AlphaGo Zero peut désormais se passer de l’intervention de l’homme pour écraser ses adversaires

L’intelligence artificielle AlphaGo peut désormais écraser les champions (humains) au jeu de Go…sans aucune forme d’intervention humaine. DeepMind, la filiale de Google en charge des travaux sur l’IA et du développement d’AlphaGo, a présenté une nouvelle version du maitre de Go numérique : AlphaGo Zero. Ce dernier n’est pas seulement doté d’une capacité d’analyse encore plus poussée que l’AlphaGo (ce dernier a pourtant vaincu le numéro un mondial au jeu de Go). Surtout, AlphaGo Zero peut maintenant analyser les parties et augmenter son niveau de jeu sans aucune intervention humaine, et même sans aucune référence aux parties déjà jouées par les champions; AlphaGo apprend ainsi à jouer à très très haut niveau…en se combattant lui-même.

AlphaGo Zero a déjà joué plus d’une centaines de parties contre l’AlphaGo originel… et les a toutes remportées, cela après seulement trois jours d’ « entrainement ». Après 40 jours d’entrainement en solitaire, AlphaGo Zero a battu la version la plus récente d’AlphaGo (celle qui avait écrasé le numéro mondial Ke Jie au mois de mai dernier), par 89 parties à 11. Autant dire que n’importe quel champion humain se ferait à présent ridiculiser par la machine.

Pour Demis Hassabis, le CEO de DeepMind, c’est essentiellement le fait d’avoir rendu AlphaGo « libre » de toute intervention humaine qui l’a rendu aussi fort, comme si la machine pouvait alors déployer toute sa puissance tactique sans se sentir contrainte par des schémas de jeu devenus « trop humains » … et prévisibles. Cette capacité des IA modernes à devenir plus fortes dès lors que l’homme ne les nourrit plus directement rappelle aussi les oeuvres d’anticipation : dans le film Her de Spike Jonze, l’IA sensuelle finit par se détourner de son amoureux humain parce que sa super-intelligence finit par comprendre que cette expérience d’ « amour » s’avère bien trop limitée pour ses capacités…

Appliqué à d’autres champ d’activité que le jeu de Go, les capacités d’auto-apprentissages de DeepMind pourraient s’avérer bien plus précieuses encore. La recherche de nouvelles protéines, l’optimisation des énergies renouvelables, ou la découverte de nouveaux matériaux aux propriétés révolutionnaires, tout semble possible, et Hassabis imagine déjà un monde où un Skynet surpuissant viendrait à bout de n’importe quelle problématique complexe.