Une intelligence artificielle peut-elle être créative ?

ces derniers temps on entend beaucoup parler de l'intelligence artificielle et des nombreuses menaces qu'elles pourraient représenter l'une d'elles c'est le fait que l'ia comme on l'appelle pourrait faire disparaître un grand nombre de métiers c'est vrai que grâce à l'intelligence artificielle les machines semblent être capable de faire de plus en plus de choses et pourtant quand on pense à ce qu'un ordinateur fait mieux que les humains il s'agit en général de trucs assez bourrin faire des gros

calculs manipuler des tableaux de données énormes des choses que l'on saurait faire nous-mêmes mais que les machines font simplement beaucoup beaucoup plus vite que nous mais à la fin ils font rien que nous imiter elle ne crée rien nouveau d'ailleurs la créativité qu'elle soit artistique ou scientifique semble bien être un domaine qui reste l'apanage du cerveau humain est pourtant aujourd'hui on va voir que de plus en plus les machines savent se montrait créative et qu'elle pourrait bien un jour

être meilleur que nous pour inventer et créer et on va le voir spécifiquement dans le domaine du jeu [Musique] depuis presque les débuts de l'informatique et l'invention du concept d'intelligence artificielle dans les années 50 on a essayé d'utiliser le jeu comme un moyen de comparer l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle et notamment le jeu d'échecs considérée comme une des activités les plus intelligentes pratiqué par notre espèce d'ailleurs l'idée d'une machine jouant aux éche

cs fascine depuis encore plus longtemps puisqu'à la fin du xviiie siècle un inventeur hongrois wolfgang von kamp allen avait fait le tour des cours d'europe avec un automate surnommé le turc mécanique il avait l'apparence d'un humain vêtu à la turque fixé sur un petit meuble muni d'un plateau des chèques et cet automate était capable de jouer une partie d'échec contre un humain et même le plus souvent de le battre le tueur que mécanique aurait ainsi affronter de nombreux souverains de l'époque c

omme napoléon bonaparte catherine ii de russie où frédéric ii de prusse alors évidemment comme vous vous en doutez il y avait un truc en fait le meuble avait une cavité qui permettait à une personne suffisamment petit de se cacher et de jouer la partie en actionnant l'automate donc pas du tout d'intelligence artificielle là dedans mais dès la fin de la seconde guerre mondiale les pères de l'informatique comme alan turing ont commencé à imaginer des algorithmes capables de jouer aux échecs et les

premières implémentations ont été faites dans les années 50 quelques années plus tard à noël 1976 on pouvait même se faire offrir sous le sapin le premier programme d'échec commercial appelé my crochet ce qui était vendu sur l'ordinateur kim wan une bête de course royalement munis de inca de mémoire peu à peu les programmes sont devenus bien sûr de plus en plus forts grâce à la progression de la puissance des machines et le tournant l'histoire vous ne connaissez certainement en 1997 l'ordinateu

r d'ibm blood ibm a battu le meilleur joueur du monde garry kasparov 4 à 2 sur un affrontement en six parties à l'époque certains avaient vu cette victoire comme le moment de l'histoire humaine où les machines prenait symboliquement le pouvoir sur les humains la défaite de notre espèce est son merveilleux cerveau et pourtant est ce qu'on peut dire que deep blue était une machine intelligente voir créative eh bien à mon avis c'était surtout un monstre de puissance bourrine d'ailleurs on dit bien

que cette bible ou à une machine à nordine auteur qui a gagné pas un programme ou un algorithme juste un gros tas de transistors ce qui soit dit en passant a évidemment été une super opération de communication pour ibm mais dans le fond dit blues jouent de façon pas très fine et pas franchement intelligente qui ressemble un peu à la façon dont moi je joue je vous cache pas que je n'aime pas du tout joué aux échecs et je joue d'une façon assez stupide et fatigante qui consiste à regarder absolume

nt tous les coups possibles et à chercher le meilleur un moment typique d'une partie d'échecs il y a en moyenne une vingtaine de coups possibles à considérer on peut s'amuser à représenter sa sous forme d'un arbre est évidemment pour déterminer le meilleur bas il suffit pas de regarder ces coups là mais aussi les réponses que l'adversaire peut y apporter et si l'adversaire a aussi disons 20 réponses possibles eh bien ça fait un total de 400 possibilité à examiner et c'est pour ça que je trouve ç

