force brute contre deep learning...

df · December 2017

Bonjour,

Tempête sur l'échiquier ! Le journal "Le Monde" se fait l'écho d'une annonce de le société "DeepMind" (Google): son algorithme d'intelligence artificielle ALPHA ZERO, déclinaison de ALPHA GO, le champion informatique du jeu de Go, a affronté STOCKFISH, le champion du monde 2016 des programmes d'échecs et partenaire d'entraînement des plus grands joueurs de la planète. Sur 100 parties, AlphaZero en a remporté 28 et fait 72 nulles.

"AlphaZero" est un algorithme d'apprentissage par renforcement. On lui inculque les règles de base, il réalise des millions de parties contre lui-même, engrange un nombre considérable de statistiques et finit par attribuer des probabilités de victoire à telle ou telle configuration.
Fait surprenant dans cette issue: AlphaZero évalue seulement 80 000 coups par secondes contre 70 millions pour son adversaire.

La philosophie de "Stockfish" est bien différente. Elle obéit au principe dit de "force brute": pour chaque position, une arborescence des coups possibles est établie et évaluée.
La quantité de données à traiter augmente exponentiellement mais au fil des années, cette croissance a pu être compensée par la puissance de calcul ainsi que par des améliorations algorithmiques notables.
En gros, les concepteurs ont coupé les "branches mortes" de l'arborescence, intégré des stratégies d'ouverture, affiné les fonctions d'évaluation des coups etc...
Cependant, la "force brute" continue de se heurter à une forme de court-termisme informatique appelé "effet d'horizon"... En gros, comme l'explique l'article, on ne peut avoir l'assurance qu'une stratégie prometteuse sur 20 coups ne se soldera pas par une catastrophe au 21ème.

Les concepteurs de "Stockfish" relativisent leur défaite: lors du tournoi, la cadence imposée de 1 minute par coup empêche toute analyse efficace de positions complexes.
De plus AlphaZero tournait sur "un système dédié ultra puissant" de plus de 5000 processeurs. Enfin la version de Stockfish utilisée lors de l'affrontement était vieille d'un an et jouait avec un nombre anormalement élevé de "tâches en arrière-plan".

Une chose est sûre en revanche: si le joueur humain était dépassé depuis quelques années, il l'est deux fois plus aujourd'hui.

source: "Alphazero, algorithme prodige de l'échiquier" par Pierre Barthélémy-"Le Monde" du Mercredi 20 Décembre 2017.
...

Fin de partie · December 2017

Lire aussi https://arxiv.org/abs/1712.01815

rene31 · December 2017

Bonjour,
Effectivement, l’article de Pierre Barthélémy, cité comme source de ce fil de discussion, exacerbe l’évolution de l’IA dans le domaine du jeu avec l’incroyable performance d’Alpha Go sur le jeu de Go. Aujourd’hui, on sait «qu’un programme informatique est capable d’apprendre, de raisonner, de juger, de prévoir et de déclencher une action »… Voilà tous les ingrédients nécessaires pour que l’IA s’infiltre subrepticement, et de plus en plus rapidement, dans tous les domaines des activités humaines … bien au-delà de celui du jeu.

Face à cet état de fait, l’indifférence générale et l’inconscience politique pour cette révolution entrainera, à coup sûr, un développement anarchique et incontrôlé, à l’exemple de celui observé actuellement avec les réseaux sociaux …(voir les déclarations de Sean Parker et Chamath Palihapitiya, respectivement ancien président et ancien cadre de Facebook)

Malgré ces mises en garde, Facebook a développé DeepFace, une application de reconnaissance de visages qui met en œuvre des algorithmes de Deep Learning avec un réseau de neurones à 9 couches…Microsoft et Google exploitent le DL dans leurs nouvelles interfaces vocales. IBM et son système Watson, dédié à l’apprentissage automatique et au traitement cognitif des données en langage naturel, vise bien d’autres domaines que celui du jeu (médecine, météo, marketing,…).

Les Géants mondiaux - aux moyens considérables - comme les GAFA (Google, Apple, Facebook et Amazon) au Etats-Unis et les BATX (Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi) en Chine et d’autres.., dominent outrageusement les nouveaux marchés créés par leurs recherches associées au numérique (robotique, Drones, voitures autonomes, etc…). Sans compter sur le développement mondial, discret et souterrain, des robots militaires et des « armes autonomes » …

Heureusement, face aux ambitions prométhéennes de ces grands groupes et au développement de l’IA, le projet AI100 de l’Université de Stanford a pour but d’étudier la manière dont nos vies et nos sociétés seront concrètement affectés par l’avènement de l’intelligence artificielle. Certains chercheurs s’associent aux craintes exprimées récemment par l’entrepreneur Elon Musk patron de Tesla, Paypal et SpaceX et l’astrophysicien Stephen Hawking qui expriment leurs craintes face à la robotisation de nos sociétés qui, d’après eux, pourrait à terme menacer la race humaine.

