Il a fallu environ 50 ans pour que les ordinateurs éviscèrent les humains dans le vénérable jeu d’échecs. Un smartphone standard peut désormais jouer le genre de mouvements qui font tourner la tête d’un grand maître. Mais un programme d’intelligence artificielle fait quelques pas en arrière, pour apprécier comment les humains moyens jouent – les maladresses et tout.

Le programme d’échecs IA, connu sous le nom de Maia, utilise le type d’IA de pointe derrière les meilleurs programmes d’échecs surhumains. Mais au lieu d’apprendre à détruire un adversaire au tableau, Maia se concentre sur la prédiction des mouvements humains, y compris les erreurs qu’ils font.

Jon Kleinberg, professeur à l’Université Cornell qui a dirigé le développement de Maia, dit qu’il s’agit d’un premier pas vers le développement d’une IA qui comprend mieux la faillibilité humaine. L’espoir est qu’il pourra donc mieux interagir avec les humains, en leur enseignant ou en les aidant, par exemple, ou même en négociant avec eux.

Une utilisation possible, dit Kleinberg, est la santé. Un système qui anticipe les erreurs peut être utilisé pour former les médecins à lire des images médicales ou les aider à détecter les erreurs. «Une façon de faire est de prendre des problèmes dans lesquels les médecins humains établissent des diagnostics basés sur des images médicales, et de rechercher des images sur lesquelles le système prédit un niveau élevé de désaccord entre eux», dit-il.

Kleinberg dit qu’il a choisi de se concentrer sur les échecs parce que c’est l’un des premiers domaines où l’intelligence artificielle a triomphé des humains. «C’est ce genre de système idéal pour essayer des algorithmes», dit-il. « Une sorte de modèle de domination de l’IA. »

De plus, dit-il, les échecs ont été étudiés intensément, ce qui en fait quelque chose de similaire à la mouche des fruits, ou drosophile, en biologie. «Les échecs ont la particularité d’avoir été appelés la drosophile de la psychologie par Herb Simon et la drosophile de l’IA par John McCarthy», dit Kleinberg, se référant à deux géants de leurs domaines respectifs.

Maia a été développé à l’aide de code adapté de Leela Zero, un clone open source d’Alpha Zero, un programme d’IA révolutionnaire créé par la filiale d’Alphabet DeepMind.

Alpha Zero a rompu avec les programmes d’échecs IA conventionnels en faisant apprendre aux ordinateurs, indépendamment de toute instruction humaine, comment jouer au jeu de manière experte. Dans le programme, un réseau neuronal simulé contient des neurones virtuels qui peuvent être réglés pour répondre à une entrée. Pour les échecs, Alpha Zero est alimenté par des positions de plateau et des mouvements générés dans les jeux d’entraînement, et il ajuste le tir de ses neurones pour favoriser les mouvements gagnants, une approche connue sous le nom d’apprentissage par renforcement. Alpha Zero peut utiliser la même approche pour apprendre à jouer à d’autres jeux de société tels que les dames ou Go avec un minimum de modifications.

L’équipe Cornell a modifié le code de Leela Zero pour créer un programme qui apprenait en favorisant des prédictions précises des mouvements humains. D’autres joueurs d’échecs IA, y compris Deep Blue, la machine IBM qui a battu le champion du monde de l’époque Garry Kasparov en 1997, peuvent tenter de regarder en avant dans un jeu en explorant les mouvements possibles. Mais Maia est inhabituelle dans la façon dont elle se concentre sur la recherche du mouvement le plus probable qu’un humain jouera.

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Le guide WIRED de l’intelligence artificielle

Les algorithmes supersmart ne prendront pas tous les emplois, mais ils apprennent plus vite que jamais, allant des diagnostics médicaux à la diffusion d’annonces.

Maia a appris en utilisant les données de LiChess, un serveur d’échecs en ligne populaire. Le résultat est un programme d’échecs capable de jouer d’une manière plus humaine. Plusieurs versions de Maia, adaptées à différentes forces de jeu, peuvent désormais être contestées chez LiChess.

Des formes d’IA plus sophistiquées peuvent éventuellement dépasser l’intelligence humaine dans toutes sortes de domaines, des mathématiques à la littérature et au-delà. Mais Kleinberg dit « il y aura une longue période de transition où l’IA et les humains travailleront ensemble, et il y aura une certaine communication entre eux. »

Bien avant cela, une IA capable de prédire et d’imiter le comportement humain pourrait avoir des applications immédiates aux échecs et à d’autres jeux. «C’est une belle idée», déclare Matthew Sadler, grand maître d’échecs britannique et auteur de Changeur de jeu, un livre sur les capacités de jeu d’échecs d’Alpha Zero. «Les joueurs de club ont un énorme besoin d’avoir des moteurs qui parlent leur langue.»