Le cyberblog du coyote

« Dessine-moi à la manière de Rembrandt un portrait d’un homme blanc de 30 ou 40 ans, regardant vers la droite » : voilà ce qu’ont demandé à un ordinateur une équipe réunissant des historiens de l’art et des informaticiens. Il a fallu 18 mois d’efforts pour terminer le projet « Next Rembrandt », mais le portrait, imprimé en 3D, a de quoi tromper un expert.

Avec l'intelligence artificielle, notamment grâce au deep learning, il est possible d'assimiler la technique d'un peintre, fût-il un des plus grands. Ensuite, l'impression 3D permet de réaliser un tableau avec une texture semblable à une véritable peinture. © Projet Next Rembrandt
Rembrandt van Rijn (1606-1669) a peint au cours de sa vie une longue série de portraits, si bien que leur analyse relève aujourd’hui du big data. Depuis 18 mois, une équipe de spécialistes de l’université de Delft, en Hollande, le pays natal du grand maître, et d’informaticiens de Microsoft, ont nourri un logiciel d’intelligence artificielle avec des images de portraits réalisés par Rembrandt.
Plus de 300 œuvres ont été analysées, de différentes manières, notamment à l’aide d’un scanner 3D pour capter la manière dont l’artiste maniait le pinceau. Par la technique du deep learning (« apprentissage profond »), l’algorithme a ainsi appris comment le peintre hollandais dessinait les yeux, les nez, les bouches, orientait les têtes et les regards, choisissait les lumières et les couleurs, etc.

Un tableau conçu grâce au deep learning puis imprimé en 3D

Une fois ce travail fait, l’équipe a en quelque sorte passé commande à ce peintre artificiel pour un portrait représentant « un homme caucasien, barbu, de 30 à 40 ans, portant des vêtements sombres, un col et un chapeau, et regardant vers la droite ». Agrégeant plus 160.000 détails prélevés sur de vrais tableaux de Rembrandt, l’ordinateur a réalisé ce portrait inédit, totalisant 148 millions de pixels. L’œuvre a été ensuite imprimée en 3D, en treize couches, pour reproduire le relief des coups de pinceaux qu’aurait pu donner le maître hollandais. Le résultat un faux remarquable, à découvrir (en anglais) sur le site du projet Next Rembrandt.
Le style du trait, le clair-obscur et la composition du tableau qui caractérisent Rembrandt sont bien là. Il faudrait confier ce portrait à un expert pour lui demander son avis sur l’origine de cette œuvre. Se tromperait-il ?
Ce projet n’est pas destiné à faire d’un ordinateur un faussaire ni de lancer une nouvelle industrie du faux tableau mais de chercher les liens possibles entre technologies, données (en français moderne « data ») et art. Il n’en reste pas moins que l’on peut se poser des questions sur les possibilités de l’intelligence artificielle en matière d'activité artistique. Dans le même temps, un service Web expérimental propose déjà de transformer une photo en un tableau « à la manière de ». Nous vous en parlerons demain…

Source : Futura-Sciences

AlphaGo a finalement triomphé de Lee Sedol, l'un des meilleurs joueurs au monde au jeu de go, par 4 points à 1.
Sa victoire au jeu de go était déjà acquise depuis le troisième match, qui a eu lieu le 12 mars. Il n’empêche : tout le monde voulait savoir si AlphaGo, le système d’IA mis au point par Google DeepMind, allait vaincre une quatrième fois Lee Sedol ou si le joueur Sud-Coréen, qui est indiscutablement l’un des meilleurs représentants mondiaux de cette discipline, allait parvenir à arracher un deuxième point.
Hélas pour Lee Sedol, c’est l’intelligence artificielle qui a remporté la cinquième partie. La dernière manche, qui s’est achevée ce mardi matin, avait débuté sur une erreur grossière d’AlphaGo. Mais la machine est parvenue à remonter la pente petit à petit pour parvenir au final à prendre l’ascendant sur l’humain. C’était « hallucinant », a réagi Demis Hassabis, le directeur de DeepMind, la société qui supervise AlphaGo.
Résultat des courses, AlphaGo a gagné par 4 à 1 contre Lee Sedol. L’ordinateur a remporté les trois premiers matchs (qui ont eu lieu les 9, 10 et 12 mars) puis s’est incliné au quatrième (le 13) après un sursaut d’orgueil du joueur sud-coréen. Le dernier duel a permis à AlphaGo de gagner sur un score fleuve. Ironie du sort, c’est Lee Sedol qui estimait il y a encore quelques semaines pouvoir écraser AlphaGo.
La veille de la première rencontre, Lee Sedol avait toutefois ajusté son point de vue et fait remarquer que la machine possède de nets avantages sur l’humain. Elle demeure en effet imperturbable au cours d’une partie, n’étant ni pressée, ni attentiste, ni épuisée, ni excitée. À l’inverse, le joueur humain peut se faire trahir par ses émotions ou son comportement, ce qui peut aider l’adversaire à gagner.

