La série Machines That Play a été divisée en 7 parties.

Cette série couvre l'histoire de l'intelligence artificielle et des jeux (jusqu'à Deep Blue) et se concentre sur les machines qui jouaient aux échecs, aux dames et au backgammon. Les sujets suivants sont abordés : comment construire des machines d'échecs, le travail de Shannon sur les échecs, le travail de Turing sur les échecs, Le Turc, El Ajedrecista, MANIAC, le programme d'échecs de Bernstein, les dames de Samuel, Mac Hack VI, Cray Blitz, BKG, HiTech, Chinook, Pensée profonde, TD-Gammon et Deep Blue.

• Partie 1 : Machines qui jouent (aperçu) — celle-ci
• Partie 2 : Machines qui jouent (Construire des machines d'échecs)
• Partie 3 : Machines qui jouent (échecs avant Deep Blue)
• Partie 4 : Machines qui jouent (Deep Blue)
• Partie 5 : Machines qui jouent (Post Deep Blue)
• Partie 6 : Machines qui jouent (dames)
• Partie 7 : Machines qui jouent (Backgammon)

Partie 1 : Machines qui jouent (aperçu)

Ceci est la partie 1 de la série et donne un aperçu des efforts de l'IA liés aux jeux : échecs, dames, backgammon. Il pose également (et tente de répondre) les questions suivantes : Qu'est-ce qu'un jeu idéal ? Pourquoi s'intéresse-t-on à l'intelligence artificielle (IA) et aux jeux ?

Avant de parler de jeux et de machines, parlons d'abord des jeux et des humains.

Qu'est-ce qu'un jeu idéal ?

Un jeu est quelque chose avec des règles et un objectif. Nous « jouons » à un jeu lorsque nous effectuons des actions, contraintes par ces règles, afin d'atteindre l'objectif fixé.

Nous (les humains) semblons avoir besoin de jouer presque autant que nous avons besoin de nourriture, d'eau, d'air, d'un abri et d'outils pour survivre. Qu'est-ce qui, pour nous les humains, ferait alors un jeu idéal ? C'est une question difficile à répondre, mais j'imagine qu'un jeu idéal peut avoir au moins certaines des caractéristiques suivantes :

• Un jeu dans lequel tous les joueurs sont hautement qualifiés (ou à des niveaux similaires) : Un jeu dans lequel un joueur est capable d'utiliser ses compétences pour surmonter le défi que son ou ses adversaires lui proposent. Le plaisir idéal consiste à utiliser son habileté pour déjouer ou déjouer un adversaire qui est également très bon au jeu.
• Un jeu qui n'est ni trop facile, ni trop difficile pour qu'un joueur "gagne simplement" : Un jeu dans lequel un joueur bat son ou ses adversaires, dont les performances sont également proches de son niveau de compétence. C'est un match qu'il aurait pu perdre, mais qu'il ne perd pas. Il gagne. Et il gagne parce que le jeu lui permet de s'élever juste un peu plus que son ou ses adversaire(s) ; il conquiert les éléments du hasard et exerce un contrôle sur son environnement (et sur lui-même).
• Un jeu qui oblige un joueur à développer et à atteindre son potentiel le plus élevé afin de gagner : Un jeu dans lequel un joueur développe les compétences les plus élevées pour déjouer ou déjouer ses adversaires. La croissance idéale signifie qu'il est capable de réaliser son potentiel, d'être tout ce qu'il peut être. Il développe une telle habileté que le risque d'échec est presque éliminé.
• Un jeu qui change le psychisme d'un joueur : Un jeu qui altère l'état d'esprit d'un joueur et en plus de réaliser son plus haut potentiel, le jeu lui permet de s'immerger complètement pour réussir. C'est un jeu qu'il choisirait de continuer à jouer aussi longtemps qu'il le pourrait afin de pouvoir accomplir (ce qu'il appellerait plus tard) des actions significatives. Et après le jeu, il remarquerait qu'il a changé d'expérience de jeu et que son esprit s'est enrichi de nouvelles compétences, de nouvelles expériences et de nouvelles réalisations.
• Un jeu qui oblige un joueur à être un catalyseur du changement global (rappelez-vous qu'il s'agit d'un jeu idéal) : un jeu dans lequel le joueur devrait se transformer (ou même transcender) lui-même, les autres ou même le monde entier dans toute la mesure du possible pour gagner. Un jeu idéal impliquerait que le joueur réalise ses aspirations, passions ou valeurs les plus profondes (et celles des humains). Si ce n'était pas cela, alors le jeu le consommerait au moins si profondément qu'il le libérerait des chaînes de sa vie quotidienne. Et tout au long de son parcours, il créerait un chemin permettant aux autres de développer et de réaliser leur potentiel.