a fatigant évidemment si c'est un ordinateur qui réfléchit plutôt que moi eh bien il peut s'amuser à regarder aussi le coup d'après est encore celui d'après et ainsi de suite en anticipant comme ça plusieurs coups à l avance sauf qu'à chaque fois on multiplie par 20 les possibilités et l'arbre croît de façon exponentielle alors dit blue était justement une machine énorme dans l'architecturé était particulièrement optimisé pour évaluer des coûts de cette façon ce qui lui permettait de tester 200

millions de coûts à chaque seconde et c'est comme ça qu'elle pouvait anticiper jusqu'à une douzaine de coups à l'avancé dans la partie dans ce que je viens de vous décrire et manquant même un ingrédient pour que la machine puisse jouer aux échecs de façon efficace c'est bien de regarder des milliards de coût mais comment on choisit le meilleur il faut une manière de les comparer un et de décider entre toutes les possibilités laquelle est la plus intéressante c'est ce qu'on appelle une fonction d

'évaluations une fonction d'évaluations c'est une manière d'attribuer une valeur à une certaine situation sur le plateau ce qu'on appelle une position de façon à pouvoir comparer différentes positions et choisir la plus avantageuse si vous jouez un peu aux échecs vous savez sans doute qu'il existe une manière d'évaluer très simple qu'on enseigne généralement aux débutants on attribue des valeurs fictive aux pièces restantes sur le plateau un point pour un pion 3 pour un cavalier ou un fou 5 pour

une tour et 9 pour la dame attention ces valeurs sont artificielles inconventionnelle elles ne servent pas à calculer le score dans la partie mais elles permettent en gros d'estimer la force d'une situation et de décider si un mouvement peut être un terreau sans par exemple si vous capturez un pion avec un cavalier qui se fait manger derrière et bien vous gagnez un point mais vous en perdez 3 donc c'est une mauvaise idée si en revanche vous capturez une tour avec un fou qui se fait manger ensui

te et bien au total vous gagnez deux points plutôt une bonne idée cette fonction d'évaluation très basique permet de mieux choisir ses coûts et d'éviter les sacrifices idiot alors évidemment ça fait pas tout parce que la localisation des pièces sur le plateau est évidemment essentiel le fait de menacer le roi adverse ou de protéger le sien tout ça la fonction d'évaluation utilisée par deep blue était évidemment plus compliqué que de simplement compter les points mais elle avait été conçue à la m

ain par des joueurs très expérimentés pour prendre en compte l'ensemble des critères qu'ils avaient imaginé en résumé on peut pas dire que deep blue était franchement intelligente et encore moins créative la machine faisait des milliards de calculs bourrin et prenait des décisions grâce à des critères établis par des humains juste un gros tas de muscles virtuel en somme un on était à mon avis assez loin de la défaite de l'intelligence humaine [Musique] alors ça c'était les échecs et ça date d'il

ya plus de vingt ans maintenant mais il y a quelques années vous n'avez pas pu y échapper il y a eu une autre petite révolution dans le domaine la même histoire a eu lieu avec le jeu de go en apparence le goût peut sembler être un jeu comparable aux échecs on a un plateau il ya deux joueurs les noirs et les blancs qui jouent à tour de rôle en posant des pièces qu'on appelle des pierres ça a même l'air encore plus simple que les échecs puisqu'il n'ya qu'un seul type de pierre le principe du jeu

est le suivant à son tour chaque joueur dépose une pierre sur une des intersections la grille qui fait 19 par 19 et les pierres restent là ne se déplace pas et on marque des points en capturant des pierres adverses et en contrôlant des territoires par encerclement voyez par exemple ici un plateau en fin de partie avec les territoires capturés par les noirs et les blancs et ici le joueur blanc à gagner d'un seul point alors tu t'y 20 ans on pourrait s'imaginer que deep blue et sa stratégie bourri

ne pourrait très bien marché aussi pour le goût est en fait non ça ne marche pas du tout une des raisons c'est la taille du plateau je vous ai dit que la grille faisait 19 par 19 il ya donc trois cent soixante et une intersection en tout début de partie ça fait donc trois cent soixante et un coût possible évidemment quand la partie progresse ça se réduit mais en moyenne ça va être autour de 250 à 300 choix possibles à chaque coup si on prend la route des possibilités que j'avais dessiné pour les

