Jeu de go et intelligence artificielle - À chaud ! #2

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ScienceEtonnante

ScienceEtonnante

8 років тому

L'algorithme AlphaGo a battu l'un des meilleurs joueurs de go du monde. Pourquoi est-ce important, et comment fonctionne ce programme ?
Écrit et réalisé par David Louapre © Science étonnante
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L'article de Nature par les gens de Google Deep Mind :
Silver, David, et al. "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search." Nature 529.7587 (2016): 484-489.
www.willamette.edu/~levenick/c...

КОМЕНТАРІ: 669
@MrPabsy
@MrPabsy 8 років тому
Le plus fou c'est que c'est clair et le tout en une seule prise, sans cafouillage ... Chapeau bas.
@Metalwater27
@Metalwater27 8 років тому
+Tds Pablo (MrPabsy) Mais oui ! Ca fait tellement plaisir de voir une vidéo sans coupures toutes les 3 secondes !!
@Jevole-Paramoteur
@Jevole-Paramoteur 6 років тому
Exactement, son aisance à l'oral (en plus devant une caméra) m'impressionne autant que sa connaissance et son érudition, voire plus! (en fiat nous sommes les idiots du proverbe du sage et la lune version 2 : "Quand le sage explique que ce n'est pas le doigt qu'il faut regarder, mais la lune, l'idiot regarde le sage et dit qu'il parle vachement bien!" ) lol
@michauttheo113
@michauttheo113 6 років тому
Et vu sa voix il devait être malade en plus
@petitpanierdosier3206
@petitpanierdosier3206 3 роки тому
Faut voir le CV aussi, ce type est un véritable monstre !
@zorm_
@zorm_ 8 років тому
15 minutes sans cut? bravo
@meoh9783
@meoh9783 8 років тому
+Zorm C'est simple à vue de son niveau d'étude il est sans doute habitué à exposer des sujets.
@lrq3000
@lrq3000 8 років тому
+Sarcas La Classe Nope, une vidéo c'est pas pareil, faut souvent se reprendre car il faut être concis tout du long et ne rien oublier. Vous n'avez qu'à voir les équipes d'edit vidéo des cours MOOC, c'est un boulot colossal...
@zorm_
@zorm_ 8 років тому
J'adore les vidéos "à chaud" car il parle sans couper et sans problèmes, c'est impressionnant!
@neojack333
@neojack333 8 років тому
+Zorm il a pu faire des coupures au moment où il montre les schémas et reprendre la bande sonore pour que ça ne se voie pas, non ? je ne dis pas que c'est ce qu'il s est passé, mais par quel moyen voyez vous qu'il n'y a pas eu de coupure ?
@jocelynbeaudry
@jocelynbeaudry 7 років тому
Il ne faudrait pas oublier que ce que l'on nommerait intuition se baserait au fond sur l'expérience ou, plutôt, une impression d'avoir déjà vécu tel ou tel succès logique concernant un jeu, par exemple. On aura beau autrement dit oublier la logique de l'arbre inversé qui s'élaguerait petit à petit jusqu'à une solution la plus logique et cohérente que possible, ce serait au fond toujours la même chose de façon plus ou moins directe comme consciente qui se produirait (puissance de calcul), sinon on ne pourrait rien faire qui vaille la peine d'être mis de l'avant. On aura beau enfin préciser qu'une série de nombres aléatoires ou non aurait pu tabler plus sur un certain type de jeu, nous saurions tous que le hasard n'existant pas réellement, nous pourrions expliquer à plus ou moins long terme pourquoi aurait été exploité tel ou tel type de jeu ou possibilité par ces nombres. Le nombre de jeux comme possibilités pouvant aller à l'infini maintenant (être très grand) mais contrairement à la mémoire de l'ordinateur avec son algorithme, nous devinerions encore effectivement pourquoi plusieurs possibilités auraient été explorées en raccourci par l'IA jusqu'à l'obtention d'une partie potentiellement gagnante. Bref, dans toute cette affaire de l'IA, j'aurais non seulement mis d'autres commentaires ailleurs si on serait intéressé à me les demander, mais j'aurais aussi mentionné que ce que l'on nommerait cybernétique serait une chose incontournable, peu importe les niveaux d'organisation considérés par quelque personne intéressée ou non par l'IA. Cette cybernétique, bien sûr, ferait toujours intervenir les notions de facteurs influençant un effecteur qui produirait un effet, et qui par rétroaction (feedback) influencerait les facteurs en retour en plus ou moins (constance ou tendance) à partir de cet effet. Ce serait cependant le servomécanisme de quelque nature que ce soit à tout le système régulé sur sa rétroaction qui serait la chose la plus importante à considérer et qui pourrait nous manquer à jamais (Dieu?). Merci d'avoir lu.