Existe-t-il un jeu idéal ?

Je ne sais pas s'il existe un jeu idéal, mais, à mon avis, l'exemple suivant s'en rapproche assez ; non seulement il satisfait à bon nombre des caractéristiques énumérées précédemment, mais il remet en question et brouille ces mêmes caractéristiques.

[Clip vidéo] La condition est que tu me laisses vivre aussi longtemps que je peux te résister.

La mort : Eh bien, je suis un joueur d'échecs plutôt doué.

Knight : Mais je parie que tu n'es pas aussi bon que moi.

Mort : Pourquoi veux-tu que je joue aux échecs avec moi ?

Knight : C'est mon affaire.

Mort : En effet.

Knight : La condition est que vous me laissiez vivre aussi longtemps que je peux me dresser contre vous.

Knight : Si je gagne, tu me laisses partir.

Le joueur choisit de jouer aussi longtemps qu'il vit (ou peut). Les enjeux sont trop élevés et il ne peut s'empêcher d'essayer.

[Clip vidéo] C'est ma main. Je peux le tourner. Mon sang y jaillit. Le soleil est toujours dans le ciel et le vent souffle. Et moi… Moi, Antonius Block, je joue aux échecs avec le Diable.

Nous ne jouons jamais contre la mort (et gagnons presque). Nos actions, dans la plupart des jeux, ne sont pas aussi "significatives" que de sauver la vie d'autres humains. Nos jeux ne nous donnent ni l'occasion d'accepter notre désespoir inéluctable ni de transformer radicalement (ou de transcender) nous-mêmes ou la vie des autres.

En réalité, il n'y a probablement pas de jeu idéal. Pourquoi jouons-nous encore alors ? Une réponse vague et simpliste est « parce que les jeux sont amusants et/ou utiles », mais cela ne semble pas suffisant. Nous continuons à la fois à créer et à jouer à des jeux et nous continuons parce que les jeux présentent toujours différentes combinaisons de caractéristiques énoncées ci-dessus.

Certains de nos jeux les plus anciens

Nous avons toujours joué à des jeux. Les jeux sont l'une de nos plus anciennes sources de jeu. Il est possible que les premiers humains aient joué à des jeux pour pratiquer des compétences qui les ont préparés à la chasse et au combat. Par exemple, l'arc et la flèche ont été inventés à la fin du Paléolithique supérieur .

Le tir à l'arc est l'habileté d'utiliser des arcs pour tirer des flèches. Dans la plupart des cultures préhistoriques, le tir à l'arc était une compétence militaire et de chasse importante. Pratiquer le tir à l'arc (ou jouer pour s'entraîner ou s'améliorer) aurait amélioré la probabilité de réussite de l'archer. En ce sens, de tels jeux physiques peuvent avoir été joués pour augmenter nos chances de survie et de succès.

Plus tard, les humains ont commencé à s'installer au même endroit, ce qui signifiait qu'ils ne se déplaçaient pas autant. Cela leur a donné une routine et des jeux physiques ont commencé à se traduire en jeux de société. Ces jeux ont puisé dans une variété de nos désirs. Certains des jeux les plus anciens sont :

• Senet (~3100 av. J.-C.) : Le nom complet de ce jeu de plateau de course signifie le « jeu de passe ». Les anciens Égyptiens croyaient en une vie après la mort et le voyage vers l'au-delà exigeait que la personne décédée accomplisse des rituels et franchisse des obstacles. À l'époque du Nouvel Empire en Égypte, le senet était considéré comme une représentation du voyage vers l'au-delà. Il semble que le senet n'était pas seulement un jeu, il représentait notre lutte pour atteindre une sorte d'immortalité. [Les jeux de ce type puisent dans notre désir inné de survivre au-delà de cet état humain.]
• Royal Game of Ur (~ 3000 av. J.-C.) : Il s'agit d'un jeu de plateau de course stratégique à deux joueurs. Le jeu d'Ur a reçu son nom parce qu'il a été découvert par l'archéologue anglais Sir Leonard Woolley lors de ses fouilles du cimetière royal d'Ur entre 1922 et 1934. À un moment donné, les gens ont commencé à attacher une signification spirituelle au jeu et les événements du jeu ont été censé refléter l'avenir du joueur et transmettre des messages d'êtres surnaturels. [Les jeux de ce type puisent dans notre désir de connaître et de contrôler notre avenir.]
• Mancala (~ 6ème siècle après JC): Mancala n'est pas un jeu en particulier, c'est la classification ou le type d'un jeu: n'importe quel jeu de stratégie au tour par tour à 2 joueurs. Le but est de capturer tout ou partie des pièces de l'adversaire (graines, cailloux, haricots, etc.). [Les jeux de ce type puisent dans notre ancien désir de survivre en construisant des abris, en chassant, en récoltant de la nourriture et en gagnant.]