C'est une victoire incontestable pour AlphaGo

La difficulté centrale pour une IA au jeu de go réside dans le nombre de combinaisons qu’il faut explorer à chaque coup pour essayer de déterminer la meilleure tactique à suivre. Au départ, les possibilités s’élèvent à 10¹⁷⁰, ce qui est considérablement plus élevé que le jeu d’échecs (10¹²⁰) ou même tout simplement le nombre d’atomes se trouvant dans l’univers observable (10⁸⁰).
La victoire d’AlphaGo, même si elle est relativisée par d’autres spécialistes du domaine de l’intelligence artificielle, représente toutefois une étape notable dans son développement.
C’est aussi un évènement dans le monde du go.
La preuve, AlphaGo a fait son entrée dans le classement des meilleurs joueurs du monde, à la 4e place, juste devant Lee Sedol. Devant lui, il y a un Japonais (Iyama Yuta), un Sud-Coréen (Park Jungwhan) et un Chinois (Ke Jie). AlphaGo a aussi reçu un titre honorifique, grand maître du go, par l’association sud-coréenne du go, et a été élevé au rang de 9e dan, qui est celui que possède Lee Sedol.

Source : Julien Lausson, Numerama

Si vous avez de mal de comprendre pourquoi la victoire d'AlphaGo est si extraordinaire, allez voir le site Science étonnante.

Dans le match en cinq parties qui l'oppose à l'un des plus grands champions du jeu de go, l'intelligence artificielle AlphaGo développée par Google DeepMind est parvenue à emporter coup sur coup les trois premières victoires au cours de confrontations serrées.
L'intelligence artificielle a déjà pris l'avantage sur l'ensemble de la rencontre mais elle vient pourtant de connaître sa première défaite face à Lee Sedol dans la quatrième manche jouée ce dimanche. La partie est restée très serrée et si la stratégie des coups peu orthodoxes lui avait réussi sur les parties précédentes, elle s'est retournée contre elle sur ce quatrème événement, permettant au champion de prendre le dessus.
Le match a une nouvelle duré près de cinq heures et la machine a fini par déclarer forfait après la remontée de son adversaire sur la deuxième partie du jeu. S'il reste encore une partie à jouer, les trois premières victoires d'AlphaGo l'assurent du prix de 1 million de dollars qui sera reversé à des associations.
Ce succès redonne tout de même du beaume au coeur des amateurs de ce jeu multi-millénaire d'origine chinoise. Déjà, Ke Jie, joueur professionnel de 19 ans et qui a battu Lee Sedol en début d'année, affirme qu'AlphaGo ne pourra pas le battre, tout en reconnaissant que l'intelligence artificielle est beaucoup plus forte qu'il ne l'avait pensé initialement.

Source : gnt

L’ordinateur aura eu raison du champion du monde de go. En raflant ce samedi la troisième manche, contre le sud-coréen Lee Sedol, AlphaGo remporte donc le duel historique.
Lee Sedol, qui célébrait son dixième anniversaire de mariage aujourd’hui, s’est excusé de ne pas avoir répondu aux attentes de ceux qui le regardaient. «Je me suis senti impuissant. Je n’avais jamais ressenti autant de pression».
Le nom du vainqueur a beau être connu, la partie continue et les deux dernières manches se joueront quand même aujourd'hui et mardi. Pour les spécialistes de l’intelligence artificielle comme pour le monde du go, hors de question en effet de rater l’occasion de voir jouer AlphaGo, ce nouveau champion qui a créé la surprise cette semaine à Séoul.

L’ancêtre nord-coréen d’AlphaGo

Si AlphaGo est le premier à avoir battu un joueur professionnel, des programmes d’un niveau inférieur existent depuis près d’un demi-siècle. En 1968, l’Américain Alfred Zobrist mettait au point le premier ordinateur capable de battre un débutant.
Et dans la catégorie amateurs, l’un des meilleurs a longtemps été… Nord-coréen. En 1996, le Centre Informatique Coréen, un institut consacré à l’informatique et au développement de logiciels à Pyongyang, lance Eunbyul, ou Etoile argentée. Il devient alors en Asie l’un des plus populaires dans sa catégorie, remportant même plusieurs compétitions internationales. «Pendant plusieurs années, il a été l’un des meilleurs programmes pour les amateurs», confirme HR Lee, journaliste spécialiste du go pour le grand quotidien Chosun. En 2006, un Sud-Coréen en achète les droits d’importation pour le commercialiser au Sud.
«La Corée du Nord a toujours été plus forte en logiciels qu’en matériel informatique. Dans un domaine avec une forte composante culturelle comme le Go, ce n’est donc pas surprenant. Et à l’époque, dans les années 90, il ne devait pas y avoir beaucoup de concurrents en Chine, au Japon ou en Corée du Sud», commente Martyn Williams, journaliste pour le site spécialisé North Korea Tech. «Le Centre Informatique Coréen joue un rôle clé dans le développement et le lancement de nombreuses applications, tout en œuvrant au fonctionnement de l’intranet national».

