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- Définition - Que signifie AlphaGo?
- Introduction à Microsoft Azure et au nuage Microsoft | Tout au long de ce guide, vous apprendrez ce qu'est le cloud computing et comment Microsoft Azure peut vous aider à migrer et à exploiter votre entreprise à partir du cloud.
- Techopedia explique AlphaGo
Définition - Que signifie AlphaGo?
AlphaGo est une AI étroite, un programme informatique développé par Google DeepMind pour jouer à Go, un jeu de stratégie chinois à deux joueurs similaire aux échecs. AlphaGo est le tout premier programme d'intelligence artificielle capable de battre un joueur humain professionnel, Fan Hui, joueur du 2-dan, en octobre 2015, sur un tableau de taille normale sans handicaps. Il a ensuite battu l'un des joueurs humains les mieux classés au monde, Lee Sedol (9-dan), en mars 2016, remportant quatre matchs sur cinq.
Introduction à Microsoft Azure et au nuage Microsoft | Tout au long de ce guide, vous apprendrez ce qu'est le cloud computing et comment Microsoft Azure peut vous aider à migrer et à exploiter votre entreprise à partir du cloud.
Techopedia explique AlphaGo
Le projet AlphaGo a été lancé en 2014 en tant que banc d'essai afin de déterminer dans quelle mesure l'algorithme de réseau neuronal de Google DeepMinds utilisant l'apprentissage en profondeur pouvait rivaliser chez Go. L'algorithme d'AlphaGo est une combinaison de techniques de recherche dans les arbres et d'apprentissage automatique, renforcée par une formation poussée dispensée à la fois par des humains et par d'autres joueurs. Il utilise la recherche dans l’arborescence de Monte-Carlo et est guidé par un réseau de politiques et de valeurs mis en œuvre à l’aide des technologies de réseau neuronal profond. Le réseau de règles est formé et aide l'IA à prévoir le prochain mouvement le plus susceptible de l'emporter, tandis que le réseau de valeurs est formé pour affiner l'arbre de recherche et déterminer la valeur de ces positions, en estimant les gagnants à chaque position plutôt qu'en recherchant à fond. à la fin du jeu.
AlphaGo a d'abord été nourri de mouvements de match historiques de joueurs humains, en utilisant une base de données d'environ 30 millions de mouvements, le rendant ainsi imitant les jeux humains. Une fois que l'IA a atteint un certain niveau de compétence, elle a été perfectionnée en la faisant jouer contre des exemples d'elle-même, en utilisant l'apprentissage par renforcement pour améliorer et apprendre davantage.
En octobre 2015, une version informatique distribuée d'AlphaGo a défait et battu Fan Hui, champion d'Europe de 2-dan, ce qui représente la première fois qu'un programme informatique bat un joueur professionnel à Go. Fan Hui a ensuite aidé en tant que consultant pour l'équipe DeepMind quelques mois après sa défaite. En mars 2016, AlphaGo a affronté Lee Sedol, l'un des joueurs les mieux classés au monde, après avoir atteint le plus haut niveau de 9-dan. Gagnant quatre jeux contre Lees one, ceci marquait une avancée majeure dans la recherche sur l'IA, car cela signifiait que l'algorithme d'apprentissage en profondeur et de réseaux neuronaux utilisé par DeepMind pouvait être utilisé à d'autres fins puisqu'il n'était pas vraiment programmé pour jouer à Go, mais plutôt enseigné. comment jouer à Go. Cela ouvre un tout nouveau monde pour la recherche sur l'IA.