Nous avons joué (et continuons à jouer) à des jeux pour une grande variété de raisons :

• Nous jouons pour éprouver du plaisir (amusant)
• Nous jouons pour éliminer l'ennui / pour échapper à la réalité
• Nous jouons pour pratiquer et améliorer les compétences
• Nous jouons pour apprendre à penser de manière critique et stratégique
• Nous jouons pour vaincre l'incertitude, le hasard, la chance et la probabilité
• Nous jouons pour jouer pour créer des choses afin de nous responsabiliser.
• Nous jouons pour détruire des choses afin de diminuer notre colère et notre frustration
• On joue pour régler les différends
• On joue pour collaborer
• Nous jouons pour assouvir tous nos désirs humains (préhistoriques et actuels) : nourrir, chasser, tuer, conquérir, combattre, rivaliser, collaborer, créer, survivre
• Nous jouons pour gagner - pour ressentir un sentiment d'accomplissement

Tout au long de l'histoire, nous avons créé et joué à des jeux pour défier notre intelligence, notre force, notre stratégie, nos émotions, etc. Dans les jeux, nous nous réunissons et convenons d'un ensemble de règles arbitraires. Nous rivalisons et collaborons, nous élaborons des stratégies pour vaincre le hasard et l'incertitude, nous fixons et atteignons des objectifs, nous exerçons notre imagination et éprouvons le plaisir du succès.

Pourquoi l'IA et les jeux ?

Les jeux sont durs. Les jeux sont intéressants. Les jeux sont des bancs d'essai pour l'IA.

Au fur et à mesure que la technologie évoluait, nos jeux aussi. La technologie récente nous a fourni de nouveaux coéquipiers ainsi que de nouveaux adversaires, sous forme de machines. Même si l' histoire des jeux est fascinante, nous nous concentrerons sur l'automatisation, l'intelligence artificielle (IA) et les jeux de cette série. Plus précisément, nous nous concentrerons sur les jeux où l'IA a appris à jouer aussi bien que nous, voire mieux. Ce voyage se révélera servir d'humble rappel :

Quel que soit le taux d'amélioration des humains, une fois que les machines commenceront à apprendre, il deviendra difficile pour nous de les suivre - leur apprentissage et leurs progrès finiront par être mesurés de manière exponentielle. Et le nôtre ne le sera pas.

Depuis les premiers jours de l'informatique, les gens se sont demandé si les machines pouvaient égaler ou surpasser l'intelligence humaine. L'intelligence artificielle consiste à construire des machines capables d'effectuer les tâches qui (selon nous) nécessitent de l'"intelligence". Mais les approches et algorithmes d'IA antérieurs n'étaient pas suffisants pour résoudre les problèmes du monde réel en raison de leur nature complexe et ambiguë. La programmation de machines pour jouer à des jeux avec succès a permis aux ordinateurs d'apprendre des tactiques et des stratégies qui pourraient ensuite être appliquées à d'autres domaines de la vie réelle.

Émulez le processus de pensée humaine dans les jeux

Les premiers chercheurs en intelligence artificielle ont mis l'accent sur l'émulation du processus de pensée humaine dans les jeux, car ils pensaient que les meilleures machines de jeu pouvaient être créées en leur apprenant à imiter la pensée humaine. Ils ont estimé que si les machines pouvaient s'attaquer aux jeux avec succès, elles présenteraient très probablement un certain type d'intelligence.

Comprendre le fonctionnement de l'esprit humain

Les premiers chercheurs en intelligence artificielle espéraient que la programmation de machines pour jouer à des jeux avec succès aiderait à comprendre comment l'esprit humain fonctionnait, comment il pensait, comment il résolvait les problèmes et, finalement, ce qu'était l'intelligence. Ils ont supposé que la construction de machines pour effectuer des tâches nécessitant de l'intelligence donnerait un aperçu du fonctionnement de notre propre intelligence.

Nous verrons que même lorsque les machines surpassaient les humains dans les jeux, elles ne donnaient pas nécessairement un aperçu du fonctionnement de nos esprits. Ils ont cependant contribué à faire avancer les progrès de l'informatique (et donc d'autres domaines connexes). Et plus tard, la recherche nous a aidés à nous attaquer de front à certains problèmes complexes du monde réel.