« Tant que l’on n’a pas bien compris la liaison
de toutes choses et l’enchaînement des causes
et des effets, on est accablé par l’avenir. »

Fin de partie · December 2017

Rene31 a écrit:

qui expriment leurs craintes face à la robotisation de nos sociétés qui, d’après eux, pourrait à terme menacer la race humaine.

Ce n'est qu'une menace parmi beaucoup d'autres déjà identifiées (nucléaire, ogm, nanotechnologies, intensification de l'activité radio-électrique: wifi, téléphone portable, télémétrie des compteurs "intelligents"....)

Sur l'IA voir le film Her, https://fr.wikipedia.org/wiki/Her

rene31 · December 2017

Non ! la menace est d'un autre niveau que celles énumérées ...

Que penser lorsqu'un ancien cadre de Facebook dénonce aujourd'hui les dérives de ce programme (initialement destiné aux étudiants) : "Je pense qu'au plus profond de nos esprits, nous savions que quelque chose de mauvais pouvait arriver. Nous avons créé des outils qui déchirent le tissu social permettant à la société de fonctionner. C'est en train d'éroder la façon avec laquelle les gens agissent entre eux et je n'ai pas de solution...Vous savez, ma solution, c'est que je n'utilise plus ces outils. Je peux contrôler mes décisions et donc je n'utilise pas cette merde. Je peux contrôler les décisions de mes enfants, donc ils n'utilisent pas cette merde" ?

D'après Stephen Hawking :
"L'intelligence artificielle est ce qui peut arriver de meilleur ou ...de pire à l'humanité"
Ceux qui, depuis des années, ont travaillé dans ce domaine ont une certaine idée de ce qui pourrait être le meilleur ... mais aussi le pire !

“Le fatalisme a des limites. Nous devons nous en remettre au sort uniquement lorsque nous avons épuisé tous les remèdes.” Gandhi

Fin de partie · December 2017

Rene31:

Tu mélanges tout.

Les anciens cadres de FB ne dénonçaient pas l'utilisation de l'intelligence artificielle mais de l'influence de FB sur la vie des gens (et de ce qui a été fait par cette entreprise pour qu'il en soit ainsi)

Par ailleurs, autant on peut ne pas utiliser FB autant on ne sait pas décontaminer un site de plusieurs centaines d'hectares contaminé par des éléments qui émettent des radiations ionisantes (cf l'Ukraine et le Japon et moins connu, https://fr.wikipedia.org/wiki/Catastrophe_nucléaire_de_Kychtym, où la seule "solution"' a été de déplacer des populations.

rene31 · December 2017

Tu as parfaitement raison : les problèmes d'environnement de toute sorte m'inquiètent énormément et plus particulièrement l'absence de solution au traitement des déchets radioactifs... de la pollution atmosphérique, de celle de l'eau, et les conséquences mettent en danger l'avenir de l'espèce humaine.

Le problème dont il était question dans cette discussion portait sur les conséquences des technologies à base d'IA dans les jeux ..et dans le futur.

Il faut pas tout mélanger !

Fin de partie · December 2017

Comme déjà indiqué, les propos des anciens cadres de FB n'avaient pas de liens (directs) avec l'IA.
Je te renvoies à cet article du monde:
http://www.lemonde.fr/pixels/article/2017/12/12/d-anciens-cadres-de-facebook-expriment-leur-culpabilite-d-avoir-contribue-a-son-succes_5228538_4408996.html

Extrait:

Le Monde a écrit:

Lors de la conférence, il ne s’en est pas seulement pris à Facebook, mais plus largement aux réseaux sociaux et à la place qu’ils occupent dans la vie des internautes. Il évoque les « cœurs, “j’aime” et pouces en l’air » réducteurs, aux « boucles de réactions basées sur la dopamine », qui « détruisent le fonctionnement de la société ».

rene31 · December 2017

Merci pour cet article très intéressant qui confirme le fait que FB, qui n'avait rien a voir avec l'IA en 2004, a et aura une influence importante et imprévue sur le comportement social et les relations entre individus.

Afin d'éviter les déboires du modèle FB (et du tout nucléaire!), il est urgent de se poser prospectivement toutes les questions : quels sont les risques générés par l'avènement de l'intelligence artificielle ? Quelles conséquences sur l'automatisation, l'emploi, la sécurité nationale, les relations diplomatiques, la psychologie, l'éducation, l'éthique, la protection de la vie privée, la démocratie ? Plus généralement, quelle sera la place de l'Homme dans ce monde dominé par les capacités supérieures de cerveaux électronique (ou quantique) et de robots humanoïde ou non ?. Non ! Ce n'est plus de la science fiction car nous vivons une période d'accélération technologique sans précédent ...

