Le match AlphaGo - Lee Sedol (titre officiel : ) est un match de cinq parties de go (jouées sans handicap, avec un temps de réflexion usuel en compétition) entre Lee Sedol, joueur professionnel sud-coréen considéré comme le meilleur joueur du monde au milieu des années 2000, et AlphaGo, un programme de go développé par , qui s'est tenu entre le 9 et le à Séoul. Le gagnant du match devait recevoir un million de dollars.
AlphaGo a gagné toutes les parties sauf la quatrième. Ce match voit la première victoire d'un programme face à un professionnel du plus haut niveau, et a été pour cette raison comparé avec le match d'échecs historique entre et Garry Kasparov en 1997.
Au cours de la rencontre, AlphaGo a fait preuve d'une créativité et d'une précision de lecture et d'évaluation qui ont surpris les meilleurs professionnels et les ont amenés à déclarer devoir repenser certaines de leurs idées sur le go. Lee Sedol a cependant réussi, au cours de la quatrième partie, à découvrir une faiblesse dans le jeu d'AlphaGo, remportant ainsi une victoire qu'il a déclarée être « sans prix ».
Le match a été suivi, surtout en Asie, par plusieurs centaines de millions de spectateurs, suscitant un regain d'intérêt pour le go. Il a provoqué également de nombreuses réactions des spécialistes d'intelligence artificielle qui ont salué une avancée significative des techniques d'apprentissage automatique.
À la suite de ce match, la Hanguk Kiwon (la fédération coréenne de go) a décerné à AlphaGo un titre honorifique de (professionnel) – le plus haut grade existant – en reconnaissance du niveau d'excellence atteint par le programme.
Contexte de la rencontre Un défi pour l'intelligence artificielle
Le go est un jeu de stratégie combinatoire abstrait (de la même famille que les échecs ou les dames) opposant deux adversaires qui tentent de contrôler la plus grande part d'une surface quadrillée, le goban, en y déposant à tour de rôle des pierres noires et blanches..
Malgré ses règles simples, c'est un jeu de plateau complexe exigeant, outre des calculs précis, de l'intuition ainsi que de la pensée créative et stratégique.. Il a longtemps été considéré comme un défi difficile pour le domaine de l'intelligence artificielle, demandant en particulier de pouvoir imiter plus d'aspects de la réflexion humaine que pour les échecs.. Dès 1965, le mathématicien Irving John Good écrivait. :
Avant 2006, les progrès avaient été très lents, les meilleurs programmes n'ayant guère plus que le niveau d'un amateur occasionnel, environ .. Un premier progrès essentiel fut alors apporté par une méthode de simulation probabiliste, connue sous le nom de méthode de Monte-Carlo ; des améliorations régulières avaient amené en 2015 les meilleurs programmes au niveau de forts amateurs, environ .. Cependant, avant AlphaGo, certains chercheurs affirmaient que les ordinateurs ne battraient jamais un professionnel de haut niveau., et Elon Musk, un des premiers investisseurs de DeepMind, rappelait qu'en 2015, les experts du domaine estimaient qu'un succès contre un professionnel demanderait encore au moins une décennie..
Le match AlphaGo contre Lee Sedol est comparable au match d'échecs de 1997 entre Deep Blue et Garry Kasparov : il marque le tournant symbolique où les ordinateurs deviennent meilleurs que les humains dans une activité donnée.. Cependant, AlphaGo est qualitativement différent de DeepBlue., en ce qu'il utilise des réseaux neuronaux, qui créent et font évoluer leurs règles de comportement, par opposition à un programme utilisant des heuristiques figées codées par des humains ; il en résulte d'ailleurs que les programmeurs d'AlphaGo ne sont en général pas capables d'expliquer précisément pourquoi leur programme a choisi tel ou tel coup.