Une activité intellectuelle

La Corée du Nord est membre de la fédération internationale de go depuis 1995, mais compte uniquement des joueurs amateurs. En 1992, Moon Yong-sam devient le premier Nord-Coréen à participer au Championnat du monde amateur. Dénigré jusqu’aux années 80, ce sport se serait développé avec la vague d’immigration de Japonais d’origine coréenne dans les années 60 et 70. Désormais, le go est considéré comme une activité intellectuelle dont les autorités font la promotion. Il serait même enseigné dans certaines maternelles. Mais il est réservé à une élite, et se joue essentiellement à Pyongyang et à Hamhung, la deuxième ville du pays.
Kim Heung Kwang, réfugié et directeur de l’association «Solidarité des intellectuels nord-coréens», raconte que sa fille a commencé à jouer quand elle avait 6 ans. «A l’époque, acheter un jeu de go coûtait l’équivalent d’un mois de salaire. Maintenant, les plateaux de bois nécessaires pour le jeu sont produits en plus grande quantité, et leur prix a donc baissé», raconte-t-il.

Source : Eva John, Libération

« Décisive », « historique », « inimaginable il y a encore quelques années » ou même «très inquiétante»… les superlatifs ne manquaient pas ce samedi matin pour qualifier la nouvelle victoire de l’ordinateur AlphaGo face au grand maître du jeu de go Lee Sedol.
Le programme d’intelligence artificielle conçu par Google a remporté sa 3e manche consécutive dans le duel en 5 parties qui l’opposait depuis mercredi au champion du monde qui domine la discipline depuis une décennie.

Demain débute un affrontement historique entre l’Homme et la machine. D’un côté, Lee Sedol, champion du monde de jeu de go, considéré comme une légende. Face à lui, AlphaGo, un programme d’intelligence artificielle (IA) développé par une filiale de Google qui a déjà balayé le champion d’Europe de ce jeu ancestral. Les cinq matchs qui se déroulent en Corée du Sud sont à suivre en direct sur Internet.
Le 11 mai 1997, le champion du monde d’échecs Garry Kasparov s’inclinait face au superordinateur Deep Blue d’IBM. Un peu moins de 20 ans plus tard, un autre affrontement tout aussi titanesque est sur le point de débuter. Demain matin, à 4 h 30 en France (12 h 30 en Corée du Sud), Lee Sedol, multiple champion du monde de jeu go, jouera contre AlphaGo, le programme d’intelligence artificielle (IA) développé par DeepMind, une filiale de Google. La compétition se déroulera en cinq manches les 9, 10, 12, 13 et 15 mars. Les lève-tôt peuvent suivre les parties en direct depuis la chaîne YouTube créée pour l’occasion.
L’enjeu de ce face à face est d’abord symbolique car, dans les faits, AlphaGo a déjà prouvé sa puissance. En octobre dernier, lors d’un affrontement à huis clos, l’IA a sèchement battu Fan Hui, triple champion européen en titre du jeu de go, en gagnant cinq victoires à zéro. Un coup de tonnerre dans le landerneau de l’intelligence artificielle. En effet, les experts estimaient qu’il faudrait encore une décennie, voire plus, avant qu’une machine ne puisse vaincre un humain à ce jeu de réflexion dont « le nombre de combinaisons possibles est supérieur au nombre d’atomes que compte l’univers », dixit Demis Hassabis, l’un des fondateurs de DeepMind.
Cependant, pour asseoir sa suprématie, AlphaGo a besoin d’un trophée. Battre le champion du monde en titre, qualifié de « Roger Federer » du jeu de go, aurait un retentissement médiatique énorme en permettant à Google de se poser en référence face à ses concurrents dans le domaine et notamment Facebook qui mise aussi beaucoup sur l’intelligence artificielle.

Le champion du monde en proie au doute face à AlphaGo

Quelle sont les chances de Lee Sedol face à la machine ? « J’ai entendu dire qu’AlphaGo est étonnamment fort et s’améliorera encore mais je suis confiant et pense que je pourrai gagner, au moins cette fois-ci », déclarait-il en janvier dernier. Il y a peu, le champion de 32 ans avançait même un pronostic, affirmant à Associated Press pouvoir battre son opposant 5-0 voire, au pire, 4-1.
Cependant, lors de la conférence de presse qui s’est tenue hier à Séoul, il s’est montré beaucoup plus prudent. Une démonstration du fonctionnement d’AlphaGo semble lui avoir prouvé que l’affrontement sera rude. « Aujourd'hui, je sais comment son algorithme a réussi à réduire le nombre de choix possibles. J'ai le sentiment qu'AlphaGo peut, dans une certaine mesure, imiter l'intuition humaine », a-t-il déclaré à l’AFP. Humilité stratégique ou réalisme ? Difficile à dire…
Une chose est sûre, la victoire de l’IA sur l’humain au jeu de go n’est plus hypothétique, ce n’est qu’une question de temps. « Je pense que l'IA va, à terme, battre les humains au Go et qu'il s'agit de la conséquence inévitable du changement », a indiqué le grand maître. « Mais les robots ne comprendront jamais la beauté du jeu comme nous, les humains, la comprenons », semble-t-il se consoler par avance.

