Facebook développe l'IA pour jouer à Go

Le jeu japonais de Go remonte à plusieurs milliers d'années. Malgré le fait que les règles du jeu soient assez simples, il n'a pas encore été possible de créer un programme pouvant battre un joueur humain expérimenté. Oui, il existe des programmes, et ils sont très bons, mais les professionnels ne sont pas encore en mesure de gagner un tel programme. Maintenant, Facebook a décidé de prendre les choses en main et de créer un système d'auto-apprentissage avec des éléments d'IA qui peuvent vaincre n'importe qui.

Les règles de Guo sont très simples, oui, mais il est difficile pour la voiture de jouer à ce jeu, car il existe un grand nombre d'options, et jusqu'à présent, aucun ordinateur n'est en mesure de tout calculer pour un temps sain d'esprit. Mais l'homme, avec sa capacité apparemment limitée à effectuer des calculs complexes pendant un certain temps, s'est avéré être étonnamment bon pour jouer au Go. Selon les représentants de l'entreprise, la plupart des bons joueurs utilisent des modèles visuels pour identifier les bons ou les mauvais mouvements, et l'intuition joue un rôle énorme ici.

Les développeurs de l'IA pour jouer à Go vont créer un système qui combine les éléments d'un programme informatique ordinaire qui calcule les mouvements dans un grand nombre d'options, et un système qui reconnaît les modèles visuels sur la carte, déterminant l'option de mouvement optimale.

Cette tâche elle-même fait partie d'un projet plus vaste dont le but est d'étudier la question de l'apprentissage en profondeur(L'apprentissage en profondeur). Le terme «profondeur» dans ce cas se réfère à la profondeur du graphique des calculs du modèle - la longueur maximale entre les nœuds d'entrée et de sortie d'une architecture particulière. Dans le cas, par exemple, d'un simple réseau de neurones à distribution directe, la profondeur correspond au nombre de couches du réseau. Le terme «apprentissage profond» se concentre sur la complexité de l'enseignement des couches internes (profondes) d'un réseau multicouche qui sont difficiles à répondre aux méthodes d'enseignement classiques, telles que la méthode de rétropropagation.

Afin de vaincre une personne dans Go, un système informatique apprendra à «penser» comme une personne.

En général, cela ne se fait pas pour le plaisir ou la satisfaction de la pure curiosité des chercheurs (bien que cela aussi), mais pour la création de systèmes informatiques capables de fonctionner approximativement sur le même principe que le cerveau humain fonctionne. À l'avenir, ces technologies seront utilisées par le réseau social à leurs propres fins. Par exemple, l'entreprise crée maintenant une version d'un réseau social pour les personnes ayant des problèmes de vision. Ainsi, à la question "qu'est-ce qu'une personne tenant dans sa main", le système pourra répondre assez largement et clairement à l'interrogateur.

L'assistant virtuel de Facebook, M, sera également basé sur cette technologie, analysant et étudiant les demandes des utilisateurs, afin d'améliorer leur travail et de répondre comme le ferait une personne.

Source: https://habr.com/ru/post/fr386305/