« Les jeux sont amusants et ils sont faciles à mesurer. Il est clair qui a gagné et qui a perdu, et vous avez toujours la référence humaine… Pouvez-vous faire mieux qu'un humain ? Murray Campbell

Les jeux, les jeux de société en particulier, sont l'une des branches les plus anciennes de l'IA, à commencer par Shannon et Turing 1950. Ils ont fourni un bon moyen de mesurer la capacité des idées d'IA en raison de 1) leur simplicité d'objectif, 2) des règles bien définies et 3) la vaste gamme de stratégies possibles pour atteindre l'objectif final. Chaque fois que l'IA a conquis un jeu, cela nous a aidés à nous attaquer de front à au moins certains problèmes complexes du monde réel.

Complexité du jeu

Avant de commencer, examinons quelques façons de mesurer la complexité d'un jeu .

La complexité de l'espace d'état d'un jeu est le nombre de positions de jeu légales accessibles à partir de la position initiale du jeu.

La taille de l'arbre de jeu est le nombre total de jeux possibles qui peuvent être joués : le nombre de nœuds feuilles dans l' arbre de jeu enracinés à la position initiale du jeu.

Le facteur de branchement est le nombre d'enfants à chaque nœud. Par exemple, aux échecs, supposons qu'un "nœud" soit considéré comme une position légale, alors le facteur de branchement moyen est estimé à environ 35. Cela signifie qu'en moyenne, un joueur a environ 35 coups légaux disponibles à chaque tour. A titre de comparaison, le facteur de branchement moyen pour le jeu de Go est de 250 !

Statut optimal : il n'est pas possible de faire mieux (certaines de ces entrées ont été résolues par des humains)

Super-humain : plus performant que tous les humains

Parlons maintenant des machines.

La série de blogs couvrira les sujets suivants. Les liens vers les images se trouvent dans les blogs originaux.

La série se concentre sur certaines des "premières" dans l'IA et les jeux (et parfois certains des prédécesseurs de ces programmes), et non sur l'inclusion de * tous * ou * autant que possible * programmes de jeux.

Construire des machines d'échecs

Comment jouons-nous habituellement à ce jeu ? Nous faisons ce qui suit :

1. Considérez tous les coups légaux qu'un joueur peut faire
2. Calculer la nouvelle position résultant de chaque mouvement
3. Évaluer pour déterminer le prochain meilleur coup
4. Faites ce (meilleur) mouvement
5. Attendre que l'adversaire fasse un mouvement
6. Répondez en répétant les étapes ci-dessus

De ce point de vue, presque tous les ordinateurs d'échecs doivent gérer ces étapes fondamentales. Et ce faisant, un ordinateur d'échecs devrait résoudre les problèmes clés suivants :

1. Représenter le « conseil d'administration »
2. Génération de tous les prochains états légaux
3. Evaluer un poste

Il y avait deux approches philosophiques principales pour développer des ordinateurs d'échecs : l'émulation contre l'ingénierie - les ordinateurs devraient-ils imiter les connaissances et la prise de décision humaines ou les ordinateurs devraient-ils améliorer la recherche par la force brute ? Ceux qui se concentraient sur la première approche construiraient des programmes qui avaient beaucoup de connaissances sur les échecs et un accent relativement moindre sur la recherche. Ceux qui se concentrent sur l'approche d'ingénierie se concentreraient sur la puissance de calcul, en utilisant du matériel à usage spécial, et les innovations de recherche. Nous verrons que les meilleurs ordinateurs d'échecs ont utilisé la deuxième approche, mais même eux ont fini par utiliser beaucoup de connaissances sur les échecs et des heuristiques d'évaluation sophistiquées.

Lire la suite…

Seul humain (Le Turc)

• Jeu : Échecs. Année : 1770
• Au printemps 1770, Wolfgang von Kempelen fait sensation ; il a présenté le tout premier automate jouant aux échecs au monde, qu'il a appelé le joueur d'échecs de l'automate, connu à l'époque moderne sous le nom de Turc.

Lire la suite …

Une tentative plus honnête (El Ajedrecista (Le joueur d'échecs))

• Jeu : Échecs. Années : 1910
• Au début des années 1910, Torres y Quevedo a construit un automate appelé El Ajedrecista (Le joueur d'échecs), qui a fait ses débuts à l'Université de Paris en 1914. Il est considéré comme l'un des premiers jeux informatiques au monde.

Lire la suite …

Un peu de théorie des jeux

• Plusieurs jeux : échecs , dames , go , othello . Années : 1928–1944.
• John von Neumann a fondé le domaine de la théorie des jeux. En 1928, il prouve le théorème du minimax. Ce théorème stipule que dans les jeux à somme nulle (c'est-à-dire si un joueur gagne, alors l'autre joueur perd) avec une information parfaite (c'est-à-dire dans lesquels les joueurs connaissent, à chaque instant, tous les coups qui ont eu lieu jusqu'à présent), il existe une paire de stratégies pour les deux joueurs qui permet à chacun de minimiser ses pertes maximales, d'où le nom de minimax.