Le match contre Fan Hui thumb|left|Fan Hui en 2006.|alt=Photographie de Fan Hui en 2006. thumb|Fan Hui (avec les Noirs) contre AlphaGo : partie 5 (diagramme interactif de cette partie, commenté par An Young-gil).|alt=Représentation de la cinquième partie de Fan Hui contre AlphaGo. En , AlphaGo gagna par un match contre le franco-chinois Fan Hui, professionnel et champion d'Europe ; il s'agissait de la première victoire d'une intelligence artificielle contre un joueur professionnel, sans handicap et sur un goban 19×19... Le match et l'existence même d'AlphaGo furent tenus secrets jusqu'à la publication dans Nature, le , d'un article technique sur AlphaGo, détaillant les méthodes utilisées, et donnant les kifu des parties jouées.
La publication de l'article de Nature et l'annonce du match contre Lee Sedol furent abondamment commentées dans les médias., de nombreux observateurs saluant en particulier l'importante avancée pour l'intelligence artificielle constituée par l'utilisation de réseaux neuronaux convolutifs pour l'apprentissage profond...
Des doutes persistaient cependant quant à la possibilité pour ces méthodes d'atteindre le niveau des meilleurs joueurs humains, certains commentateurs soulignant l'étendue de l'écart entre Fan Hui () et Lee Sedol (), et estimant qu'en dépit de la performance que constituait cette victoire, les chances d'AlphaGo face à ce dernier étaient infimes. Ainsi Jonathan Schaeffer, spécialiste canadien d'intelligence artificielle ayant en particulier programmé Chinook (programme ayant résolu le jeu de dames américaines), compara AlphaGo à un manquant d'expérience, et affirma que ; il était alors certain que Lee Sedol gagnerait le match.
Entre les deux matchs Les joueurs professionnels analysèrent les parties jouées contre Fan Hui et découvrirent des faiblesses dans le jeu d'AlphaGo, en particulier un manque de (la prise en compte du plateau entier) et de conscience du (l'aji, c'est-à-dire les faiblesses latentes d'une position) Résumé d'une vidéo de Myungwan Kim (8p) analysant les parties contre Fan Hui qui les amenèrent à penser que Lee Sedol battrait aisément le programme ; lui-même, ayant étudié ces parties, déclara qu'il pourrait perdre l'année suivante, mais qu'il était certain de gagner 5-0 ou 4-1 cette fois-ci (interview de Lee Sedol deux semaines avant le match). ; cependant, avant le match, il était en fait difficile de déterminer les progrès que le programme avait pu accomplir durant ces cinq mois... Précisant les informations figurant dans l'article de Nature à ce sujet, l'équipe de , dans une interview donnée à la presse coréenne, expliqua que la base de données initiale du programme ne contenait que des parties de forts amateurs (et donc qu'il ignorait tout du jeu de Lee Sedol), mais que, jouant contre lui-même, il avait accumulé durant ces quelques mois l'équivalent de . ; après avoir pris connaissance de ces informations, Lee Sedol se montra nettement moins confiant qu'auparavant, déclarant à la veille du match : .
Les joueurs
AlphaGo
thumb|Logo d'AlphaGo.|alt=Logo d'AlphaGo. AlphaGo est un programme développé par Google DeepMind. Son algorithme utilise une combinaison de techniques générales déjà anciennes comme l'algorithme minimax, de méthodes spécifiques à la programmation du go (une variante de la méthode de Monte-Carlo) et d'une utilisation innovante de réseaux neuronaux, permettant en particulier l'apprentissage automatique à la fois à partir de bases de données et en laissant le programme jouer contre lui-même. AlphaGo fut initialement entraîné à partir d'un ensemble de jouées sur le serveur KGS par des joueurs classés sur ce serveur entre et amateur.. Ayant atteint une certaine compétence (lui permettant en particulier de prévoir les coups de joueurs professionnels dans près de 60 % des cas), il fut ensuite opposé à des copies du même programme, utilisant l'apprentissage par renforcement pour améliorer son jeu..
Le programme ne contient au départ aucune connaissance spécifique sur le go (en dehors des règles et d'un module de calcul des ), et il ne dispose en particulier pas d'une de coups (contrairement aux programmes d'échecs) ; comme l'expliquait l'un de ses créateurs : ..