Sylvain · December 2017

C'est quand même curieux qu'on s'inquiète davantage des dangers potentiels de l'intelligence artificielle que des dégâts réels dus à la stupidité naturelle.

Shah d'Ock · December 2017

rene31 · December 2017

Il vaut mieux pomper même s'il ne se passe rien que risquer qu'il se passe quelque chose de pire en ne pompant pas. 70880

reuns · December 2017

Je ne comprends pas vraiment pourquoi on parle d'IA pour le deep learning, alors qu'il s'agit simplement d'une amélioration notable d'algorithmes d'apprentissage automatique qui existent depuis des lustres.

Mais la règle du jeu reste la même : trouver des problèmes jouets pour lesquels on sait générer de grosses bases de donnée d'entraînement et de test, et pour lesquelles trouver la solution à partir des données brutes n'est pas infaisable
avec les algorithmes connus depuis 20 ans (méthodes à noyaux avec paramètres, KDE, SVM, MLP, traitement du signal bricolé),

puis utiliser non pas le résultat (qui n'est pas très bon) mais les représentations intermédiaires qui y mènent, et ajouter celles-ci aux données d'entrainement, ceci itérativement, jusqu'à obtenir un système avec une dizaine de couches.

Ce qui interdit de parler d'IA c'est que les données d'entraînement et de test doivent être spécialement conçues. Le jour où le programme apprendra les règles du jeu d'échec juste en regardant des vraies parties et les utilisera pour générer lui-même sa base de donnée d'entraînement et devenir un pro des échecs, on pourra parler d'IA.

Héhéhé · December 2017

Reuns c'est ce qui s'est passé pour le go...

Math Coss · December 2017

Pas tout à fait : les règles du jeu ont été implémentées, que ce soit pour le go ou les échecs. Mais dans ce registre, l'IA de DeepMind sait apprendre à jouer aux jeux d'arcade.

En fait, il y a plusieurs éléments sous-jacents dans la remarque de Reuns.

Il y a une différence entre apprentissage supervisé (qui utilise des bases de données étiquetées où on donne les questions et les réponses) et apprentissage renforcé (qui utilise ou produit ses données, sans étiquetage préalable). L'étape suivante relève de l'IA développementale, dans laquelle on ne donne pas de description de l'environnement ni d'objectif au préalable : on met un agent dans un environnement inconnu et on attend qu'il évolue tout seul en décidant quoi faire.
Le terme « IA » n'est pas considéré comme le meilleur possible par les experts mais il est consacré par l'usage. Pour Antoine Bordes, responsable de FAIR France, « Ce grand plan [de l'IA], c’est simplement essayer d’aller vers l’intelligence artificielle, vers des machines qui raisonnent. Mais on suppose aujourd’hui qu’elle sera composée de nombreuses briques, et nous avons pour l’instant seulement quelques éléments dont nous pensons qu’ils pourraient fonctionner. » J'ai l'impression que le mot clé, du moins l'enjeu, c'est l'autonomie.

rene31 · December 2017

Merci reuns pour ces précisions d'expert.
Malgré tout, je rebondis sur ta remarque : "Ce qui interdit de parler d'IA c'est que les données d'entraînement et de test doivent être spécialement conçues".

Comme au rugby, il faut revenir aux fondamentaux (trouvés sur le net) :
l'IA c'est quoi ? "un ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence"
L'intelligence c'est quoi ? "L' ensemble des processus retrouvés dans des systèmes, plus ou moins complexes, vivants ou non, qui permettent de comprendre, d'apprendre ou de s'adapter à des situations nouvelles".

Analysons le comportement d'AlphaGo :
Il commence par apprendre à retrouver les coups d’excellents joueurs à partir de dizaines de milliers de parties de jeu de Go.
Il joue ensuite des millions de parties contre différentes versions de lui même (Deep Learning);
Il produit des statistiques pour évaluer les probabilités des coups possibles en fonction de différents états du jeu (recherche de Monte-Carlo)

En action lors d'une partie, lorsqu'un état est visité, AlphaGo choisit les coups qui ont les meilleures statistiques...

Alors intelligence ou pas ?

Math Coss · December 2017

Non, il ne s'agit pas du tout d'imiter les (meilleurs) coups des humains ! Une partie importante du travail d'apprentissage d'AlphaGo a consisté à fabriquer une fonction d'évaluation des positions bien plus sophistiquée que ce que n'importe quel humain sait formuler (et, probablement, concevoir).

Aparté : cette partie du jeu, la fonction d'évaluation, était très élaborée pour DeepBlue contre Kasparov (elle avait été faite par des joueurs experts avec des centaines ou des milliers de critères), puis pour les logiciels d'échecs d'aujourd'hui, comme Stockfish, elle est au contraire très simple, voire simplette. Ce qui est performant chez Stockfish, c'est la façon de parcourir l'arbre du jeu et surtout d'en élaguer des branches.