Des années 1940 au début des années 1950, les premiers pionniers se sont concentrés sur la construction de machines qui joueraient aux échecs un peu comme les humains, de sorte que les premiers progrès des échecs reposaient fortement sur l'heuristique des échecs (règles empiriques) pour choisir les meilleurs coups. Ils ont mis l'accent sur l'émulation du processus de pensée des échecs humains parce qu'ils pensaient qu'enseigner à une machine comment imiter la pensée humaine produirait les meilleures machines d'échecs.

Comment les futures machines joueraient aux échecs

• Jeu : échecs. Année : 1950.
• À partir du milieu des années 1940, des scientifiques de différents domaines (mathématiques, psychologie, ingénierie, etc.) avaient commencé à discuter de la possibilité de créer une machine qui pourrait penser, une machine qui pourrait rivaliser avec ou même surpasser les humains dans la reconnaissance des formes, le calcul, la résolution de problèmes. et même la langue. Claude Shannon a écrit le tout premier article jamais publié sur la programmation d'un ordinateur pour jouer aux échecs. Il a publié un article dans Philosophical Magazine intitulé Programmation d'un ordinateur pour jouer aux échecs.

Lire la suite …

La puissance de calcul était limitée dans les années 1950, de sorte que les machines ne pouvaient jouer qu'à un niveau très basique. C'est la période où les chercheurs ont développé les techniques fondamentales d'évaluation des positions d'échecs et de recherche des coups possibles (et des contre-coups de l'adversaire). Ces idées sont encore utilisées aujourd'hui.

Le premier programme qui a joué aux échecs (Turochamp)

• Jeu : échecs. Années : 1948–1953

• En 1953, Alan Turing publie un article sur son programme d'échecs (Digital Computers Applied to Games) dans le livre Faster than Thought de B. Bowden. Shannon n'avait pas parlé d'un programme particulier dans son article. C'est Turing qui a écrit le premier programme d'échecs. Et il l'a écrit avant même que les ordinateurs n'existent ! Il savait que les ordinateurs arrivaient et qu'une fois suffisamment puissants, ils pourraient jouer aux échecs. En 2012, Garry Kasparov a joué contre Turochamp et l'a vaincu en seulement 16 coups. Kasparov a déclaré (vidéo) : "Je suppose que vous pourriez l'appeler primitif, mais je le comparerais à une voiture ancienne - vous pourriez vous moquer d'eux, mais c'est toujours une réalisation incroyable…

  
  

[Turing] a écrit des algorithmes sans avoir d'ordinateur - de nombreux jeunes scientifiques ne croiraient jamais que c'était possible. C'était une réalisation exceptionnelle.

Lire la suite …

MANIAC : lancer le premier programme d'échecs

• Jeu : Échecs. Année : 1956
• L'équipe qui a programmé MANIAC était dirigée par Stanislaw Ulam (qui a inventé la propulsion par impulsions nucléaires et conçu la bombe H avec Edward Teller), Paul Stein, Mark Wells, James Kister, William Walden et John Pasta. En raison de la mémoire limitée de MANIAC, le programme utilisait un échiquier 6 × 6 et aucun fou. MANIAC J'ai exécuté une stratégie de force brute Shannon Type A. Il effectuait 11 000 opérations par seconde et comportait 2 400 tubes à vide. Il a fallu 12 minutes pour rechercher une profondeur de quatre coups (ajouter les deux fous prendrait trois heures pour rechercher à la même profondeur).

Lire la suite…

Programme d'échecs Bernstein : premier programme complet

• Jeu : Échecs. Année : 1957
• Alex Bernstein, un employé d'IBM, a créé le premier programme capable de jouer une partie complète d'échecs. Il l'a créé avec ses collègues Michael Roberts, Thomas Arbucky et Martin Belsky, Bernstein au Massachusetts Institute of Technology. Le programme fonctionnait sur un IBM 704 et pouvait exécuter 42 000 instructions par seconde. Ce fut l'un des derniers ordinateurs à tube à vide. Il a fallu environ 8 minutes pour faire un geste.

Le programme d'échecs Bernstein a utilisé la stratégie Shannon de type B (recherche sélective).

Lire la suite…

L'IA avant l'IA (les dames de Samuel)

• Jeu : Dames. Années : 1952-1962
• En 1952, Arthur Samuel a terminé son premier programme de dames sur IBM 701 - le premier ordinateur commercial majeur. En 1955, Samuel avait fait quelque chose de révolutionnaire ; il avait créé un programme qui pouvait apprendre - quelque chose que personne n'avait fait auparavant - et cela a été démontré à la télévision en 1956. Samuel pensait à l'apprentissage automatique depuis qu'il avait rejoint IBM et voulait se concentrer sur la création de programmes qui pourraient apprendre à jouer le jeu de dames. En 1959, il a inventé le terme "apprentissage automatique".