La version d'AlphaGo pour ce match utilisait à peu près la même puissance de calcul que pour le match contre Fan Hui ., laquelle était de et 176 processeurs graphiques.
Lee Sedol
Lee Sedol est un joueur de go professionnel coréen classé .. Né en 1983, il commença sa carrière en 1995, devenant professionnel à l'âge de 12 ans, et remportant le titre de meilleur joueur de Corée du Sud en 2000. Entre 2003 et 2015, il a gagné 18 titres internationaux, ce qui faisait de lui le meilleur joueur du monde au milieu des années 2000. ; au moment du match, il était encore classé parmi les cinq premiers.. Il est un de la Corée du Sud, connu pour son style de jeu non conventionnel et créatif, et pour sa force en milieu et fin de partie.. Quelques semaines avant le match, il remporta pour la quatrième fois le Myungin, le plus important des titres coréens..
Les parties Conditions de la rencontre Les cinq parties du match eurent lieu les 9, 10, 12, 13 et , à l'hôtel Four Seasons de Séoul. Chaque partie commençait à , heure de Séoul, soit 04:00 UTC..
Les parties utilisaient les règles chinoises avec un komi de 7 points et demi, chaque joueur ayant un temps de réflexion principal de 2 heures, suivi de 3 périodes de byo yomi de 60 secondesUne fois le temps principal écoulé, chaque coup doit être joué en moins de soixante secondes, faute de quoi une des trois périodes disparait ; à la fin de la dernière, le joueur a perdu au temps. ; les joueurs jouaient en salle fermée, en présence de trois observateurs officiels, dont Fan HuiLe nom des arbitres n'a pas été publié par la presse occidentale ; Fan Hui a déclaré que sa fonction se serait bornée à recompter la partie en cas de besoin., mais aucun problème n'a amené ceux-ci à intervenir durant le match.
Les parties étaient retransmises en temps réel sur YouTube, et commentées en direct en anglais par Michael Redmond (le seul professionnel non asiatique) et Chris Garlock (éditeur de l'e-journal de l'AGA).... Aja Huang, un amateur membre de l'équipe de DeepMind, plaçait les pierres sur le goban au nom d'AlphaGo, lequel fonctionnait à l'aide de la Google Cloud Platform, le serveur étant situé aux États-Unis..
Avant le match, l'équipe de DeepMind avait convenu d'utiliser une version figée d'AlphaGo, qui n'apprenait par conséquent rien et ne variait pas sa stratégie d'une partie sur l'autreCertains observateurs sont allés jusqu'à se demander si AlphaGo n'aurait pas la quatrième partie à titre de consolation ; Demis Hassabis a alors répété que le programme était figé durant le match..
Le vainqueur du match devait remporter 1 million $US. AlphaGo ayant gagné, Google DeepMind a annoncé que le prix serait versé à des associations caritatives, dont l'Unicef, ainsi qu'à des organisations de go.. Lee Sedol reçut ( pour avoir joué les cinq parties, et pour chaque partie gagnée)..
Le match Résumé AlphaGo a gagné toutes les parties sauf la quatrième.. + Le match Partie n Date Noirs Blancs Résultat Coups Temps utilisé 1 Lee Sedol Lee Sedol abandonne186Lee Sedol : 1h 32 - AlphaGo : 1 h 55 2 Lee Sedol Lee Sedol abandonne 211Lee Sedol : 2 h - AlphaGo : 2 h 3 Lee Sedol Lee Sedol abandonne 176Lee Sedol : 2 h - AlphaGo : 1 h 51 4 AlphaGo AlphaGo abandonne 180Lee Sedol : 2 h - AlphaGo : 1 h 59 5 Lee Sedol Lee Sedol abandonne 280Lee Sedol : 2 h - AlphaGo : 2 h Résultat : AlphaGo 4 – 1 Lee SedolNotes
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