Témoin que ce n'est pas de l'imitation, AlphaGo a inventé des coups étonnant, notamment un qui a défrayé la chronique (mettre une pierre sur la cinquième rangée quand tout humain l'aurait mis sur la quatrième en rigolant de l'idée de la mettre sur la cinquième), cf. wikipedia. Désormais, ce sont les joueurs humains qui s'inspirent des coups d'AlphaGo.

Quoi qu'il en soit, cette attaque faiblarde contre AlphaGo est dépassée puisqu'AlphaGo Zero s'est appris à jouer à partir de zéro, sans référence humaine.

En dernier lieu, le débat « intelligence ou pas » me semble bien vaseux et bien inutile.

GG · December 2017

Intelligence : aptitude aux choix biologiquement justes.

Intelligence artificielle ? On en reparlera lorsque ce pignouf d'homo sapiens aura définitivement rendu cette planète impropre à la vie ..

Fin de partie · December 2017

Intelligence: aptitude à survivre...

Math Coss:
et il n'y a pas d'effet horizon dans ces programmes de jeu de GO?

Math Coss a écrit:

Ce qui est performant chez Stockfish, c'est la façon de parcourir l'arbre du jeu et surtout d'en élaguer des branches.

Il utilise un nouvel algorithme d'exploration d'arbre? Un truc alpha-Beta bien plus élaboré j'imagine avec fenêtre et tout le toutim?

PS:

Stockfish/Wikipedia a écrit:

Stockfish peut utiliser jusqu'à 128 cœurs au sein d'un système multiprocesseur. La taille maximale de la table de transposition est de 1 téraoctet. Stockfish implémente une version avancée de la recherche alpha-beta et des bitboards. Comparés à d'autres moteurs, Stockfish est caractérisé par sa profondeur de jeu importante en partie due à un élagage et des réductions de mouvements tardives agressives

Ce programme est monstrueux (et opensource !).

rene31 · December 2017

Merci Math Coss pour tes interventions, tu es plus compétant que moi ...
Personnellement, j'ai essayé ici de partager mes convictions 8-)

JLT · December 2017

df, citant un article du Monde a écrit:

Les concepteurs de "Stockfish" relativisent leur défaite: lors du tournoi, la cadence imposée de 1 minute par coup empêche toute analyse efficace de positions complexes.
De plus AlphaZero tournait sur "un système dédié ultra puissant" de plus de 5000 processeurs.

Si je comprends bien l'article des concepteurs d'AlphaZero, les 5000 processeurs (TPU) étaient utilisés uniquement pendant la période d'apprentissage. Lors des parties d'échecs ou de go proprement dites, la puissance de calcul utilisée était seulement de 4 TPU. Je ne sais pas exactement à quoi ça correspond, peut-être qu'une cinquantaine de PC ordinaires attendraient le même niveau de performance ?

Math Coss a écrit:

Témoin que ce n'est pas de l'imitation, AlphaGo a inventé des coups étonnant, notamment un qui a défrayé la chronique (mettre une pierre sur la cinquième rangée quand tout humain l'aurait mis sur la quatrième en rigolant de l'idée de la mettre sur la cinquième),

En fait on trouve des coups à l'épaule sur la cinquième ligne dans des parties de professionnels avant l'arrivée d'AlphaGo, voir https://news.ycombinator.com/item?id=11259935 mais ce genre de coup était peu fréquemment joué.

Les parties d'AlphaGo Master contre lui-même sont en tout cas assez différentes des parties entre deux humains : https://deepmind.com/research/alphago/alphago-vs-alphago-self-play-games/

En tout cas, l'intelligence artificielle est encore loin de pouvoir remplacer l'homme dans tous les domaines. Au jeu d'échecs ou de go, il est facile de déterminer de manière objective si une stratégie est meilleure qu'une autre : il suffit de calculer le pourcentage de parties gagnées. Dans la vie de tous les jours, on ne dispose pas de tels critères.

[small]Année 2117 : pour la première fois de l'histoire, une intelligence artificielle, Macro v.3.1.02, accède au second tour de l'élection présidentielle, face à la candidate humaine Marie-Jeanne (qui n'a pas révélé son nom de famille)...

[Je ne continue pas cette fiction pour éviter de faire dévier le sujet.]
[/small]

Fin de partie · December 2017

Rene31 a écrit:

tu es plus compétant que moi ...

On fait plus de bruit médiatique en étant un fou chantant X:-(

Math Coss · December 2017

@rene31 : Euh, je ne suis pas du tout compétent, j'ai seulement assisté à quelques exposés.

@JLT : Et notamment un exposé par un joueur de go qui était épaté de ce coup sur la cinquième ligne, jugé très étonnant. Je n'ai jamais joué au go donc je ne peux guère que m'en remettre à ce que j'entends.