Source : Futura-Sciences

AplhaGo, programme d’intelligence artificielle développé par DeepMind, filiale de Google, a battu un joueur professionnel au jeu de go. Une avancée majeure qui n'était pas attendue avant une dizaine d’années. L'annonce vient d'en être faite, au moment d'une publication scientifique. De quoi décrypter la réalisation et la méthode, avec réseaux neuronaux et apprentissage. Accrochez vos ceintures et plongez avec nous dans les rouages d'AlphaGo qui défiera le champion du monde en mars prochain, et qui aura aussi, sans doute, des déclinaisons au-delà du jeu…

Cette semaine peut être considérée comme historique pour l’intelligence artificielle. D’une part, elle a perdu l’un de ses pères, Marvin Minsky et, d’autre part, elle a franchi une étape majeure dans son perfectionnement. Google a en effet annoncé que sa filiale DeepMind avait développé une intelligence artificielle qui a battu à plate couture un joueur professionnel. Nommé AlphaGo, le programme a surclassé Fan Hui, triple champion européen en titre du jeu de go, en gagnant cinq victoires à zéro. L’affrontement a eu lieu en octobre dernier, mais Google a souhaité attendre la parution de l’article scientifique consacré à ce défi dans la revue Nature avant d'annoncer cet exploit. Pourquoi cette victoire est-elle si importante ? Parce que, après le succès de l’ordinateur Deep Blue face au champion du monde d’échecs Gary Kasparov en 1997, le go restait le seul jeu de réflexion à résister aux machines. Il y a un peu plus d’un an, les experts ayant développé les programmes de jeu de go les plus performants, à l’instar de Crazy Stone du Français Rémi Coulom, estimaient qu’il faudrait encore une décennie, voire plus, avant qu’une machine ne puisse vaincre un humain.
Les règles du go sont simples : deux joueurs s’affrontent sur un plateau où ils placent des pierres noires et blanches afin de délimiter des territoires et de capturer les pièces de l’adversaire. Le but ultime est de contrôler plus de la moitié du plateau. Mais cette apparente simplicité cache une profonde complexité car ce jeu repose avant tout sur l’intuition. « Le nombre de combinaisons possibles est supérieur au nombre d’atomes que compte l’univers », résume Demis Hassabis, l’un des fondateurs de la société britannique DeepMind que Google a acquise en 2014. Les techniques d’intelligence artificielle basées sur la force brute, qui construisent un arbre binaire de recherche pour tester toutes les possibilités de mouvements, n’avaient jusqu’ici aucune chance de succès avec le jeu de go.

L’algorithme apprend en jouant contre lui-même

Pour réussir ce coup de maître, DeepMind a combiné les meilleurs techniques d’intelligence artificielle et la puissance de calcul mise à sa disposition par la plateforme de cloud computing de Google. Au cœur du dispositif, deux réseaux neuronaux d’apprentissage profond ayant chacun une tâche différente. Le premier appelé policy network (quelque chose comme « réseau politique » ou « réseau de décision ») travaille à prédire le prochain coup tandis que le second, value network (« réseau de valeur »), estime l’issue favorable d’un mouvement à partir de la configuration du plateau de jeu.
Les deux réseaux ont été associés à un arbre binaire de recherche qui utilise la méthode algorithmique probabiliste dite de Monte-Carlo sur laquelle reposent les logiciels de jeu de go les plus performants du moment (Crazy Stone et Zen). Elle consiste à jouer toutes les fins de parties possibles à partir d’une position en comptabilisant les parties gagnantes et perdantes. Les réseaux neuronaux sont là pour affiner la recherche, réduire sa complexité et sa profondeur, en adoptant une forme de raisonnement plus proche de l’imagination humaine.
Chaque réseau est composé de douze couches contenant chacune des millions de connexions neuronales. Les « réseaux politiques » ont été entraînés avec une base de données de 30 millions de coups provenant de parties jouées par des experts jusqu’à ce qu’ils puissent prédire un mouvement 57 % du temps. Mais pour qu’AlphaGo puisse développer ses propres stratégies de jeu, DeepMind a eu recours à un apprentissage renforcé en lui faisant jouer des milliers de parties contre lui-même. Puis, les « réseaux politiques » ont été utilisés pour entraîner les « réseaux de valeur », toujours par apprentissage renforcé. « Ces réseaux de valeur peuvent évaluer n’importe quelle position de go et estimer l’éventuel gagnant », souligne Google.
Évidemment, cet ambitieux programme n’aurait pu aboutir sans la puissance de calcul et la capacité de stockage que le géant nord-américain a fourni à travers son réseau de cloud computing. Par ailleurs, l’équipe de DeepMind a utilisé la plateforme d’intelligence TensorFlow dont Google a récemment libéré le code source. Ne restait plus ensuite qu’à envoyer AlphaGo défier un joueur professionnel. Mais avant cela, en guise d’échauffement si l’on peut dire, il a été confronté aux meilleurs logiciels de go du moment. Installé sur une seule machine, AlphaGo a remporté 499 des 500 parties disputées.

Comment sera utilisée cette intelligence artificielle ?

