Le go est un jeu de stratégie dont le but est d’occuper le plus d’espaces. Avec l’intelligence d’artificielle, l’adversaire virtuel est devenu invincible. Ce n’est plus le cas depuis qu’un joueur amateur américain a réussi à dominer les situations compromettantes face à une IA. On peut désormais dire que l’homme a dépassé les logiciels informatiques.
Ce n’est pas la première fois que l’homme bat les ordinateurs. C’est déjà arrivé dans de nombreux jeux tels que les échecs ou les dames. La même chose est survenue avec le jeu de go où l’intelligence artificielle semblait hors de portée pour le joueur humain. De nombreux joueurs, y compris des professionnels, se sont en effet cassé les dents face à l’IA de go. Kellin Pelrine a, lui, réussi l’exploit de renverser la tendance. L’amateur américain n’est pourtant pas le mieux classé de sa catégorie. Pelrine a en tout cas réussi à battre la machine en se servant d’une faille lors des parties.
Les IA du jeu de Go devenues imbattables
DeepMind, une société britannique spécialisée dans l’intelligence artificielle, a conçu le jeu go en ligne. En 2014, les essais ont permis d’engendrer un logiciel informatique et de le développer par rapport avec le go. Dès 2015, le programme, nommé AlphaGo, a été déclaré vainqueur en battant un des joueurs les plus talentueux au monde. L’année suivante, le joueur international coréen Lee SeDol a lui aussi été vaincu, 3 ans avant sa retraite. Il faut noter que le calcul de charges patronales reste nécessaire sur les pensions de retraite complémentaire.
Lee SeDol a décidé d’arrêter le jeu de go, affirmant :
Je ne suis plus au sommet, même si je deviens le numéro un. Il y a une entité qui ne peut plus être vaincue.
En 2017, AlphaGo devient à nouveau champion, faisant de lui un adversaire imbattable. Avec ses victoires consécutives, aucun développement logiciel n’a été réalisé par l’équipe de développeurs.
Outre AlphaGo, d’autres sociétés informatiques ont décidé de concevoir leur intelligence artificielle. David Wu, un développeur spécialisé dans l’IA, a développé KataGo, un autre jeu de go inspiré par celui de DeepMind. Sa conception a pu battre des joueurs experts du jeu de go. Cependant, le programme KataGo a récemment connu une défaite contre un joueur amateur américain.
Sauf face à la stratégie de Kellin Pelrine
Kellin Pelrine devient le vainqueur de KataGo. Avant cela, l’Américain avait pourtant essuyé de nombreuses défaites. Convaincu de pouvoir réussir, Kellin Pelrine a continué à jouer. En s’entraînant avec une IA du jeu de go de l’entreprise Far AI, il en découvert les failles. Cette découverte déterminante a été possible au bout de plusieurs millions de parties contre l’outil.
Ces entraînements lui ont permis de mettre en place une stratégie pour contrer KataGo. Le joueur américain a commencé par un encerclement méthodique des groupes de pièces de son adversaire. Ensuite, il a placé une pièce sur une autre zone du plateau sur laquelle il n’avait pas joué antérieurement. Avec cette méthode, le joueur amateur a gagné 14 parties sur 15 jouées.
Kellin Pelrine a utilisé la même stratégie pour remporter des parties face à une autre IA de Go : Leela Zero. Le joueur a précisé que cette technique reste assez ordinaire et simple à assimiler. S’en servir pour battre une IA est à la portée de nombreux joueurs, notamment les personnes ayant de bonnes bases.
Remarque : les consultants IT peuvent effectuer un calcul de charges patronales à l’aide de matériel informatique.
La tactique est facile à appliquer tout comme elle est simple à éviter, selon les dires des autres joueurs. Cette stratégie n’est donc applicable que sur les intelligences artificielles. Pour appuyer cela, Stuart Russell, un informaticien à l’Université de Berkeley, a effectué une analyse sur la situation. Il a déclaré au Financial Times :
Le succès du joueur montre une faiblesse fondamentale de l’IA moderne. Les systèmes ne comprennent que les situations pour lesquelles ils sont bien formés, mais échouent généralement lorsqu’il s’agit d’analyser une situation particulière et qu’ils n’ont jamais vu.
Au fond, il y a peu de joueurs qui utilisent cette technique. Par conséquent, seules les informations d’entraînement destinées à améliorer les intelligences artificielles prennent en compte la stratégie de Kellin Pelrine.