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NOUVELOBS.COM
| 18.02.2009 | 15:19
Lors
du Taiwan open 2009, rassemblant quelques uns des meilleurs joueurs de
Go, le programme MoGo développé par des chercheurs français a battu
pour la première fois un joueur professionnel de haut niveau.
Image
de la première victoire d'un ordinateur contre un joueur professionnel
humain en jeu de Go 9x9, réalisée par MoGo en 2008.
Au
jeu de go, par contre, les hommes restent encore capables de battre les
ordinateurs. Mais des chercheurs français ont mis au point un programme
qui pourrait bientôt surpasser les surpasser. MoGo, c’est son nom, a
remporté son premier succès en 2007 à Amsterdam contre un joueur
professionnel. La consécration n’a cependant eu lieu que tout récemment
au Taiwan Open 2009 où MoGo a gagné une partie contre un joueur de tout
premier plan, Zhou Junxun, 9ème Dan Pro et vainqueur de la LG Cup 2007.
Ce dernier a déclaré à la fin du match : « MoGo est apparu
comme un joueur de haut rang amateur au milieu du match et il a
effectué des manœuvres dignes d'un joueur professionnel. MoGo a gagné
facilement, ça m'attriste un peu, en même temps que ça
m'impressionne. »
Pour
faire face aux 10170 possibilités du jeu
de go (contre 1050pour les échecs), le programme travaille
en deux étapes. Dans une première phase, appelée « évaluation
Monte-Carlo », l'ordinateur étudie une position en jouant un très
grand nombre de parties aléatoires, cherchant à estimer la probabilité
pour chaque joueur de gagner la partie. Ensuite il établit un arbre de
représentation des futurs possibles qui lui permet d'explorer les coups
en amont et de voir ainsi quels coups jouer pour arriver à une
situation qui lui est favorable. Cela semble simple mais pour réaliser
ces opérations il a fallu mobiliser neuf TeraFlops sur le
supercalculateur néerlandais Huygens !
Après
cette série de matchs, le logiciel va être retravaillé afin de corriger
quelques « maladresses ». Mais son utilité ne se limite pas à
la résolution des jeux, les mêmes chercheurs appliquent cette
technologie pour la gestion de production d'énergie, l'optimisation
non-linéaire et d'autres domaines fondamentaux d'intelligence
artificielle.
J.I.
Sciences-et-Avenir.com
18/02/2009
Dernière mise à jour 29/06/2023
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