échecs on avait vingt coups possibles à chaque tour et donc 400 coups à examiner si on inclut la réponse de l'adversaire ici on en est à trois cents coups et donc presque cent mille possibilités avec la réponse est comme ça croît de façon exponentielle pour appliquer cette stratégie de recherche avec ne serait ce que quelques coups d' avance on se retrouve à devoir considérer des milliards de milliards de cas l'autre difficulté c'est la fonction d'évaluation je vous ai dit qu aux échecs qu'on a

rrive à estimer numériquement la force d'une position et à faire des choix entre différentes possibilités aux gosses est beaucoup plus difficile en cours de partie c'est extrêmement compliqué de juger de façon objective qui est en train de gagner et donc de décider si une position est meilleure qu'une autre on dit d'ailleurs que les bons joueurs de goût une vision assez intuitive organique de ce genre de choses ils sentent les forces sur le plateau mais il ne calcule pas un score comme on pourra

it le faire aux échecs les conséquences de ces deux différences le nombre de coups possibles et la difficulté de l'évaluation font qu'il ya une dizaine d'années les meilleurs programmes de goût était complètement incapable de rivaliser avec de bons joueurs humains et on imaginait que ça prendrait encore plusieurs décennies avant que l'on vive avec le goût la même chose que ce qu'on avait connu avec la victoire de deep blue sur kasparov et pourtant vous le savez sans doute en 2016 le programme al

pha go de google dit mind a battu le meilleur joueur du monde unix et dole quatre victoires à une pour réaliser cet exploit alfano a utilisé une méthode bien différente basée sur un domaine de l'intelligence artificielle qu'on appelle le machine learning parfois traduits en français comme apprentissage automatique ou apprentissage statistiques l'idée est d'apprendre à un algorithme à faire quelque chose à partir d'une grande quantité de données qui lui servent d'exemple j'avais déjà expliqué ces

notions dans ma vidéo sur le dip learning et je vous y renvoie si vous êtes intéressés pour s'entraîner l'algorithme alpha go à utiliser une base de données de 160000 parties toutes jouées par des grands maîtres du go ça représente au total plus de 30 millions de coûts alpha go et est constitué de deux réseaux de neurones l'un avait pour mission de choisir les bonnes branches de l'arbre des possibilités pour éviter d'avoir à explorer une quantité invraisemblable de coups et l'autre étaient char

gés d'évaluer les positions explorer en leur attribuant un score une valeur qui représentait en gros la probabilité estimée de gagner la partie à partir de là et c'est au moyen de ces deux algorithmes de deep learning khalfa go a pu réaliser l'exploit de battre lycée dole alors est ce qu'on peut dire qu'elle fallou était plus intelligent plus créatifs et - bouygues ou alors peut-être mais dans le fond vous voyez que pour que ça fonctionne il a fallu disposer de la base de données des parties jou

ées par les grands maîtres alpha go a appris en étudiant la façon de jouer des meilleurs joueurs de tous les temps alors certes il a battu lycée d'olmes et peut-être simplement en imitant tous les grands joueurs alpha gonnard ya créé nouveau enfin c'est ce qu'on a envie de penser mais c'est peut-être pas si sûr et pour l'illustrer je voudrais vous montrer le moment le plus dingue de cet affrontement il s'agit du 37e coup de la seconde partie la petite description la situation 1 vous avez donc ly

cée dole ici à droite et en face de lui un anonyme dont le travail est simplement de jouer sur le plateau les coups que lui dicte de la machine la scène que l'on va regarder représente que l'on voit aussi parfois dans des championnats l'échec vous avez deux commentateurs dans une autre salle qui reproduisent les coûts sur un grand tableau et les commentent en tran les stratégies possibles le commentateur assis à droite n'est pas n'importe qui c'est michael reynolds un joueur de go professionnels

d'ailleurs le seul joueur occidental à avoir atteint le grade 2 9e dan et regarder ce qui va se passer alpha goa les noirs il vient de jouer on voit le coup sûr le vrai plateau ici mais les commentateurs n'ont pas encore vu ce coup et ils vont le découvrir observer la scène je vous ai traduit quelques éléments du dialogue elle dessert soit on dirait que les commentateurs but complètement tout ce qui vient de se passer c'est call fagots à jouer un coup totalement inattendue qui en principe devra

it être considéré comme une erreur de débutant et d'ailleurs on voit la réaction du commentateur d'abord il pense simplement qu'il a mal vous coup et il le place à côté ensuite ils semblent se dire qu'alpha goa bouquet a fait une grosse erreur et peu à peu on dirait qu'ils voient l'intérêt du coup mais sans être complètement sûr et pourtant ce qui aura une influence essentielles sur la fin de la partie dans un autre coin du plateau alors la vidéo qu'on vient de voir suggère que lycée doll est so