@FdP : Pour l'effet horizon, il me semble qu'il s'applique plutôt aux logiciels qui pratiquent élagage alpha-bêta qu'au jeu, et AlphaGo ne procède pas comme ça.

Blueberry · December 2017

A propos de lA, on joue vraiment à se faire peur...Quelques âneries par exemple énoncées par l'inénarrable Laurent Alexandre invité de l'émission "Répliques" (assez bien contredit tout de même).
IA et transhumanisme

Eric · December 2017

Le même Laurent Alexandre était aussi invité le lendemain sur la même radio (France culture) vers 13:00 et cette fois, bien moins contredit.
https://www.franceculture.fr/emissions/jai-deja-connu-le-bonheur/laurent-alexandre-penseur-de-lintelligence-artificielle

rene31 · December 2017

@Blueberry : "A propos de lA, on joue vraiment à se faire peur.. Quelques âneries par exemple énoncées par l'inénarrable Laurent Alexandre".

J'ai parcouru l'article « L’intelligence artificielle nous dépasse de plus en plus » (Echo.fr) avec commentaire et débats sur les idées de Laurent Alexandre, dont je suis totalement en accord avec ses vues prospectives ...

Oui ! J'ai peur des applications cognitives ...
Dans ma jeunesse, j'étais un bon joueur de dames, un joueur d'échec moyen et un joueur de Go débutant.
Si je peux concevoir qu'une machine puisse battre les meilleurs joueurs de dames et d'échec du monde ... en ce qui concerne le Go, c'est carrément stupéfiant ! Cela m'incite à penser que, dans un proche avenir, de nombreux emplois seront remplacés par des agents cognitifs pour des applications de la vie courante infiniment plus simples que le Go (médecine, enseignement, marketing, ...).

Oui ! J'ai peur de la Robotique ...
Un robot humanoïde autonome qui, en montant un escalier, fait un saut périlleux arrière.. ou un autre, qui en marchant comme vous et moi, se relève lors d'une chute ! ... ou un autre qui, par une suite de questions et d'analyse d'images de mon visage, en déduit mon profil psychologique !.
Dans l'échelle de la complexité, on est bien loin des robots Kuka soudeurs ou peintres utilisés dans l'industrie automobile depuis longtemps, ou des robots d'Amazone, d'Alibaba, etc... au détriment des humains.

Oyez! Oyez! braves gens !... le chômage a reculé de 0,8% ... dormez tranquille !

Math Coss · December 2017

Rene31, je te suggère d'acheter (ou/surtout de lire) le hors-série de Libération sur l'IA où ces questions sont envisagées.

D'abord, l'évaluation de la complexité d'une tâche est très différente selon qu'il s'agit de l'accomplir en tant qu'être humain ou qu'ordinateur. Nous sommes dépassés par les ordinateurs pour jouer aux dames ou au go ? Bon, c'est que cette tâche est tombée dans le domaine du calcul, dans lequel nous sommes dépassés depuis des décennies. Dans les années 40, l'épreuve pratique de l'agrégation pouvait consister à résoudre numériquement en 4 ou 6 heures une équation polynomiale de degré modeste (6 ou 10 ?), tâche que mon ordinateur prend une petite fraction de seconde à effectuer. Et alors ? Ce qui impressionne beaucoup les roboticiens en revanche, c'est le cerveau d'un footballeur, capable de prendre des informations très diverses (position et vitesse des partenaires, des adversaires et du ballon, décodage de la stratégie suivie par tout le monde) et de prendre des décisions extrêmement vite (tout en accomplissant des tâches physiques et techniques en même temps).

Cela dit, la disparition d'emplois et le remplacement par des robots est un enjeu mais ce n'est pas un enjeu nouveau et il ne porte pas seulement sur l'IA (ex. : le remplacement de bon nombre de caissier$\cdot$e$\cdot$s dans les grandes surfaces).

Shah d'Ock · December 2017

Je suis prêt à parier un bouquin de maths que dans quinze ans on dispose d'une équipe de robots footballeurs qui bat n'importe quelle équipe de footballeurs humains.

zeitnot · December 2017

Est-ce que tu imposes des contraintes aux robots ?

Genre est-ce que tu autorises les robots à voir à 360° par exemple, ou à avoir une force de frappe illimitée. Ou bien imposes-tu aux robots des contraintes réalistes "humaines".

Sans contrainte, tu as raison, avec contrainte je prends le pari.

Shah d'Ock · December 2017

Oui, des robots à gabarit humain. Par contre c'est vrai que je ne m'étais pas posé la question de la vision à 360 degrés ou de la communication par wifi par exemple.

Blueberry · December 2017

Si ils ont des capacités physiques humaines (effectivement champ de vision humain, pas de télépathie, force raisonnable et mouvements possibles pour un humain) mais avec un cerveau ''artificiel'', je n'y crois pas une seconde (dans un délai de 15 ans). Amusant, on aura la réponse...