@laurentmagnin673
@laurentmagnin673 8 років тому
Que de souvenirs... Et d'évolutions ! Début des années 1990, mon sujet de DEA en I.A. était un algorithme d'évaluation de la grille de Go en utilisant des gradiants (ceci codé en Lisp). Par la suite, lors de mon post-doctorat dans un labo japonais intitulé "Complex Games Lab", certains de mes collègues travaillaient sur le jeu de Go... Mais il est vrai que les approches récentes de type Big Data (dont fait partie le Deep Learning) ont changé beaucoup de chose. Dans le même ordre d'idée, la traduction automatique était traditionnellement basée sur des transformations issues des règles de grammaire, alors que des approches de type apprentissage sur de très larges corpus (par exemple les textes de lois canadien français/anglais) prennent le relais.
@houdarose5989
@houdarose5989 4 роки тому
Bonjour je travail sur les algorithmes de résolution de jeu, vu ton parcours tu pourrais repondre a certaine de mes questions ?
@laurentmagnin673
@laurentmagnin673 4 роки тому
@@houdarose5989 Il se trouve que je ne suis plus dans le domaine des jeux depuis de nombreuses années... Désolé.
@At0miumVOD
@At0miumVOD 8 років тому
Une très bonne vidéo pour comprendre l'enjeu informatique derrière Alpha Go, bravo à toi pour ça et pour ta chaîne en général que je suis avec beaucoup d'assiduité ! :)
@SweepAI
@SweepAI 8 років тому
+At0mium Ah Ato, j'étais sur le point de t'envoyer le lien de cette vidéo justement après t'avoir vu en parler sur Twitter. Heureusement que j'ai regardé les commentaires :)
@ScienceEtonnante
@ScienceEtonnante 8 років тому
+At0mium Merci !
@EmmanuelB
@EmmanuelB 8 років тому
En tant que joueur de go, je te félicite pour ta compréhension du jeu et du sujet. :) Et sinon, Lee Sedol vient de remporter sa première victoire contre AlphaGo, apparemment il semble avoir trouvé comment "surprendre" l'IA, en l'emmenant sur un terrain qui n'est pas le sien. On verra la prochaine partie si ça se confirme. Après, il y a un critère de stress qui ne rentre pas en compte avec les IA, mais il y a également un facteur de réponse à un coup improbable (ça marche sur les humains également). Il y a une partie (reprise dans Hikaru no go) où un joueur a commencé son premier coup au centre du goban (ce qui ne se fait pratiquement jamais pour plein de raisons). S'en est suivi une partie très aérienne et agressive, mais aussi très inhabituelle. Je ne sais pas trop ce qu'une IA aurait fait dans ce cas précis, sans "données" pour anticiper un jeu de ce type.
@TomRuijin
@TomRuijin 8 років тому
+Emmanuel B. Si tu prends la partie qu'il a montré durant la vidéo, on voit également le cas où un Tengen est joué, ce qui est d'ailleurs, comme tu l'as dis, très rare voir improbable. M'enfin bon, on va voir si il va vraiment prendre une autre partie.
@jorj5042
@jorj5042 8 років тому
Vous m'avez emportés loin de la réalité avec votre vocabulaire :p
@mellolvideos
@mellolvideos 6 років тому
Georges Gilis Bah fait savoir jouer au go pour se familiariser au vocabulaire et ça prend du temps. C'est vraiment un jeu très riche.