Face à Fan Hui, joueur français d’origine chinoise champion d’Europe en titre, le programme de DeepMind n’a pas fait de détails, s’adjugeant cinq victoires contre zéro pour son opposant. « Avec AlphaGo, on a joué durant cinq jours, avec deux parties par jour, une normale et une rapide. J’ai perdu 5-0 les parties normales, 3-2 les parties rapides. Comme lui joue très vite, j’aurais dû perdre plus dans les parties rapides, mais ce fut l’inverse, explique Fan Hui dans un entretien avec Le Monde. Je n’ai pas du tout eu l’impression de jouer contre un ordinateur. Il joue comme un humain ». Sans doute le meilleur compliment que pouvait recevoir AlphaGo…
Mais Google ne compte pas en rester là. Le prochain défi pour son intelligence artificielle sera de tenter de battre le champion du monde de la discipline, Lee Sedol. La rencontre aura lieu en mars prochain à Séoul et le match sera retransmis en direct via la chaîne YouTube DeepMind. « J’aurai le privilège d’affronter pour la première fois un ordinateur. J’ai entendu dire qu’AlphaGo est étonnamment fort et s’améliorera encore, mais je suis confiant que je pourrai gagner, au moins cette fois-ci », a déclaré Lee Sedol.
Quelle que soit l’issue de cet affrontement ultime, AlphaGo a d’ores et déjà fait accomplir un pas de géant à l’intelligence artificielle. Mais au-delà du jeu de go, la grande question est de savoir ce que Google compte faire de ce formidable outil. « Même si les jeux sont la plateforme idéale pour développer et tester rapidement des algorithmes d’intelligence artificielle, au bout du compte, nous voulons appliquer ces techniques à d'importants problèmes du monde réel », commente l’entreprise qui cite comme exemple la modélisation climatique et le diagnostic de maladies complexes. On peut aussi penser que Google exploitera cette technologie pour perfectionner ses propres services, notamment son moteur de recherche et son assistant vocal pour smartphones.
Au cours de la conférence de presse qui a suivi la présentation d’AlphaGo, Demis Hassabis a été questionné sur les risques potentiels à long terme d’une intelligence artificielle aussi performante. Il a répondu que son entreprise collaborait sur ce sujet avec des universitaires, organisait des conférences et s’était dotée d’un comité d’éthique interne. « Par ailleurs, nous nous sommes mis d’accord avec Google pour que ces technologies ne soient pas utilisées à des fins militaires », a-t-il assuré.

Source : Marc Zaffagni, Futura-Sciences

On peut désormais tester les talents culinaires du Chef Watson, le superordinateur d’IBM. La firme nord-américaine propose un site web où il suffit de fournir au moins un ingrédient pour que l’intelligence artificielle propose une recette expliquée pas à pas.

Vous vous souvenez de Watson, le système d’intelligence artificielle développé par IBM ? Après avoir fait sensation en 2011 au jeu télévisé Jeopardy, qui est en quelque sorte un « Questions pour un champion » inversé, le dispositif est aujourd’hui expérimenté dans divers domaines, comme la médecine, la météorologie, les transports et même la cuisine !
IBM a en effet développé une version de Watson capable de combiner des idées d’ingrédients pour mettre au point des recettes de cuisine. L’expérience a été tellement satisfaisante que l’entreprise américaine a même fait publier un livre présentant 65 plats concoctés par l’intelligence artificielle.
Si vous souhaitez tester les suggestions du Chef Watson, sachez que c’est désormais possible. IBM a mis en place un site — IBM Chef Watson — dans lequel les internautes (qui devront au préalable s’enregistrer avec un compte IBM ou leur profil Facebook) pourront tester les combinaisons d’ingrédients et découvrir ensuite les plats que l’on peut faire avec.
L’application, bien qu’en anglais, est relativement simple d’utilisation. Une fois identifié sur le site, vous devez choisir au moins un ingrédient. Le Chef Watson en sélectionne alors trois autres et affiche en dessous une liste de propositions. Celle-ci est mise à jour en temps réel en fonction des changements apportés sur les trois ingrédients supplémentaires (et qui sont optionnels).

Chef Watson s’adapte en temps réel aux ingrédients

Des réglages permettent d’inclure ou d’exclure systématiquement un ou plusieurs ingrédients particuliers (ce qui est très utile lorsqu’il faut prendre en compte des allergies ou des interdits alimentaires). Des options de recherche sont aussi disponibles sur le site, ce qui permet de chercher un ingrédient, un plat ou un style (japonais, arabe, italien, etc.) bien précis.
Ci-dessus, un exemple de suggestions incluant du cacao, de la pastèque, du riz et des tomates. Au total, près de vingt recettes sont proposées. En cliquant sur l’une d’entre elles, le Chef Watson précise les quantités à prévoir pour quatre personnes, les ingrédients complémentaires qui seront nécessaires pour l’assaisonnement et les étapes à suivre pour cuisiner le tout.
Avec une telle application, il devient potentiellement très facile de créer des plats en sélectionnant les ingrédients que l’on peut avoir dans le réfrigérateur. Plus besoin de chercher soi-même la recette : il suffit juste de dire ce que l’on a sous la main. Et peut-être qu’à terme, avec les réfrigérateurs connectés, cette étape ne sera même plus nécessaire.

Source : Futura-Sciences

L’intelligence artificielle fait couler beaucoup d'encre et suscite des avis partagés, entre craintes et fascination. Il est temps de revenir sur son histoire...

Lire l'article de Nicolas Rougier sur Interstices

Il a gagné le jeu télévisé Jeopardy... et publié un livre de cuisine. Mais ce ne sont pas là les applications les plus novatrices du superordinateur Watson. IBM veut l'utiliser dans le domaine de la santé, avec 14 partenariats, pour trouver de nouveaux traitements contre le cancer, mais aussi dans la finance et l'industrie pétrolière.