Shah d'Ock · December 2017

Une autre question qui se pose, c'est qu'aux échecs ou au go par définition il n'est pas possible de tricher. Alors qu'au football il semble qu'il n'est pas possible de ne pas tricher. Verra-on des robots footballeurs simuler la simulation?

Fin de partie · December 2017

Shah d'Ock a écrit:

Je suis prêt à parier un bouquin de maths que dans quinze ans on dispose d'une équipe de robots footballeurs qui bat n'importe quelle équipe de footballeurs humains.

Et ils n'auront pas besoin d'être payés des millions d'euros pour jouer.
Quand les robots seront partout on fera quoi de toute cette humanité surnuméraire?
Il y a bien une "solution". Transformer les gens en robots (en Daleks) en changeant ou altérant leur cerveau.

Bienvenue à l'agence de l'emploi, nous constatons avec regrets que vous n'avez pas été capable de retrouver un emploi nous nous voyons dans l'obligation de vous réformer. Votre nouveau patronyme est R487689, une copie de vos souvenirs sera remise à vos proches encore humains avant reprogrammation conformément à l'article L98478. Bonjour chez vous.

Shah d'Ock · December 2017

L'humanité surnuméraire en question il faudra bien qu'elle se nourisse. Donc en admettant que la quasi totalité du travail soit à terme remplacée par des robots (ce dont je doute, en fait), je ne vois que deux alternatives possibilités:
-l'instauration d'un revenu universel,
-la disparition pure et simple de l'immense majorité de l'humanité qui ne possèdera pas des robots pour produire sa nourriture.
Il me paraît plus vraisemblable en fait, que passé un certain seuil de chômage global, on arrive à une instabilité telle qu'elle entrave la poursuite de la robotisation. On peut imaginer alors l'établissement de deux castes: une qui possède des robots qui produisent sa nourriture, et une qui doit travailler pour produire sa propre nourriture.
Il me paraît encore plus vraisemblable que l'on rencontre prochaînement des problèmes (à la fois environnementaux et liés à notre consommation d'énergie) tels qu'on finisse par entrer dans une phase de décroissance technologique.
Bon, je ne suis pas astrologue, et si ça se trouve tout ce qui précède est du pûr délire.

Blueberry · December 2017

FdP a écrit:

Bienvenue à l'agence de l'emploi, nous constatons avec regrets que vous n'avez pas été capable de retrouver un emploi nous nous voyons dans l'obligation de vous réformer. Votre nouveau patronyme est R487689, une copie de vos souvenirs sera remise à vos proches encore humains avant reprogrammation conformément à l'article L98478. Bonjour chez vous.

:-D

Au sujet du futur de l'humanité, du rôle des machines etc., je vous invite à écouter cette interview passionnante de Jean Marc Jancovici.
Futur et énergie

rene31 · December 2017

@Math Coss : merci pour ta réponse, et ton conseil pour la lecture de ce numéro spécial de Libé (j'ai vu qu'il était paru le 20 décembre)... il a l'air très intéressant, et je cours me le procurer.

Il est vrai que les applications possibles concernées par l'IA ont des degrés de complexité différentes, mais on sait que les divers algorithmes cognitif a notre disposition aujourd'hui sont capables de s'adapter à cette complexité : "apprendre, raisonner, analyser, prévoir, déclencher une action" , telles sont les prérogatives de l'IA (bien loin de la résolution d'une équation de degré 6 ou 10)
Quant à savoir reproduire ce qui se passe dans le cerveau d'un footballeur lors d'un match de foot pour évoluer, est-ce plus complexe que de faire circuler une voiture ou un camion en ville sans chauffeur ?
Concernant le foot, les applications de suivis de joueurs (et de ballons) existent depuis les années 80 et sont opérationnelles notamment pour les changements de joueurs (l'algorithme est basé sur des résultats de géométrie projective) ...De là à développer une stratégie de match pour une équipe, il n'y a qu'un pas ...
Faire jouer des robots humanoïdes est un autre problème, mais rien n'est impossible si on y met les moyens ( pour l'ntérêt ? bof, bof !.)

@Blueberry: j'ai regardé (et écouté) l'interview de Jean Marc Jancovici axé vers le besoin toujours plus important d'énergie, face à l'épuisement des ressources (fossiles) et ses conséquences actuelles et futures sur l'environnement ...
J'ai suivi aussi l'interview de "monsieur le ministre" Cédric Villani sur l'IA (sur youtube, il se trouvait à côté du précédent)

Math Coss · December 2017

Suite à ce message de Nicolas Patrois, je suis allé sur la page de GNU/Linux magazine : un numéro spécial "Machine learning" pour se mettre à l'IA est en vente (préface).

rene31 · December 2017

Merci, Math Coss. On est jamais assez informé (surtout que GNU/linux Magazine doit rentrer un peu plus dans la "technique") !

reuns · December 2017

Quand j'y avais réfléchi, je m'étais dit qu'un bon problème jouet pour l'IA c'est d'apprendre à compter :

tu génères plein d'exemples d'addition 10 + 15 = 25, 47896879 + 5469 = 47902348,
et tu cherches quel algorithme permettra au programme d'utiliser ces exemples pour générer un modèle de l'addition,
de préférence qui permette ensuite d'apprendre à multiplier, soustraire et faire plein d'autres choses.