rti quand il a vu ce coup en fait non il était sorti avant pour fumer il avait le droit et d'autres images montrent sa tête quand il revient regarder [Musique] [Musique] plusieurs spécialistes dont redmond ont déclaré que jamais un joueur de go professionnelle devrait jouer un coup pareil et pourtant ça a donné la victoire à halle fargo dont je pense qu'on peut véritablement dire qu'il s'agit d'un 4 créativité de sa part d'ailleurs depuis ce coup a été étudié et enseigné par les joueurs de go qu

i tente de comprendre comment exploiter ce type de stratégie mais les choses ont été encore plus loin par la suite [Musique] malgré le caractère impressionnant d'alpha go il reste que s'il n'y avait pas eu les grands maîtres du goût pour le nourrir de milliers de parties l'algorithme n'aurait pas existé la technique qui consiste pour un algorithme à apprendre à faire quelque chose à partir d'exemples sur une base de données s'appelle l'apprentissage superviser superviser parce que il y a les don

nées qui sont là pour montrer à l'algorithme ce qu'on attend de lui mais il existe un autre type de technique l'apprentissage par renforcement il s'agit de méthodes ou un algorithme est entraînée par essai erreur en faisant des tentatives successives qui sont à chaque fois plus ou moins récompensés dans le cas d'hugo ça consiste simplement à fournir à l'algorithme les règles du gauche juste les règles rien d'autre et le laisser s'entraîner en jouant contre lui même il peut comme sajoo et des mil

liers de parties mettront au point des stratégies les tester et progresser au fur et à mesure en voyant ce qui fonctionne le mieux c'est comme ça que les chercheurs de deep man ont créé alpha 0 un programme capable d'apprendre tout seul à jouer à des jeux abstraits comme les échecs ou legault sans aucune intervention humaine à part évidemment le fait de fournir à l'algorithme les règles du jeu alpha 0 s'est entraîné tout seul en jouant contre lui même 140 millions de parties de go alors ça lui a

quand même pris deux semaines en utilisant 5000 processeur et à l'issue de cette période on l'a fait jouer contre alpha gaulle algorithmes précédent celui qui avait battu lycée dole en apprenant sur une base de données alpha 0 à jouer sans parti contrat le fagot et il les a tous deux gagné 100 à 0 donc l'algorithme qui a appris à jouer tout seul en apprentissage par renforcement a explosé celui qui avait appris sur des exemples en apprentissage superviser mais ça n'est pas tout alpha 0 a aussi

pu apprendre d'autres jeux abstraits aux échecs il a joué 44 millions de parties contre lui même et ça lui a pris seulement de 9 heures et on l'a ensuite opposé aux meilleurs programmes d'échec du monde et oui car je n'ai pas dit mais suite à la victoire de deep blue sur kasparov l'amélioration des programmes des chèques a continué ces programmes ne servent plus tellement pour affronter des humains on sait d'avancé comment ça se passerait et aucun joueur professionnel n'a envie d'aller se faire

humilier publiquement par un algorithme mais on continue d'organiser des tournois entre les programmes et à les faire progresser le meilleur programme du monde à l'heure actuelle s'appelle stockfisch et il est bien bien meilleur que deep blue 1 même s'ils fonctionnent en gros sur des principes similaires dit mike a donc organisé des matches entre stockfisch et la version d'alpha 0 qui a appris tout seul à jouer aux échecs sur les 1000 parties alpha 0 en a gagné 155 et stockfisch seulement 6 le r

este étant des matches nuls outre la supériorité d'alpha 0 ce qui est assez fascinant c'est le nombre de positions évalué par chacun des algorithmes stockfisch en a évalué en moyenne 60 millions par seconde pas très différente dit blouin on est toujours sur une stratégie assez bourrine alpha 0 au contraire on a évalué seulement 60 milles par seconde c'est à dire mille fois moins en testant à chaque fois mille fois moins d'options alpha 0 arrive à faire beaucoup mieux que stockfisch il choisit av

ec une efficacité redoutable les branches de l'arbre des possibilités qui souhaitent explorer je me souviens qu'un jour j'ai discuté avec un excellent joueur d'échecs et je lui ai demandé quelle était la différence entre lui sa façon de réfléchir quand il joue et moi qui essayent de prévoir toutes les possibilités comme un gros bois m'expliquer en gros la chose suivante moi quand je joue je regarde tous les coups possibles mais ne regarde pas les cookies sont interdits par les règles du genre sa