@TheNealzarka
@TheNealzarka 6 років тому
Regarde ikaru no go. Je n'ai jamais touché une table de go. Pourtant ce manga m'a beaucoup plus. Ça touche à l'étique, l'ego, le fantastique, le combat entre talent et travaille. Magnifique
@jetrepd6349
@jetrepd6349 6 років тому
Alpha GO 0 est sortit est apparemment elle est absolument impossible a battre: elle a été programmer pour jouer des millions de fois contre elle même et ducoup apprendre toutes les techniques possible.. dommage l'humanité
@agiworem
@agiworem 8 років тому
Faudrait mettre un algorithme comme ça dans mon robot aspirateur...il est con comme un balai.
@izellets7361
@izellets7361 8 років тому
+agiworem Génération procédurale d'intérieurs + algorithmique génétique. Ce combo me paraît plus approprié que le deep learning. Après, on sort un peu un bazooka pour tuer une mouche. Et des acariens.
@ScientyProf
@ScientyProf 8 років тому
+agiworem Surtout pas, Skynet lancera alors le netoyage de l'humanité .
@gillesguillaumin6603
@gillesguillaumin6603 7 років тому
agiworem. Je ne parle même pas du mien !!!
@stephanefortier9748
@stephanefortier9748 5 років тому
ça parait normal, tel père, tel fils (la filiation me semble évidente) :D
@abinadvd
@abinadvd 5 років тому
Ce qui est bien avec l'aspirateur robot. C'est qu'avec le temps , tu trouves qe le balai est une belle invention.
@kemkyrk8029
@kemkyrk8029 8 років тому
Ce format "À chaud" est vraiment sympa ! Espérons que l'actualité reste riche pour que tu puisses nous refaire un autre épisode de ce concept bientôt 😊
@sebastiennajjar
@sebastiennajjar 8 років тому
Correction à 3:27 : Pour choisir le coup à jouer, il ne suffit pas de regarder la meilleure situation finale et de jouer le coup correspondant (tout simplement parce que l'adversaire peut choisir une autre réponse pour arriver à une situation "fille" de notre coup différente). Il faut avant de choisir une branche: 1) Evaluer toutes les situations filles possibles (ou choisir intelligemment celles qu'on évalue) 2) Trouver les pires situations dans laquelle on peut arriver pour chacun de nos coup possibles 3) Jouer le coup pour lequel cette pire situation est la meilleure (par rapport aux autres coups) Sinon, très bonne vidéo (comme d'habitude) !
@ScienceEtonnante
@ScienceEtonnante 8 років тому
+Sébastien Najjar Oui exact, je suis allé un peu vite, merci !
@JohanEQUIXOR
@JohanEQUIXOR 6 років тому
C'est fait "à chaud" donc on excuse très largement ;)
@fabricer.9426
@fabricer.9426 5 років тому
Exact ! Algorithme du min-max (et ses différentes améliorations)
@thomasa.5780
@thomasa.5780 8 років тому
En tant que programmeur (d'intelligence artificielle en particulier) et joueur de go, j'apprécie particulièrement le sujet, et pense également qu'il est important de souligner l'avancée faite par DeepMind dans ce domaine. C'était en tout cas bien expliqué et vulgarisé pour les néophytes. Bravo à vous :)
@MonCompteTubulaire
@MonCompteTubulaire 8 років тому
Salut :) Je suis joueur de go, et j'ai adoré cette vidéo ! T'expliques bien les enjeux et difficultés de programmer une IA pour le jeu de go, notamment le fait que, dans ce jeu, faire une erreur n'est pas toujours immédiatement punitif. J'ai été très surpris de voir alphaGo jouer si aggressif sur un petit fuseki chinois (d'autant qu'il jouait blanc). Je pense tout de même qu'il est possible de battre alphaGo en l'entraînant dans un joseki comme l'avalanche ou la taisha. Je suis certain qu'il n'y aura pas 5 - 0 ! Merci pour tes vidéos :)
@ScienceEtonnante
@ScienceEtonnante 8 років тому
+MonCompteTubulaire Merci, je suis ravi de voir que la vidéo plait aussi aux joueurs de go ! Je suis aussi impatient de voir les prochaines manches...
@TheKetsa
@TheKetsa 8 років тому
Excellent, vivement la vidéo sur le deep learning.
