smartphone.
« DeepArt n’est pas une menace pour l’art, au contraire : il offrira sans doute de nouvelles possibilités d’expression artistique », assure Lukasz Kidzinski. Parmi les applications envisagées, il évoque une assistance aux historiens de l’art pour restaurer des œuvres endommagées. « Le système pourrait tout à fait être utilisé avec des vidéos ou pour des projets de réalité virtuelle », a ajouté notre interlocuteur. La puissance de calcul graphique nécessaire serait alors beaucoup plus importante, mais la perspective de pouvoir personnaliser un monde virtuel à souhait est des plus prometteuses.

Source : Futura-Sciences