Des algorithmes d'IA ont écrasé huit champions du monde au jeu de cartes Bridge, marquant une nouvelle étape dans l'évolution des systèmes d'apprentissage automatique qui deviennent meilleurs que les humains à des jeux spécifiques. Les meilleurs joueurs de bridge ont été invités à affronter NooK, un logiciel d'IA développé par la startup française NuukAI, lors d'un tournoi qui s'est déroulé sur deux jours à Paris. Ils se sont affrontés au cours de 80 manches, et la machine a remporté 67 sets, battant les humains à un taux de 83 %. Cette victoire représente un nouveau jalon pour l'IA car, au bridge, les joueurs travaillent avec des informations incomplètes et doivent réagir au comportement de plusieurs autres joueurs, un scénario bien plus proche de la prise de décision humaine.Une intelligence artificielle a battu huit champions du monde au bridge, un jeu dans lequel la suprématie humaine a résisté jusqu'à présent à la marche des machines. Un exploit jamais réalisé auparavant. Ces victoires marquent une étape importante dans le développement de l'IA, en raison de l'utilisation d'une IA "boîte blanche", qui acquiert des compétences de manière plus humaine, nécessaires pour gagner au bridge par rapport à d'autres jeux de stratégie comme les échecs.
Jusqu'à présent, pour démontrer le potentiel de l'intelligence artificielle, on opposait des humains à des machines. L'IA s'entraînait en jouant des milliards de parties, selon un processus appelé apprentissage profond ou deep leatning, et affrontait un adversaire humain, le champion de la catégorie. Une technique qui fonctionne parfaitement pour gagner contre les meilleurs joueurs d'échecs, de dames ou de go. Mais pas le bridge, car il s'agit d'un jeu de cartes qui requiert davantage de compétences en communication.
"NooK", une intelligence artificielle de nouvelle génération, a été entraînée dans ce but précis. Elle a réussi à battre huit champions du monde de bridge lors d'un tournoi qui s'est déroulé fin mars à Paris, organisé par la société française NukkAI, le formateur de NooK. L'une des raisons pour lesquelles le bridge est si difficile est qu'il intègre des caractéristiques qui ne sont pas encore bien comprises par les différentes formes d'intelligence artificielle. Ce jeu de cartes exige que les joueurs travaillent avec des informations incomplètes et qu'ils réagissent au comportement des autres joueurs à la table. Ce genre de compétences est difficile à atteindre pour une machine. Jusqu'à NooK.
La startup française NukkAI a annoncé la nouvelle de la victoire de son IA vendredi, à l'issue d'un tournoi de deux jours à Paris. Le défi de NukkAI demandait aux champions humains de jouer 800 donnes consécutives réparties en 80 séries de 10. Il ne comportait pas la composante initiale du jeu, à savoir l'enchère, au cours de laquelle les joueurs parviennent à un contrat qu'ils doivent ensuite respecter en jouant leurs cartes.
Chaque champion jouait ses propres cartes et celles de son partenaire "factice" contre une paire d'adversaires. Ces adversaires étaient les meilleurs robots champions du monde à ce jour - des robots qui ont remporté de nombreuses compétitions de robots mais qui sont universellement reconnus comme étant loin d'être aussi bons que des joueurs humains experts. L'IA, appelée NooK, jouait le même rôle que le champion humain, avec les mêmes cartes et les mêmes adversaires. Le score était la différence entre celui de l'humain et celui de l'IA, calculé en moyenne sur chaque manche. NooK a remporté 67, soit 83 %, des 80 manches.
Le concept d'intelligence artificielle explicable
Mais comment expliquer cette prouesse ? Comment NooK a-t-il réussi à acquérir des compétences plus humaines que technologiques ? Tout repose sur le concept d'intelligence artificielle explicable. L'un des principaux écueils de l'intelligence artificielle "boîte noire", utilisée pour les échecs par exemple, est que ses décisions sont énigmatiques pour les humains ou difficiles à comprendre pour eux.
« Les précédents succès de l'IA, comme lors de la confrontation entre humains et échecs, sont basés sur des systèmes de type "boîte noire" où l'humain ne peut pas comprendre comment les décisions sont prises. En revanche, la boîte blanche utilise la logique et les probabilités tout comme un humain », explique Stephen Muggleton, professeur au département d'informatique de l'Imperial College de Londres.
Au contraire, NooK représente une approche "boîte blanche" ou "neurosymbolique". Plutôt que d'apprendre en jouant des milliards de parties d'un jeu (avec l'apprentissage profond traditionnel), l'IA apprend d'abord les règles du jeu, puis améliore son jeu par la pratique. Il s'agit d'un système hybride basé sur les règles et l'apprentissage profond. « L'apprentissage automatique en boîte blanche est étroitement lié à la manière dont nous, les humains, apprenons de manière incrémentielle en effectuant des tâches quotidiennes », explique Stephen Muggleton.
Même si une personne ou une IA ne peut pas expliquer avec des mots ce qu'elle fait, son comportement doit être "lisible" pour les autres, c'est-à-dire qu'elle doit appliquer des règles qu'ils comprennent. Cette approche "boîte blanche" sera essentielle dans des domaines tels que les soins de santé et l'ingénierie. Les voitures autonomes qui négocient un carrefour devront être capables de lire le comportement des autres, de réagir et peut-être même d'expliquer.
Pour l'instant, il reste encore beaucoup à apprendre à l'intelligence artificielle, qui ne comprend pas, par exemple, le principe de l'enchère, qui fait partie du jeu de bridge et constitue un élément essentiel pour approfondir la communication, ni la tromperie.
Mais Nevena Senior, plusieurs fois championne du monde de bridge pour l'Angleterre et l'un des challengers de NooK, a déclaré que les contrats que les humains et NooK devaient jouer étaient suffisamment variables pour que le jeu de cartes devienne aussi important que les enchères. Elle a déclaré que les créateurs de NooK avaient fait un travail "magnifique". Elle a constaté que NooK lisait mieux ses adversaires que les humains et était mieux à même d'exploiter leurs erreurs. « C'est quelque chose que les humains font après avoir acquis suffisamment d'expérience et j'ai été agréablement surprise qu'un robot imite les compétences humaines typiques », a-t-elle déclaré.
Source : Twitter
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