C'est Skynet v0.1.
Saura t'il nous dire quelle est la fameuse question qui a pour réponse 42 ?

Challenge Jeopardy: Watson, le superordinateur d'IBM, est «capable d'apprendre par lui-même»

INTERVIEW - De lundi à mercredi, la machine défie les humains...

face à deux champions du jeu Jeopardy AP/SIPA/S.WENIG

En 1997, Deep Blue venait à bout du champion du monde d'échecs Gary Kasparov. De lundi à mercredi, Watson, son petit fils, défie deux champions humains à Jeopardy pour un challenge encore plus complexe: la maîtrise du langage naturel. David Gontek, qui fait partie de la vingtaine d'ingénieurs du projet, revient pour 20minutes.fr sur le défi et ses enjeux.



Watson est-il vraiment un simple ordinateur?

C'est un superordinateur qui dispose d'un processeur à environ 3.000 cœurs. Il fonctionne grâce à dix 10 racks de serveurs IBM 750 (de la taille d'un frigo chacun ndr). Il est capable d'analyser et de répondre à une question de Jeopardy en quelques secondes quand il faudrait deux heures à votre ordinateur.

Comment «apprend-on» à une machine à analyser le langage naturel?

Avec beaucoup d'algorithmes. On découpe une phrase par groupes de mots, analyse la fonction de chacun séparément ainsi que des uns par rapports aux autres. Le sens d'un mot est souvent directement affecté par ceux qui l'entourent. Pour Jeopardy, surtout dans le cas de jeu de mots, il faut également réussir à établir une connexion de sens entre deux phrases ou deux mots. C'est parfois subtile. Un indice comme «armée colorée» peut être une métaphore pour «armée rouge», une «ville sainte», pour «Saint Louis» etc.

Comment cherche-t-il les réponses?

On l'a nourri avec des millions de documents, des dictionnaires, des encyclopédies, la Bible, beaucoup de Shakespeare. Une fois la question analysée, il lance tous ses algorithmes en parallèle. Pour chaque réponse, il calcule le pourcentage de sa certitude. S'il n'est pas suffisamment sûr de lui, il ne buzz pas.

C'est donc une approche purement statistique?

Pas seulement. Pendant toute la phase de préparation, Watson a «appris» de ses échecs. S'il se trompe sur une réponse en ayant utilisé tel algorithme, il lui fera moins confiance à l'avenir pour une autre question similaire. La plus grande réussite, c'est qu'il est capable d’analyser tout seul les documents qu'on lui a fourni et de décider s'ils contiennent des connaissances potentiellement utiles pour Jeopardy.

Watson est-il intelligent?

Oui et non. Il est intelligent mais pas conscient. Il est intelligent dans le sens où il peut accomplir des tâches dont nous ne sommes pas capables. Il est également capable d'apprendre par lui-même sans que nous ayons besoin de formater les documents dans un langage machine structuré, ce qui nécessiterait une lourde intervention humaine en amont (comme le moteur Wolfram Alpha, ndr). Mais il ne fait que suivre les algorithmes que nous avons programmés.

Pour quelles applications pratiques?

Nous nous concentrons sur le domaine médical. Pour réaliser un diagnostique différentiel, Watson est capable d'écumer toutes les publications, les cas précédents et de faire gagner un temps fou. Des applications côté business, notamment pour des prises de décision rationnelles, ont sans doute de l'avenir.

Est-on loin d'une machine véritablement pensante?

Très, très loin. Ce n'est pas qu'une simple question de puissance de calcul et d'algorithme. Il faudra une percée technologique autre part. Le Graal est souvent à tort de se diriger vers une machine intelligente. Nous cherchons juste à en créer une utile.
Propos recueillis par Philippe Berry (à Los Angeles)

beaucoup de Shakespeare

Que faites-vous dans la vie?
Crrrrrrrr.....
Vous avez une dédicace à faire?
Crrrrrrrr.....
Parlez-nous un peu de vous?
Crrrrrrr......