Lire l'article dans Futura-Sciences

Cepheus, un programme informatique développé par des chercheurs de l’université de l’Alberta au Canada, revendique son invincibilité à une variante du poker. Entraîné à jouer contre lui-même pendant deux mois, il a passé en revue des milliards de possibilités jusqu’à connaître le jeu « par cœur ». Cette réussite pourrait avoir des débouchés dans d’autres domaines comme la sécurité ou la santé.

Par Marc Zaffagni, Futura-Sciences

Un cap important vient d’être franchi en matière d’intelligence artificielle grâce au poker… Le célèbre jeu de cartes a servi de terrain d’expérimentation pour une équipe de chercheurs de l’université de l’Alberta (Canada) qui a mis au point un programme informatique tellement performant qu’il est imbattable. Baptisé Cepheus, ce logiciel a résolu l’une des variantes du poker appelée Texas Hold'em à limite fixe en tête-à-tête (en anglais heads-up limit hold’em poker). Cela signifie qu’il est en mesure de systématiquement battre un joueur humain, au moins sur la durée.
Dans leur article publié par la revue Science, les chercheurs qui ont mis au point Cepheus expliquent que le programme ne va certes pas gagner de l’argent à chaque main, mais qu’il triomphe invariablement sur le long terme. « Si l'on prend en compte toutes les mains qui peuvent survenir et que l'on fait la moyenne, alors l'ordinateur ne peut pas perdre. Il est soit à l'équilibre soit gagnant. »

Six milliards de mains à la seconde

Pour atteindre cette quasi-perfection, Cepheus a eu droit à un entraînement des plus intensifs. Après avoir intégré les règles du jeu, le logiciel a joué contre lui-même pendant deux mois, analysant 6 milliards de mains par seconde pour choisir la meilleure option en prenant en compte toutes les conséquences découlant de chaque décision possible. Pour atteindre cette puissance de calcul, l’équipe de l’université de l’Alberta a coordonné 200 ordinateurs dotés chacun de 32 Go de mémoire vive et de 24 processeurs. Au final, Cepheus aura joué l’équivalent d’un milliard de milliards de mains, apprenant de ses défaites et de ses victoires.
« Même si Cepheus ne joue pas parfaitement, il est si proche de la perfection qu’après avoir joué au poker contre lui l’équivalent d’une vie entière (environ 60 millions de mains) on ne peut voir la différence. Il est parfait en pratique », expliquent ses concepteurs. Ces derniers ont créé un site Internet dédié au projet sur lequel il est possible d'affronter Cepheus.
Mais l’apport de Cepheus en matière d’intelligence artificielle pourrait aller bien au-delà du poker. Michael Bowling, le chercheur à l’origine de ce projet, a indiqué au site The Verge qu’il pensait que son programme pourrait aider les gouvernements et certaines entreprises à optimiser leurs stratégies en matière de sécurité informatique. Cepheus pourrait aussi aider les médecins à soigner les patients souffrant de diabète, en prenant en compte des changements de situation (régime alimentaire, activité physique) et certaines incertitudes pour ajuster leur traitement.

Source : Futura-Sciences

Si nous finissons enfin par rencontrer des extraterrestres, ils ne ressembleront probablement pas à de petits hommes verts ou à des insectes géants. Il est plus probable que ce ne soit pas des créatures biologiques mais plutôt des robots extrêmement avancés avec une intelligence supérieure à la nôtre dans des proportions que nous ne pouvons même pas imaginer.
Si de très nombreux écrivains, futuristes et philosophes ont prédit le développement de l’intelligence artificielle et considèrent pour certain, dont le célèbre Stephen Hawking, que c'est une menace pour l'humanité, cette menace était sur Terre. Mais cette forme d'intelligence supérieure pourrait surtout venir de l'espace.
C'est la conclusion d'une étude, «Alien Minds» (L'esprit des extraterrestres dont on peut voir une présentation ici), de Susan Schneider, Professeure de Philosophie de l'Université du Connecticut. Elle doit être publiée prochainement par la NASA. Susan Schneider rejoint ainsi les thèses d'astronomes comme Seth Shostak, Directeur du Centre de recherche de la NASA sur l'intelligence extraterrestre ou SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence), de l'astrobiologiste, toujours de la NASA, Paul Davies, et du responsable de l'astrobiologie de la Library of Congress Stephen Dick. Ils considèrent tous qu'une intelligence dominante dans le cosmos est probablement artificielle.
Susan Schneider pense que la civilisation humaine est d'ailleurs proche de l'étape où elle améliore sa propre biologie et s'en affranchit peu à peu, l'homme machine. C'est ce que Ray Kurzweil a appelé la singularité. Et pour Susan Schneider, nous n'allons pas seulement améliorer nos cerveaux avec de la technologie mais devenir progressivement totalement synthétique, ce qui ne veut pas dire qu'il n'y aura plus pas de pensée originale, de créativité et d'émotion.
Parvenir à la conclusion que les civilisations avancées extraterrestres sont très probablement artificielles est un raisonnement assez simple d'après Seth Shostak. «Si on considère que tout signal radio extraterrestre que nous recevons provient d'une civilisation au moins aussi avancée que la nôtre. Disons, de façon prudente, que la civilisation moyenne utilise la radio pendant 10000 ans. D'un point de vue purement statistique, la chance de rencontrer une civilisation bien plus ancienne que la nôtre est très élevée».

