Puisqu'elles sont capables d'élaborer leur propre corpus ça amène des questions. Ce serait marrant de comparer le nombre de parties jouées par l'IA au nombre possible de parties "raisonnablement" bien jouées, et au nombre de parties humaines jouées de tout temps (un ordre de grandeur du moins).
De même se concentrer sur la courbe d'apprentissage reste valable...
Le fait que l'ordinateur ait plus de mal à jouer avec un corpus initial humain devra être analysé et compris. L'intelligence ne se mesure pas dans la capacité à battre un adversaire humain (c'est déjà un bon point que l'IA sache se faire un corpus) mais dans le processus d'apprentissage.
Autrement dit il faut démontrer qu'il s'agit d'autres chose qu'une manière ultra optimisée de faire du forçage brut : jouer des parties en masse et conserver les meilleures. Or on a tout de même le sentiment qu'il ne s'agit que de ça finalement. Certes les algos sont sophistiqués. Mais au final ça reste bête et méchant : on fait du traitement de masse. Comme toujours en informatique. On a juste trouvé le moyen de rendre performant le traitement de masse à un type de problème particulier (et accessoirement ce ne sont pas seulement les progrès algorithmiques qui l'ont permis mais aussi l'amélioration des capacités des machines).
Ce type d'algo m'a toujours paru être taillé pour intéresser les GAFAM qui doivent analyser (valoriser devrais-je dire) les immenses jeux de données récoltés et accumulés (Big data, tout ça, ce n'est pas un hasard si la mode est passé de l'un à l'autre). Il s'agit donc plus d'un enjeu économique assez banal dont on a ravalé la façade pour ne pas trop avoir à parler des enjeux qui se cachent derrière : exploitations des données privées et/ou individuelles.
Pour revenir au sujet il faut aussi noter qu'un jeu ce sont des mouvements et des règles le plus simple possible, avec un objectif lui aussi clairement défini. Ça facilite grandement le traitement informatique.
[^] # Re: Bêtise naturelle
Posté par .Nicolas. . En réponse au journal "Intelligence artificielle", vraiment?. Évalué à 2.
Puisqu'elles sont capables d'élaborer leur propre corpus ça amène des questions. Ce serait marrant de comparer le nombre de parties jouées par l'IA au nombre possible de parties "raisonnablement" bien jouées, et au nombre de parties humaines jouées de tout temps (un ordre de grandeur du moins).
De même se concentrer sur la courbe d'apprentissage reste valable...
Le fait que l'ordinateur ait plus de mal à jouer avec un corpus initial humain devra être analysé et compris. L'intelligence ne se mesure pas dans la capacité à battre un adversaire humain (c'est déjà un bon point que l'IA sache se faire un corpus) mais dans le processus d'apprentissage.
Autrement dit il faut démontrer qu'il s'agit d'autres chose qu'une manière ultra optimisée de faire du forçage brut : jouer des parties en masse et conserver les meilleures. Or on a tout de même le sentiment qu'il ne s'agit que de ça finalement. Certes les algos sont sophistiqués. Mais au final ça reste bête et méchant : on fait du traitement de masse. Comme toujours en informatique. On a juste trouvé le moyen de rendre performant le traitement de masse à un type de problème particulier (et accessoirement ce ne sont pas seulement les progrès algorithmiques qui l'ont permis mais aussi l'amélioration des capacités des machines).
Ce type d'algo m'a toujours paru être taillé pour intéresser les GAFAM qui doivent analyser (valoriser devrais-je dire) les immenses jeux de données récoltés et accumulés (Big data, tout ça, ce n'est pas un hasard si la mode est passé de l'un à l'autre). Il s'agit donc plus d'un enjeu économique assez banal dont on a ravalé la façade pour ne pas trop avoir à parler des enjeux qui se cachent derrière : exploitations des données privées et/ou individuelles.
Pour revenir au sujet il faut aussi noter qu'un jeu ce sont des mouvements et des règles le plus simple possible, avec un objectif lui aussi clairement défini. Ça facilite grandement le traitement informatique.