@GwennyOnMars
@GwennyOnMars 8 років тому
Sans dec j'adore les vidéos à chaud !!! En plus d'expliquer un truc de l'actualité, clairement dans le calme et avec justesse (bien mieux que les média en restant à notre portée) .. tu le fais sans coupure ni rien ! On dirait un prof qui explique son cours c'est très agréable à écouter ^^
@gdammt5697
@gdammt5697 8 років тому
Bonjour David. Toujours le plaisir de découvrir une nouvelle vidéo de ScienceEtonnante
@stevenyg9287
@stevenyg9287 8 років тому
Tu explique incroyablement bien. Je pourrais regarder la vidéo 10 fois de suite, que je n'arriverais pas à l'expliquer aussi bien ^^ Je t'encourage vraiment à continuer, c'est passionnant !
@valentinpluer7492
@valentinpluer7492 8 років тому
J'aime beaucoup ce nouveau format "à chaud" qui va bien plus en profondeur que la simple évocation des médias d'une découverte ou d'une avance technique, alors merci et continue comme ça ;)
@Gregzenegair
@Gregzenegair 8 років тому
Demain matin, samedi, réveil réglé sur 5h pour regarder la 3ème manche en direct sur UKposts. C'est franchement impressionnant.
@matmat965
@matmat965 8 років тому
+Gregzenegair Skynet il y a une chaine spécialisée?
@robindetalhouet5946
@robindetalhouet5946 8 років тому
haha idem ^^
@branchederose
@branchederose 8 років тому
+Alpha Thugg oui sur youtube le nom de la chaine c'est Deepmind
@ringuet-douxk7725
@ringuet-douxk7725 8 років тому
LEE SEDOL vainqueur de la 4eme manche ! Abandon de DeepMind-AlphaGo.... Extra !
@Gregzenegair
@Gregzenegair 8 років тому
+ringuet-doux k en effet, il aurait trouvé une faille/un bug. Bien joué à lui
@topico2838
@topico2838 8 років тому
Je suis abonné à une centaine de chaîne youtube et je fais le tri de temps en temps. Je compte bien garder cette chaîne car elle est vraiment de très bonne qualité. C'est un super travail, merci beaucoup ScienceEtonnante.
@pierrecarpentier6820
@pierrecarpentier6820 3 роки тому
Comme d'hab brillantissime et toujours dans la simplicité. Bravo Monsieur
@tomladen6061
@tomladen6061 4 роки тому
J'adore tes vidéos tu es clair et à la portée de ceux qui ne connaissent pas la physique ou les mathématiques je te félicite 👌
@ringuet-douxk7725
@ringuet-douxk7725 8 років тому
Merci David. On attend tes vidéos avec impatience
@Adrien625
@Adrien625 8 років тому
Tes videos "à chaud" sont carrément au top !
@tomjvle5080
@tomjvle5080 8 років тому
Vidéo très enrichissante, tout comme la conférence que tu as faite hier (même si ça a été un teaser qui m'a laissé sur ma faim) : alors que je connais déjà quelques infos que tu as partagées, tu es arrivé à m’emmener un peu plus loin. Je trouve très intéressante ta manière de repousser la limite de la borne supérieure Rigueur/Accessibilité. A suivre
@archimedia
@archimedia 8 років тому
Salut, oui moi aussi j'ai été émerveillé par cette info, ta vidéo la décrypte très bien, je suivrai avec beaucoup d'intérêt les futurs événements autour des progrès d'algorithme et de programmation des IA, c'est vraiment passionnant.
@youvah.a101
@youvah.a101 8 років тому
magnifique vidéo ~ qui fait aussi une belle intro sur l'IA ! j'attends toujours la vidéo ! et surtout j’espère qu'elle sera bien technique. Bonne continuation
@bastiendidier9676
@bastiendidier9676 8 років тому
Merci pour toutes c'est vidéos expliqué, pour moi, de façon très claire ! Que se sois t'es vidéos sur la physique que t'es vidéos de bio. Et merci de continué t'es vidéos de bio même si apparemment elles passionne moins de gens, ce ne pas mon cas alors encore merci ! Bonne continuation ! :) Hâte de voir ta vidéo sur le deep learning !!
@herveglandu4847
@herveglandu4847 8 років тому
Excellent, comme d'habitude, merci beaucoup pour ces explications intéressantes.
@nikarmotte
@nikarmotte 8 років тому
Toujours aussi impressionné par ce one-shot.