Source : Slate.fr

Google a développé un logiciel expérimental qui sait décrire avec précision une image dès la première analyse. Cet outil basé sur une double interface neuronale pourrait servir à générer des sous-titres vocaux pour aider les personnes non voyantes, mais également servir à transmettre les données dans des régions où les connexions mobiles sont trop lentes en remplaçant les images par du texte.

Lire l'article sur Futura-Sciences

Le réseau social Facebook a développé une technologie de « vérification faciale » dont la précision est à peine inférieure à ce que peut faire un humain. Baptisée DeepFace, elle est capable de déterminer si deux photos contiennent le même visage avec un taux de réussite de 97,25 %. Le système repose sur de la modélisation 3D ainsi qu'un réseau neuronal à neuf couches qui crée plus de 120 millions de connexions. Il s'agit pour le moment d'un projet de recherche, mais son potentiel est très important pour Facebook.

Lire l'article sur Futura-Sciences

18.11.13 - Une équipe de l’EPFL a remporté un concours international d’intelligence artificielle grâce à un logiciel imitant les humains dans leur façon de jouer au célèbre jeu vidéo.

Lire l'article sur EPFL Actualités IC

Tetris definition est un célèbre jeu vidéo créé en 1985 par Alexey Pajitnov. Dans ce jeu de réflexion, le joueur doit empiler des pièces de différentes formes de manière à créer un mur formé de lignes horizontales superposées. Un ordinateur est-il capable d'apprendre tout seul à jouer à ce jeu ? L'apprentissage par renforcement, un domaine de l'intelligence artificielle, propose des solutions à ce genre de problèmes.

Lire l'article sur Interstices

Des chercheurs américains de l'université de l'Illinois à Chicago ont confirmé après quelques tests sur un des meilleurs systèmes d'intelligence artificielle que ces derniers, en comparaison avec le cerveau humain, ne dépassent pas l'intelligence d'un jeune enfant d'environ quatre ans d'âge... Le système de référence testé se nomme ConceptNet 4 du MIT. Les tests ont consisté à faire passer à ce système d'IA (Intelligence Artificielle) un test de QI pour enfants. On a remarqué que les scores de la machine n'étaient pas réguliers durant le test. Si l'on avait obtenu la même chose avec un enfant, on se serait inquiété.

L'ordinateur est aussi intelligent qu'un enfant de 4 ans

ConceptNet4 a très bien réussi le test de vocabulaire et de similitude. Par contre, dès lors que des questions « Pourquoi » apparaissaient, les scores étaient vraiment mauvais. A priori, le souci actuel lorsqu'on veut établir une IA est que le programme puisse réaliser des jugements sérieux et prudents sur une simple perception de la situation ou de faits. Avoir un bon sens commun requiert de posséder un grand nombre de faits implicites dont on finit par ne même plus avoir conscience. N'oublions pas que les bébés apprennent déjà énormément sur leur environnement!

Sources : Sur-la-Toile, Science Daily

Le 11 mai 2012 marquait l'anniversaire des 15 ans de la victoire aux échecs de Deep Blue, le supercalculateur d’IBM, contre le Russe Garry Kasparov. L'un des concepteurs de la machine, cité dans un ouvrage récent, explique que la supposée stratégie de jeu ayant déstabilisé le grand champion, était un bug informatique !
Il y a plus de 15 ans, le 11 mai 1997, le grand champion d’échec Garry Kasparov s’était incliné face à Deep Blue, un superordinateur conçu par IBM. Une situation déroutante pour le Russe qui prétendait ne jamais pouvoir perdre face à une machine.
Lors de la rencontre, c'est vers la fin de la première partie, au 44e déplacement, que le supercalculateur avait réalisé un coup osé et surprenant en sacrifiant un de ses pions. Alors qu’auparavant, il se limitait à répondre au coup par coup, il a donné au champion, avec cette manœuvre imprévisible, l’impression qu'il mettait en place un jeu stratégique de longue haleine. Face à ce jeu contrintuitif, cherchant le piège, le champion a pensé que Deep Blue possédait une intelligence supérieure, ce qui a eu pour effet de le déstabiliser jusqu’au bout de la rencontre, qu’il a perdue (1 victoire, 3 nulles, 2 défaites).
Ainsi, il y a 15 ans, la machine était devenue plus intelligente que l’Homme. Mais la commémoration de cet événement est troublée par la sortie d’un ouvrage intitulé The Signal and the Noise (Le signal et le bruit) rédigé par Nate Silver un statisticien américain influant. En partant de l’exemple des prévisions météorologiques, l’auteur explique que les supercalculateurs sont incapables d’assurer tout seuls les prédictions, car leurs capacités d’interprétation sont limitées. Parmi les exemples qu’il égrène au fil des pages, il parle de la victoire de Deep Blue en 1997. Ce qu’il révèle remet fortement en question la supposée supériorité de « l’intelligence » de Deep Blue.
L’auteur a en effet interrogé Murray Campbell, l’un des trois principaux concepteurs de Deep Blue. Selon lui, ce fameux coup proviendrait en réalité d’un bug… Alors qu’elle était programmée pour résoudre jusqu’à 200 millions de positions par seconde, la machine s’est avérée incapable d'en choisir une. C’est donc de façon totalement aléatoire qu’elle a déplacé un pion, engendrant son sacrifice. Ayant alors une toute autre perception de Deep Blue, Kasparov a totalement changé de stratégie.
Au final, le supercalculateur n'avait pas imaginé un coup de maître, mais a simplement eu de la chance face à un adversaire déstabilisé.
C'est à partir de ce succès bien involontaire que le supercalculateur d'IBM a ouvert la voie de l’informatique cognitive. Ainsi, son descendant aux États-Unis, également conçu par IBM, a remporté début 2011 le jeu télévisé Jeopardy face à deux champions. IBM souhaite aller encore plus loin en cherchant maintenant à simuler entièrement le cerveau humain avec son supercalculateur pour pouvoir détecter, apprendre et même prévoir. S'il y parvient, les coups de bluff ne seront plus les conséquences de bugs informatiques lors des parties d'échecs.