A priori toutes les méthodes d'apprentissage automatique basées sur la minimisation de fonctions et la descente de gradient échouent lamentablement.

df · December 2017

Bonjour à tous,

depuis quelques temps, chez Google et ailleurs, les ingénieurs veulent insuffler à leurs créatures informatiques l’éclat de l’étincelle créatrice.
Contrairement à ce que les premiers résultats semblent indiquer, ce n’est pas en les gavant de LSD qu’ils y arrivent.
Fidèle aux méthodes d’apprentissage par renforcement, ils montrent à un ANN (Réseau Artificiel de Neurones) des millions d’images.
Des sous-parties du réseau sous-traitent les différents aspects qui composent l’image et en extraient des informations de plus en plus complexes afin de finaliser l’idée de l’objet présenté.

Par exemple, l’ANN arrive à intégrer l’idée de fourchette: il en rend compte et si il y a une erreur, les concepteurs la corrigent.
Pour s’assurer que l’ANN a bien compris, les concepteurs lui demandent de dessiner une fourchette, une banane, un parachute, une tasse à mesurer, une étoile de mer…

Comme le rapporte la revue « Popular Science », il y a parfois quelques ratés, quelques parasitages dans la pure conception platonicienne de tel ou tel objet. Par exemple, il arrivait au réseau informatique de dessiner des haltères avec des bras humains. Mais c’est uniquement parce que les concepteurs lui avaient montré des quantités d’images d’haltères dont certaines étaient utilisées par des humains. L’ordinateur a donc logiquement cru que les haltères pouvaient avoir des gros bras musclés.

Les concepteurs ont ensuite demandé à l’ANN d’amplifier les formes qu’il « voyait » dans les images.

Comme déjà dit, quand ils traitent les images, les ANN travaillent sur différents niveaux d’abstraction et passent en revue toute une palette de nuances, de couleurs et de formes.
Par ce biais donc, le réseau est capable de générer lui-même ses propres images à partir de « bruit numérique » ou « bruit d’image » que les ingénieurs appellent les « rêves » du réseau. Appréhendés par les ANN, ces "rêves" ressemblent à des variations infinies sur un même thème, rappelant le « style » fractal ou la Pop-Surréaliste très en vogue aujourd'hui aux Etats-Unis !
L’ANN a ainsi révélé un oiseau ou un chevalier du Moyen-Âge dans une photo de nuage !

On voudrait maintenant lui faire écrire des poèmes.

Des orchestres humains ont déjà interprété des créations algorithmiques de musique électronique. Et de l’avis de certains des musiciens, ils ont déjà joué des créations humaines bien pires !

Quand à ce tableau crée par IA, sensé imiter le style de Rembrandt et dont les médias ont fait leurs choux gras, (pardon mais là c’est l’amoureux du dessin et de la peinture Flamande qui parle): il est froid, vide, lisse, effrayant d’insensibilité artistique.
C’est peut-être la naissance d’un nouveau courant: une interprétation clinique proche de la morbidité des grands classiques de la peinture !

PS: Je ne suis pas un spécialiste de ces difficiles questions. Je fais comme les ANN avec plus ou moins de bonheur. Je me gave d'articles de vulgarisation (de bonne qualité certes !) et je les restitue comme je peux.
Mais je ne suis pas une machine, alors je me permettrai un avis: ces rêves électriques ne sont pas dénués d'intérêt artistique.
Il y en a même quelques uns dont je pourrais presque être jaloux.
… 70938

Math Coss · December 2017

Intéressant. Dans un registre semblable, voir aussi les pastiches de Style transfer (en fait, une surcharge de Style transfer).

Sinon, Le Monde propose un dossier spécial IA.

df · December 2017

Merci Mathcoss !

Il y a aussi le débat de ce matin sur l'intelligence artificielle (France Culture) et le lien vers l'article de "Popular Science".

https://www.franceculture.fr/emissions/linvite-idees-de-la-matinale/linvite-idees-de-la-matinale-samedi-30-decembre-2017

https://www.popsci.com/these-are-what-google-artificial-intelligences-dreams-look
...

JLT · December 2017

Voir ici https://deepmind.com/documents/119/agz_unformatted_nature.pdf l'article «Mastering the game of Go without Human Knowledge».