@khalilturki6779
@khalilturki6779 8 років тому
merci et bonne continuation david
@fifinoirdefer9458
@fifinoirdefer9458 8 років тому
Wow tout en une seule prise, c'est hyper clair on comprend tout et y'a aucun bafouillage, chapeau !
@sorymillimono5931
@sorymillimono5931 5 років тому
merci beaucoup pour le travail que tu fais, dis toi que tu aides beaucoup de gens comme nous, pour comprendre assez de trucs qui nous passionnent
@thesquale1460
@thesquale1460 7 років тому
J'aime beaucoup tes vidéos ! Elles sont extrêmement bien expliquée, tu es bon pédagogue ^^
@MrRayane13127
@MrRayane13127 8 років тому
J'ai lu l'article du journal "Le Monde" qui parlait de cet événement et j'avais plein de questions . merci d'y avoir répondu !
@Kolinnor
@Kolinnor 8 років тому
Super vidéo.
@Zorruus
@Zorruus 8 років тому
Vidéo au top, comme d'habitude on apprend pleins de choses ! :)
@toutsavoirsur265
@toutsavoirsur265 8 років тому
enfin une vidéo youtube traitant du go :) Quel bonheur !!!!
@The22facundo
@The22facundo 8 років тому
tout ça en no cut. belle performance bravo.
@baronyx0
@baronyx0 8 років тому
J'ai beaucoup aimé la réaction d'un chroniqueur à la radio, qui avais dit " Lee sedol n'a pas été battu par meilleur que lui, mais par plus nombreux que lui." Et c'est totalement vrai.
@1970jpp
@1970jpp 8 років тому
merci pour cette vidéo. Ca m'a fait gagner du temps dans la comprehension de l'exploit. J'attends celle sur le deep learning avec impatience. j2p
@bernardaubert2640
@bernardaubert2640 8 років тому
Très intéressant et très clair en plus, bravo et merci.
@HerrPocky
@HerrPocky 8 років тому
Bonne vidéo, sujet intéressant. Top :)
@julienpiltant2416
@julienpiltant2416 8 років тому
Super vidéo ! J'attends avec impatience celle sur le deep learning, étant étudiant en IA je trouve ça passionnant :) !
@MrFredyfresh
@MrFredyfresh 7 років тому
Brillant Sébastien. Impressionnant (l'ensemble des vidéos)
@SambreOfMemories
@SambreOfMemories 8 років тому
Fantastique , hâte de voir la vidéo sur le Deep Learning !
@julientripon1092
@julientripon1092 8 років тому
Et quel a été la réaction du joueur en face ? Je me souviens que Kasparov avait contesté la victoire de Deep Blue en argant que la machine changeait soudainement de tactique, et tellement soudainement que c'était suspect. Quand il a demandé une revanche, IBM a catégoriquement refusé. Et ils ont fini par admettre que des partie de l'algorithme avaient été modifié en cours de partie.
@lait-eau6741
@lait-eau6741 8 років тому
Je me souvien qu'un coup de l'ordinateur qui avait déstabilisé kasparov était un bug de l'ordi. Mais Kasparov a aidé à la programmation d'ordi
@Djorgal
@Djorgal 8 років тому
+Julien Tripon Non, contrairement à Kasparov, Lee Sedol est beau joueur. Faut dire aussi Kasparov avait des raisons d'être paranoïaque, il était russe pendant la guerre froide et le meilleur joueur d'une discipline qui servait d'étendard à sa nation (le partie communiste lui a fait des crosses parce qu'ils préféraient Kramnik comme champion, plus contrôlable). Lee Sedol a beaucoup moins l'habitude que tous le monde veuille se liguer contre lui :-) Faut dire aussi que Google agit avec beaucoup plus de transparence que l'avait fait IBM.
@Djorgal
@Djorgal 8 років тому
+Julien Tripon Autre point important, le coup qui avait surpris Kasparov était un coup bizarre parce que "trop humain". AlphaGo ne fait pas de coup de ce genre, il fait quelques coups qui sont absolument géniaux, mais d'après les observateurs pas humains du tout. Genre la partie 2 il l'a gagnée avec un coup tous les observateurs disaient c'est un coup très étrange, aucun humain ne jouerait ça, limite c'est écrit dans les manuels de Go qu'il faut pas faire ça. Mais il a prouvé que les humains avaient tort et que c'est bien le meilleurs coup.