Lire la suite …

Apprendre à jouer une partie parfaite de Tic-Tac-Toe (MENACE)

• Jeu : Tic Tac Toe. Année : 1960
• Pendant la Seconde Guerre mondiale, Donald Michie, un informaticien britannique, a travaillé pour la Government Code and Cypher School à Bletchley Park et a aidé à briser le code allemand "Tunny". En 1960, il a développé le Machine Educable Noughts And Crosses Engine (MENACE), l'un des premiers programmes capables d'apprendre à jouer un jeu parfait de Tic-Tac-Toe. Les ordinateurs n'étaient pas facilement disponibles, il a donc utilisé 304 boîtes d'allumettes toutes remplies de perles colorées pour apprendre à jouer. Bientôt …

À la fin des années 1960, les programmes d'échecs informatiques étaient assez bons pour battre occasionnellement des joueurs de club ou amateurs.

Premier programme d'échecs à participer à des tournois humains (Mack Hack VI)

• Jeu : Échecs. Année : 1967
• Mac Hack (également connu sous le nom de programme d'échecs Greenblatt) est un programme d'échecs basé sur la connaissance construit par Richard Greenblatt en 1967. La même année, Mac Hack VI est devenu le premier ordinateur à jouer contre des humains dans des conditions de tournoi humain. Le programme MacHack était le "premier programme d'échecs largement distribué", fonctionnant sur de nombreuses machines PDP. Il est devenu le premier ordinateur à atteindre le niveau des joueurs de tournoi moyens. Il était manifestement supérieur à tous les programmes d'échecs précédents ainsi qu'à la plupart des joueurs occasionnels. En 1965, Hubert Dreyfus a déclaré : " Aucun programme d'échecs ne peut jouer même aux échecs amateurs ". En 1967, Mac Hack VI bat Dreyfus.

Lire la suite…

Dans les années 1970 et 1980, l' accent était mis sur la vitesse du matériel. Dans les années 1950 et 1960, les premiers pionniers s'étaient concentrés sur l'heuristique des échecs (règles empiriques) pour choisir les meilleurs coups suivants. Les programmes des années 1970 et 1980 utilisaient également certaines heuristiques d'échecs, mais l'accent était beaucoup plus mis sur les améliorations logicielles ainsi que sur l'utilisation de matériel plus rapide et plus spécialisé. Le matériel et les logiciels personnalisés ont permis aux programmes de mener des recherches beaucoup plus approfondies dans les arbres de jeu (exemple : impliquant des millions de positions d'échecs), ce que les humains ne faisaient pas (parce qu'ils ne pouvaient pas) le faire.

Cray Blitz : premier super ordinateur (d'échecs)

• Jeu : Échecs. Année 1986-1980
• Cray Blitz, développé par Robert Hyatt, Harry L. Nelson et Albert Gower, est entré dans le championnat nord-américain d'échecs informatiques d'ACM en 1976. Il est devenu un concurrent sérieux en 1980 lorsqu'il a été déplacé vers un superordinateur Cray-1, devenant ainsi le premier programme d'échecs. d'utiliser une machine aussi puissante. Cela a permis à Cray Blitz d'adapter une approche principalement algorithmique et informatique tout en conservant la plupart de ses connaissances (étendues) des échecs.

Lire la suite…

Le premier programme à battre un champion du monde (BKG)

• Jeu : Backgammon. Année : 1979.
• BKG, un programme de backgammon créé par Hans Berliner, était la première fois qu'une machine battait un champion du monde dans n'importe quel jeu. Et il l'a fait avec les ordinateurs (plus lents) de l'époque. [Remarque : Berliner a développé l'algorithme de recherche B* pour la recherche d'arbres de jeu.]

Lire la suite …

HiTech : premier master international

• Jeu : Échecs. Années : 1980
• HiTech était une machine à échecs avec du matériel et des logiciels spéciaux. Il a été construit par Hans Berliner et d'autres au CMU. Son matériel personnalisé pourrait analyser environ 175 000 mouvements par seconde et il pourrait exécuter une recherche en profondeur sur toute la largeur. C'était une machine puissante. En 1985, il a atteint une note de 2530, devenant ainsi la première (et à l'époque la seule) machine à avoir une note supérieure à 2400.