Faits notables :

page 12 a écrit:

The raw neural network, without using any lookahead, achieved an Elo rating of 3055. AlphaGo Zero achieved a rating of 5185, compared to 4858 for AlphaGo Master, 3739 for AlphaGo Lee and 3144 for AlphaGo Fan.

Autrement dit, sans même lire les coups à l'avance, la machine arrive déjà à peu près à un niveau de joueur professionnel.

Page 10 a écrit:

Over the course of training, 29 million games of self-play were generated.

Donc il faut quand même un peu de force brute pendant la période d'apprentissage. Il sera difficile de généraliser la méthode pour fabriquer des robots joueurs de foot, car il faudra beaucoup plus de puissance de calcul pour simuler 29 millions de matches de foot.

À noter que le projet Leela Zero vise à répliquer plus ou moins la méthode d'AlphaZero, mais en utilisant la puissance de calcul des PC de quelques centaines de volontaires. Au bout de 1,6 million de parties contre elle-même, la machine atteint déjà sur le serveur KGS un niveau de fort joueur amateur et elle est toujours en phase de progression rapide. Je ne sais pas exactement comment on convertit le nombre de points Elo du graphique de http://zero.sjeng.org/ en pierres de handicap, mais on peut penser qu'il lui faut actuellement moins de 50000 parties pour progresser d'une pierre.

tenuki · January 2018

JLT écrivait:

> la machine atteint déjà sur le serveur KGS un niveau de fort joueur amateur

Je suis plutôt en désaccord avec cette affirmation. Un rapide test sur KGS et l'étude de quelques parties me laissent à penser que la machine n'est pas encore du niveau dan (amateur). Mais cela sera sûrement bientôt vrai.

JLT · January 2018

Tout dépend de ce que l'on appelle «niveau dan», 1 dan de KGS n'étant pas équivalent à 1 dan dans d'autres systèmes de classement, mais le robot «LeelaZeroT» a quand même battu des joueurs humains de 1 dan, et semble supérieur aux robots DCNN1d et HiraBot34 (3d), voir ici http://kgs.gosquares.net/index.rhtml.en?id=LeelaZeroT&y=2017&m=12&d=30&r=0 . Il est vrai que DCNN ne comprend pas plus les shichos que LeelaZero, ce qui explique pourquoi LeelaZero se débrouille mieux contre les robots que contre les humains.

N.B.1. LeelaZeroT utilise 30 secondes par coup. D'autres clones de LeelaZero utilisent 15 secondes par coup ou moins, et sont effectivement moins performants.

N.B.2. Je me fie juste à l'historique des parties, étant moi-même d'un niveau bien trop faible pour juger.

tenuki · January 2018

JLT écrivait:

> Tout dépend de ce que l'on appelle «niveau dan»

C'est certain. Je voulais dire un niveau 1er dan français, c'est-à-dire assez compétitif. A vue de nez, la machine n'a pas ce niveau (je ne me base pas sur une analyse statistique, mais sur une impression, ce qui a ses limites évidemment car le programme peut être de niveau 15k pour certains points du jeu et 5d pour d'autres). Pour rester sur des machines, disons que ce programme ne m'impressionne pas du tout pour le moment, au sens où je le trouve bien moins fort que ce qu'on pouvait faire en 2012 (donc avant AlphaGo) sur des raffinements monte-carlesques (Mogo, Crazystone, Zen).

reuns · January 2018

Il y a une méthode communément acceptée pour détecter et résoudre les variantes de shichos ?
A première vue ça donne l'impression qu'il faudrait inventer divers algorithmes et théories logiques pour chaque type de coup, ce qui est a priori incompatible avec les méthodes d'apprentissage automatique basées sur la minimisation et la descente de gradient.

JLT · January 2018

Dans le livre «lessons in the fundamentals of go», Kageyama (voir première image ci-dessous) dit en gros qu'il n'y a pas de méthode miracle, et qu'il faut s'astreindre à lire patiemment les shichos, i.e. explorer l'arbre des possibilités. Un débutant peut facilement lire un shicho simple, mais le fait que même des joueurs avancés fassent de temps à autre des erreurs sur des shichos plus complexes montre que l'exercice n'est pas si facile. L'article de Deepmind dit que le shicho est le concept qu'AlphaZero a maîtrisé en dernier. J'imagine que le réseau de neurones a appris plus ou moins que lorsqu'on explore l'arbre, on continue le shicho sans se poser de questions tant qu'il n'y a pas de pierres à proximité, mais personne ne sait vraiment.

En tout cas, LeelaZero n'est pas capable (au 3/01/2018) de voir un briseur de shicho simple, voir la deuxième image ci-dessous. On ne sait pas si elle en sera capable un jour, vu que si j'ai bien compris, la taille des réseaux de neurones utilisés par LeelaZero est bien moindre que celle d'AlphaZero.