uter des pièces avec ma tour ou la déplacer en diagonale ces coups interdits n'arrive même pas dans mon champ de conscience pour être examiné eh bien il m'a dit que lui c'était la même chose mais avec les mauvais coups il les voit même pas et donc son cerveau ne perd pas de temps à les considérer à calculer ou ça le mènerait tous les mauvais coups que moi j'examinerai patiemment ils n'atteignent même pas son champ de conscience est bien face 0 c'est pareil sa force n'est pas de calculs et bourri

ne mans mais de choisir avec une efficacité incroyable les options sur lesquelles il va se concentrer alors évidemment là aussi on peut se demander est-ce qu alpha 0 fait preuve de créativité et bien quand les spécialistes regarde sa façon de jouer il semble que ce soit clairement le cas un premier point c'est khalfa 0 a redécouvert lui même toutes les ouvertures classique des échecs pour les spécialistes apparemment ses préférés c'est le gambiste dames et l'ouverture anglaise mais en cours de p

artie et son style est parfois assez différent de ce que font les humains ou les autres programmes d'échec d'ailleurs notamment dans sa manière d'évaluer les positions je vous ai parlé tout à l'heure de l'évaluation qu'on apprend quand on débute aux échecs 9 points pour la dame 5 points pour la tour et c'est parfois au cours du jeu les humains font des sacrifices c'est à dire des coûts qui leur font perdre des points selon ce calcul mais uniquement de façon très mesurée et parce que ça va leur d

onner un super avantage dans la position où la mobilité est bien alpha 0 fait ça aussi mais de façon beaucoup plus agressive il fait les sacrifices qui semble complètement fou il attribue plus de valeur à la position et à la mobilité de ses pièces que ne le ferait un joueur humain et ça marche je suis pas assez fort aux échecs pour vous commenter ça de façon éclairée 1 mais on trouve sur youtube plusieurs analystes deux parties entre alpha 0 et stockfisch en voici une qui est intéressante alpha

0 à les blancs et stockfisch les noirs et alpha 0 vient de faire plusieurs sacrifices donc une tour pour simplement pouvoir capturer un cavalier regardez le compte des points à ce stade de la partie alpha 0 en blanc à quatre pions un fou une tour et la dame ça fait 21 points et stockfisch en noir scipion deux tours et la dame 25 points normalement avec une telle différence les noirs devrait avoir partie gagnée mais les sacrifices d'alpha 0 était parfaitement mesuré et il s'est donné une grande l

iberté de mouvement tout en enfermant stockfisch quelques coups plus tard la partie en est là et stockfisch est complètement coincé et finit par abandonner et on trouve plusieurs autres exemples de ces coups incroyables joué par alpha 0 qui a vraiment inventé sa propre façon de jouer aux échecs différente de celle des humains et des autres programmes d'échec une vraie preuve de créativité si vous avez du mal à vous représenter ses prouesses créatif d'alpha 0 je vais vous montrer un exemple un pe

u plus ancien mais qui est très parlant avant de s'attaquer aux goûts et aux échecs dit manning avait étudié comment un algorithme d'apprentissage par renforcement pouvez apprendre à jouer tout seul au jeu de la console atari 2600 à pour ceux qui n'ont pas connu cette époque c'est le genre de jeu qu'on voit dans ready player one un de ses jeux ses breaks out le tout premier jeu de casse-briques dit man a donné ce jeu un algorithme d'apprentissage par renforcement baptisé dès qu elle et voici com

ment le style 2d qu elle a évolué au cours de ces partis d'apprentissage au bout de 100 périodes d'entraînement l'algorithme a en gros compris les grands principes mais il continue de rater la balle assez fréquemment il faut attendre 400 période d'entraînement pour qu'ils maîtrisent parfaitement le jeu et rattrape systématiquement la balle mais si on continue à le faire jouer et s'entraîner observez ce qui se passe l'algorithme a acquis une telle maîtrise qu'il a compris comment envoyer la balle

dans une direction donnée et il se focalise sur les bords de façon à pouvoir glisser la balle derrière le mur et que le travail se fasse tout seul c'est brillant non alors évidemment le jeu n'est pas le seul domaine qui permettent de mettre en évidence la créativité des nouvelles formes d'intelligence artificielle notamment celle basée sur l'apprentissage par renforcement et les techniques de deep learning j'aurais pu par exemple également vous parler de création artistique mais promis ce sera

pour une prochaine fois merci d'avoir suivi la vidéo ça faisait vraiment longtemps que j'en avais pas fait donc n'hésitez pas à la partager à la ligue et tout ça histoire de m'aider à me faire pardonner par l'algorithme de youtube et puis comme d'habitude si vous voulez plus de complément il y en a sur le blog dans un billet dédié à bientôt [Musique] [Musique]