Lire la suite…

Miles devant les joueurs humains les plus forts (Chinook)

• Jeu : Dames. Années : (1989–1996)

• Après le travail de Samuel sur les dames, il y avait une fausse impression que les dames étaient un jeu « résolu ». En conséquence, les chercheurs sont passés aux échecs et ont pour la plupart ignoré les dames jusqu'à ce que Jonathan Schaeffer commence à travailler sur Chinook en 1989. L'objectif de Schaeffer était de développer un programme capable de vaincre le meilleur joueur de dames. La meilleure joueuse était Marion Tinsley. Lors d'un match, Chinook a remporté un match contre Tinsley, auquel Schaeffer a répondu,

  
  

"Nous sommes toujours des membres de la race humaine et Chinook battant Tinsley en une seule partie signifie que ce ne sera qu'une question de temps avant que les ordinateurs ne soient suprêmes aux dames, et éventuellement dans d'autres jeux comme les échecs."

Lisez la suite pour voir comment Chinook contre Tinsley s'est déroulé.

Pensée profonde

• Jeu : Échecs. Années : 1988–1992
• Lire la suite …

Dans les années 1990, les programmes d'échecs ont commencé à défier les maîtres internationaux d'échecs et plus tard les grands maîtres. Une machine à échecs spécialisée, nommée Deep Blue, finirait par battre Garry Kasparov, le meilleur joueur d'échecs humain. Nous avons également vu des applications réussies de l'apprentissage par renforcement (quelque chose qu'AlphaGo ferait des années plus tard).

TD-Gammon

• Jeu : Backgammon. Années : 1992–1997
• TD-Gammon était un programme de backgammon développé en 1992 par Gerald Tesauro d'IBM. TD-Gammon a appliqué un apprentissage par renforcement, qui remonte au programme Samuel's Checkers (nous verrons plus tard qu'alphaGo le fait aussi). Tesauro a déclaré que la méthodologie d'auto-apprentissage de TD-Gammon a abouti à un programme étonnamment solide. TD-Gammon 3.0 (1997) utilisait une recherche sélective à 3 plis et était déjà au niveau, ou très proche, du niveau des meilleurs joueurs humains du monde. À long terme, on s'attendait à ce que TD-Gammon joue encore mieux que les grands maîtres parce que ces grands maîtres n'étaient que des humains. Et les humains se fatiguent. Les humains ont des préjugés, mais pas TD-Gammon. TD-Gammon a joué différemment des humains - un thème que nous remarquerons de plus en plus. En savoir plus .

Être comme un humain, mais (toujours) ne pas être humain : Deep Blue

• Jeu : Échecs. Années : 1996–1997

• Celui-ci est long (et super intéressant). A lire absolument.

• Deep Blue n'était qu'un bébé de deux semaines lorsqu'il a affronté Garry Kasparov en 1996. Hsu, l'un de ses créateurs a déclaré : « Serait-ce le bébé Hercule qui a étranglé les deux serpents envoyés par la déesse Héra ? Ou envoyions-nous un bébé sans défense en hommage pour apaiser le monstre marin Cetus, mais sans l'aide de Persée ? Nous avions peur que ce soit le dernier. Le premier match qu'il ait jamais joué contre Kasparov, il a gagné - ce qui a incité Kasparov à se remettre en question et à demander: " ... et si cette chose est invincible?" Ce ne serait pas invincible et Kasparov le battrait 4–2. Ce match était beaucoup plus serré que la plupart des gens ne le pensent ( Lire la suite ).

• Après le match, Kasparov a dit (à propos de Deep Blue),

  
  

"Je pouvais sentir - je pouvais sentir - un nouveau type d'intelligence à travers la table."

• Il y aurait une revanche en 1997. Cette fois, l'équipe Deep Blue a considérablement amélioré sa machine (découvrez les améliorations, l'architecture du système, les stratégies de recherche, les jetons d'échecs, etc.). Cette fois, Deep Blue joue à un jeu auquel personne ne s'attendait. et bat Garry Kasparov. Kasparov implique qu'IBM a triché (IBM n'a pas triché) parce que le jeu de Deep Blue avait une composante "d'humanité". Après ce match, Kasparov a déclaré,

« Je n'étais pas du tout d'humeur à jouer… Je suis un être humain. Quand je vois quelque chose qui dépasse de loin ma compréhension, j'ai peur.''