@julientripon1092
@julientripon1092 8 років тому
Oui, donc à priori, il n'y a pas de soupçons de triche. :) Mais cette histoire de coups étrange qui gagnent, ca annonce du bon pour l'évolution du go du coup.
@Djorgal
@Djorgal 8 років тому
Julien Tripon Ah oui ça ça va faire avancer la théorie du Go c'est clair, les observateurs étaient assez formels ils vont copier les coups d'AlphaGo. Et ils n'ont pour l'instant que 4 parties à se mettre sous la dent.
@zeq4128
@zeq4128 8 років тому
Très bonne vidéo encore une fois, le sujet était vraiment intéressant, hâte de voir la vidéo sur de Deep Learning ! ^^
@jean-luclys380
@jean-luclys380 3 роки тому
Il faut quand même être un grand connaisseur du jeu de Go pour comprendre que ce pion noir a été placé à un endroit qui rendait la partie forcément perdue par le joueur humain!!! Très belle vidéo (comme toujours).
@Kwizii
@Kwizii 8 років тому
Merci pour la video, c'etait super interessant :)
@BudKwaark
@BudKwaark 8 років тому
merci beaucoup pour toutes ces infos
@adrienfayon1492
@adrienfayon1492 8 років тому
Très intéressant ! Merci :D
@bbtocchi3293
@bbtocchi3293 8 років тому
je me souviens je jouais au go quand j'avais 5 ans sur la télé j'y comprenais rien xD sinon superbe vidéo, j'adore ce format, très reposant et très interessant je trouve
@MorganLock
@MorganLock 8 років тому
Vraiment très intéressant
@TheGehok
@TheGehok 8 років тому
Pour enlever ce bruit de fond tu peux utiliser audacity (il suffit de sélectionner un moment avec le bruit parasite uniquement -> option réduction du bruit: prendre le profil du bruit -> sélectionner entièrement la piste à corriger (ctrl+a) -> option réduction du bruit: valider) sinon c'est toujours un plaisir de voir tes vidéos :)
@NoLimit93290
@NoLimit93290 8 років тому
Bonjour Science Étonnante ! Sache que je te suis depuis le début et je n'ai jamais été déçu de la qualité de tes vidéos que je te trouve très très réussis et sérieuse ! Je voudrai juste te demander : A quand une vidéo sur la gravité quantique à boucle, cette fameuse théorie dont on connais peu de choses, trop peu même, et qui attise ma curiosité depuis très longtemps ! Je sais que tu as fait une thèse à ce sujet et justement ! Tu es le mieux placés pour en parler et se serait un plaisir de d'entendre parler de sujet, surtout depuis que la théorie des cordes est un peu en train de mourir j'ai l'impression.
@ScienceEtonnante
@ScienceEtonnante 8 років тому
+NoLimit Exact, il faut que je m'y mette :) Mais ce sera un sujet difficile !
@NoLimit93290
@NoLimit93290 8 років тому
Effectivement je pense aussi, mais sa serait tellement intéressant, surtout de venant de quelqu'un qui sait de quoi il parle comme toi. C'est toujours un plaisir de regarder tes vidéos. On te regarde souvent avec mon père et on n'a jamais été déçu (alors qu'il est prof') et la qualité est très correcte contrairement à ce que l'on peut voir écrit parfois en commentaire. On est super impatient ! :)
@nizarsahtout7770
@nizarsahtout7770 8 років тому
J'attends avec une très GRANDE impatience la vidéo du Deep Learning !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
@had0pi
@had0pi 8 років тому
merci pour ta video, c'est vrai que peu de monde explique vraiment ce qu'est le go
@sergemoulin5110
@sergemoulin5110 8 років тому
Super vidéo. J'avais entendu un répresentant d'Alpha go dire que le programme choisissait le coup qui lui donnait la plus grande probabillité de gagner mais je ne comprenais pas ce qu'il voulais dire par là. Maitenant c'est plus clair. :-)
@NicolasSchmidMusic
@NicolasSchmidMusic 8 років тому
Vraiment super intéressant. Et le fait que ce soit fait en une seule prise te remonte un peu plus dans mon estime.