Source : Futura-Sciences

IBM travaille à la création d’une application mobile qui permettrait aux utilisateurs d’exploiter l’intelligence artificielle de son superordinateur Watson pour obtenir des réponses aux questions les plus complexes. C’est avant tout au secteur professionnel que se destinerait cet assistant vocal.
Watson, le superordinateur d’IBM dont la connaissance encyclopédique et la vitesse d’analyse lui ont permis de battre les humains au jeu télévisé américain Jeopardy, va se transformer en assistant vocal pour terminaux mobiles. C’est ce à quoi travaille actuellement Big Blue, qui cherche à capitaliser sur cette technologie dans le domaine des services analytiques, un marché qui se chiffre en dizaines de milliards de dollars.
Techniquement, Watson repose sur 10 serveurs rack IBM alimentés par 90 processeurs Power7 octuple cœur (3,5 GHz) qui totalisent 2.880 fils d’exécution ou threads et 16 téraoctets de mémoire vive. Pour fournir une réponse à une question, Watson travaille à partir du logiciel IBM nommé DeepQA qui interroge et décortique les informations piochées dans une base de données géante de 200 millions de pages (dictionnaires, encyclopédies, documents de recherche, articles d’actualité…). Sa vitesse d’analyse est de 500 Go de données par seconde.
En septembre 2011, IBM a passé un partenariat avec le prestataire américain de services médicaux WellPoint, afin d’utiliser Watson comme assistant d’aide au diagnostic sur le cancer. En mars dernier, c’est Citigroup qui a décidé d’évaluer les capacités de Watson sur l’analyse financière dans le but d’améliorer les transactions des investisseurs.

Un petit frère de Watson est en route

IBM souhaite désormais créer l’application qui permettra aux entreprises auxquelles il fournit la technologie Watson de pouvoir l’interroger depuis un terminal mobile. Bernie Meyerson, vice-président de l’innovation chez IBM a expliqué à Bloomberg qu’un « Watson 2.0 » était en préparation. Principal objectif, le doter de la technologie de reconnaissance des images et du langage naturel afin que les usagers puissent lui poser une question ou lui montrer quelque chose à analyser en prenant une photo avec leur smartphone ou leur tablette. Pour cela, IBM va notamment recourir à la reconnaissance vocale Nuance, qu’Apple utilise déjà pour son assistant Siri. « La puissance nécessaire à faire fonctionner Watson est en train de chuter comme une pierre », assure Bernie Meyerson.
L’idée n’est pas de faire entrer Watson dans les mobiles, mais plutôt de l’interroger à distance. La requête sera transmise via Internet au superordinateur qui renverra sa réponse en quelques secondes. C’est ainsi que fonctionne l’assistant vocal Siri, en envoyant les questions vers les serveurs Apple qui la traitent puis restituent une réponse par le biais d’une voix de synthèse.
Mais la grande différence entre Siri et Watson, c’est que le premier a pour vocation de déduire le sens d’une requête afin de comprendre n’importe quelle question, tandis que le second tire sa puissance de sa capacité à récupérer l’information au moyen d’une analyse approfondie.

Watson le spécialiste, contre Siri le généraliste

Watson est un spécialiste plutôt qu’un généraliste, auquel il faut beaucoup de temps pour apprendre un sujet donné. Dans le cas du partenariat avec WellPoint, le service d’aide au diagnostic médical ne sera opérationnel que fin 2013, le temps que Watson assimile toutes les données liées à l’oncologie. C’est pour cette raison qu’IBM ne compte pas s’orienter vers des applications grand public mais au contraire fournir un service professionnel pointu. Le modèle économique consiste à vendre des outils analytiques basés sur Watson à une entreprise ayant un besoin dans un domaine spécifique (finance, santé, télécommunications, agronomie…) et à lui apporter l’application mobile adaptée. Ce n’est donc pas encore demain que l’on pourra se mesurer à Watson avec son smartphone dans une partie de Jeopardy…

Source : Futura-Sciences