• C'est le match sur lequel tout le monde avait une opinion - Deep Blue était-il intelligent ? Qui était un meilleur joueur ? Deep Blue a-t-il pensé ? Que dit une telle victoire sur nous ? Jusqu'à Deep Blue, les humains gagnaient aux échecs. Les machines ne pouvaient vraiment pas battre les meilleurs humains - même pas près . Mais alors Deep Blue a gagné. Et bientôt les autres ordinateurs ont fait de même et ils nous battent depuis. Cette croissance massive est leur identité - quel que soit notre taux d'amélioration, une fois que les machines commencent à s'améliorer, leur apprentissage et leurs progrès finissent par être mesurés de manière exponentielle. Et le nôtre non. Lisez la suite pour obtenir des détails sur la façon dont cette machine a été construite, qui était impliquée, le type d'effort que l'équipe devait mettre dans le projet, comment Kasparov a géré la défaite et comment elle est devenue un marqueur important dans l'histoire de l'IA.

Lire la suite (Deep Blue)…

Les gens pensaient que Kasparov était toujours un meilleur joueur, mais ses émotions l'ont gêné. Quoi qu'il en soit, l'un des plus grands enseignements de ce match était que nous avions collectivement sous-estimé les aspects physiologiques et psychologiques du match.

Nos émotions, nos peurs, nos désirs et nos doutes avaient le moyen de prendre le dessus sur nous… Et c'est un problème uniquement humain, dont nos adversaires de la machine ne s'inquiètent pas.

Lire la suite (Poster Deep Blue) …

Résoudre les dames

• Jeu : Dames. Année : 2007
• En 2007, les créateurs de Chinook ont publié un article dans la revue Science annonçant que Chinook avait complètement résolu Checkers : le programme ne pouvait plus être vaincu par qui que ce soit, humain ou autre. Jonathan Schaeffer et son équipe travaillaient pour résoudre le problème des dames depuis 1989. L'article déclarait : « … les dames sont maintenant résolues : un jeu parfait des deux côtés mène à un match nul. Il s'agit du jeu populaire le plus difficile à résoudre à ce jour, environ un million de fois plus complexe que Connect Four. ” Checkers est le plus grand jeu résolu à ce jour, avec un espace de recherche de 5×10^20. "Le nombre de calculs impliqués était de 10 ^ 14 , qui ont été effectués sur une période de 18 ans. Le processus impliquait de 200 ordinateurs de bureau à son apogée à environ 50 ». À venir

Où allons-nous à partir d'ici?

Il semble juste de terminer avec la conférence TED de Garry Kasparov et son point de vue sur l'expérience.

« Ce que j'ai appris de ma propre expérience, c'est que nous devons faire face à nos peurs si nous voulons tirer le meilleur parti de notre technologie, et nous devons vaincre ces peurs si nous voulons tirer le meilleur parti de notre humanité.

En pansant mes plaies, je me suis beaucoup inspiré de mes combats contre Deep Blue. Comme le dit le vieil adage russe, si vous ne pouvez pas les battre, rejoignez-les. Puis j'ai pensé, et si je pouvais jouer avec un ordinateur - avec un ordinateur à mes côtés, combinant nos forces, l'intuition humaine plus le calcul de la machine, la stratégie humaine, la tactique de la machine, l'expérience humaine, la mémoire de la machine. Serait-ce le jeu parfait jamais joué? Mais contrairement au passé, lorsque les machines remplaçaient les animaux de ferme, le travail manuel, elles s'en prennent maintenant aux personnes ayant des diplômes universitaires et une influence politique. Et en tant que quelqu'un qui a combattu les machines et perdu, je suis ici pour vous dire que c'est une excellente, excellente nouvelle. Finalement, chaque profession devra ressentir ces pressions, sinon cela signifiera que l'humanité a cessé de progresser. Nous ne pouvons pas choisir quand et où le progrès technologique s'arrête.

Nous ne pouvons pas ralentir. En fait, il faut accélérer. Notre technologie excelle à éliminer les difficultés et les incertitudes de nos vies, et nous devons donc rechercher des défis toujours plus difficiles, toujours plus incertains. Les machines ont des calculs. Nous avons de la compréhension. Les machines ont des instructions. Nous avons un but. Les machines ont de l'objectivité. Nous avons la passion. Nous ne devrions pas nous soucier de ce que nos machines peuvent faire aujourd'hui. Au lieu de cela, nous devrions nous inquiéter de ce qu'ils ne peuvent toujours pas faire aujourd'hui, car nous aurons besoin de l'aide des nouvelles machines intelligentes pour transformer nos rêves les plus grandioses en réalité. Et si nous échouons, si nous échouons, ce n'est pas parce que nos machines sont trop intelligentes, ou pas assez intelligentes. Si nous échouons, c'est parce que nous sommes devenus complaisants et avons limité nos ambitions. Notre humanité n'est définie par aucune compétence, comme manier un marteau ou même jouer aux échecs. Il y a une chose que seul un humain peut faire. C'est le rêve. Alors rêvons grand.

https://www.youtube.com/watch?v=NP8xt8o4_5Q&feature=emb_imp_woyt

Alors rêvons grand.