J'espere que les deux candidats humains auront de la répartie, sinon l'émission risquera de ne pas être amusante.

Un ami amateur de "go" me disait que ce jeu était autrement plus complexe que les échecs et que, à ce jour, encore aucun ordinateur n'était en mesure de rivaliser avec joueur de haut niveau à ce jeu.

« Le nombre de combinaisons possibles [au jeu de go] est supérieur au nombre d’atomes dans l’Univers ». Avec cette petite phrase, Demis Hassabis en dit long sur la barrière technologique qui vient d’être abattue par Google DeepMind : la société, dont il est le cofondateur, a développé un programme capable de battre, pour la première fois, un champion humain à ce jeu venu de Chine.

Dénommé AlphaGo, le programme informatique a défait en octobre par 5 à 0 Fan Hui, un joueur professionnel chinois installé en France et considéré comme le plus fort d’Europe, ainsi que le révèle une étude publiée mercredi dans la revue britannique Nature. Une victoire « qui donnait des frissons à regarder », avoue le Dr Tanguy Chouard, rédacteur en chef chez Nature.

Par cette défaite de l’homme, DeepMind signe une grande victoire pour l’intelligence artificielle, jusqu’ici incapable de battre un champion humain de go, un jeu aux règles « très simples », mais « probablement [le] plus complexe inventé par l’Homme », souligne Demis Hassabis.

« Pendant des décennies, les gens ont pensé qu’il y avait quelque chose de mystique dans le jeu de go et que les algorithmes ne seraient pas capables d’atteindre ou de dépasser les performances humaines », note David Silver, lui aussi de Google DeepMind et coauteur de l’article. « Les gens pensaient que c’était tellement intuitif que les ordinateurs n’en seraient pas capables, poursuit-il. Nous avons prouvé que cela n’était pas le cas. »

Pour permettre à un ordinateur de gagner à un jeu, les ingénieurs lui font généralement envisager toutes les combinaisons et choisir la meilleure : une stratégie qui fonctionne pour des jeux simples comme le morpion. Mais cette approche se révèle difficile avec les échecs, où les joueurs ont environ 35 possibilités à chaque tour, et d’autant plus au go, qui offre environ 250 possibilités par tour, pendant environ 150 tours.

Les équipes de DeepMind ont donc associé des méthodes d’intelligence artificielle avancées avec des réseaux comportant des millions de connexions neuronales. Ces réseaux neuronaux ont appris 30 millions de mouvements exécutés par des humains. Mais AlphaGo ne se contente pas d’imiter l’homme. Le système a aussi découvert de nouvelles stratégies, en disputant des millions de parties entre ses réseaux neuronaux et en s’améliorant au fil des mois. L’an dernier, un système informatique développé par DeepMind et capable d’apprendre tout seul avait déjà battu l'homme à des jeux vidéo comme Space Invaders.

Hier soir, samedi 12 mars, chez lui en Corée du Sud, Lee Sedol, s'est incliné dans
la manche décisive face à l'ordinateur de Google Alphago. "Je pense qu'aujourd'hui, c'est ma défaite, mais ce n'est pas la défaite de l'humanité", a confié le perdant.

Il a fallu un peu plus de quatre heures pour Alphago pour venir à bout du meilleur joueur de go de la planète. Une victoire qui surprend même les concepteurs de cette intelligence artificielle. "Pour être tout à fait honnêtes, nous sommes stupéfaits, sans voix. Lee Sedol a perdu encore une fois de manière incroyable. Alphago a exploré de nouveaux territoires", a déclaré Demis Hassabis, directeur de Google DeepMind.

Encore deux parties

Il y a 20 ans, Kasparov, le champion d'échecs perdait pour la première fois face à une machine IBM. C'était à l'époque la puissance du calcul qui faisait la différence. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle va au-delà avec le jeu de go où il existe bien plus de possibilités qu'au jeu d'échecs.

Il y a encore deux manches à disputer demain et mardi, mais déjà les jeux sont faits. Il ne reste plus que l'honneur de l'homme à sauver.