@jevousaicompris4471
@jevousaicompris4471 6 років тому
Nicolas Schmid Te remonte ? Il etait descendu ?
@agouti973
@agouti973 8 років тому
Merci pour tes explications! J'attends avec impatience ta vidéo sur el Deep Learning 😋 ( Est-ce que tu es un singularitariste??? )
@LeGoFrit
@LeGoFrit 8 років тому
Très bonne intervention, bonne documentation et une présentation correctement exécutée. Juste pour info sur l'aspect technique : Alphago tourne sur 1202 cpu et 176 processeurs graphiques. En comparaison deepblue lors du match avec kasparov était à 256 proc (8proc dédiés aux échecs composés de 32proc dédiés aux calcul brut ) selon wikipedia. Concernant mogo et crazystone, les deux programmes français, ils se classent dans la partie haute des joueurs forts amateurs mais sont loin d'égaler les pro (leurs concepteurs pensaient y arriver dans 10 à 15 ans environ)
@plaisirs1880
@plaisirs1880 8 років тому
Hate de voir ta prochaine vidéo sur le deep learning ! Sinon j'ai adorer ta vidéo :)
@AlsoG9x
@AlsoG9x 8 років тому
Très bonne vidéo, comme d'hab. Si tu peux nous faire plus de "à Chaud" je suis tout à fait pour ;)
@user-yb1cm4fd6h
@user-yb1cm4fd6h 8 років тому
Merci pour la vidéo, intéressante comme toujours ;-) Si un jour tu es inspiré, ça pourrait également être intéressant de faire une vidéo parlant de la théorie des jeux et de l'équilibre de Nash ;-)
@nicolaslherme9507
@nicolaslherme9507 4 роки тому
Salut! Il aurait été intéressant d'avoir une idée du nombre de parties possibles au jeu de go, ou un truc comparable genre... comparativement aux échecs, selon le nombre de Shannon... Merci! Vidéo passionnante an tout cas, comme les autres.
@gaelp
@gaelp 8 років тому
Toujours aussi bon
@TheEltoro59
@TheEltoro59 8 років тому
comment c'est possible de dire excellente vidéo 8 mn après la sortie de la vidéo qui dure 16 minutes?^^
@imcoyote9925
@imcoyote9925 8 років тому
+TheEltoro59 En la regardant la vidéo en vitesse 2x
@ewiigerleviage
@ewiigerleviage 8 років тому
+TheEltoro59 La vitesse x2 existe
@Malikou31
@Malikou31 8 років тому
Passe Science t'as devancé cette fois-ci David avec une vidéo assez pointue sur le même sujet mais merci pour ton éclairage toujours intéressant. Ce format À chaud est vraiment sympa.
@PayCheck6178
@PayCheck6178 6 років тому
La position de la partie d'échecs illustrée au début est tirée de la partie Kasparov vs Topalov (1999 - Wijk Aan Zee tournament) for those interested
@dieppedalledavid643
@dieppedalledavid643 8 років тому
Merci !
@ryana4554
@ryana4554 8 років тому
Bonsoir j'ai bien aimé ta vidéo (comme d'habitude j'ai envie de dire). Et je voulais savoir si tu compte faire une FAQ prochainement ;)
@Andrey-zw5qi
@Andrey-zw5qi 5 років тому
Great video!
@ptilioux
@ptilioux 8 років тому
Bonne vidéo ! :p
@cedricgiraud2679
@cedricgiraud2679 8 років тому
2:25 : Pour être plus précis, le but du jeu c'est d'avoir plus de points que l'adversaire à la fin de la partie quand plus aucune pierre ne peut être posée. On marque 0,5 par pierre que l'on possède sur une intersection et par intersection libre sur laquelle notre adversaire ne peut pas poser de pierre. La capture de pierre adverses n'est pas un but, mais une règle. :) Hâte de voir ta vidéo sur le deep learning !
@oolmfoxz8170
@oolmfoxz8170 8 років тому
+Cédric Giraud ca depend... dans certaine regles... les pions pris sont deduis des territoires adverse (methode chinoise)... dans les regles japonaise non... mais la n'est pas la question... la notion de territoire est aussi constester selon les regles... dans les regles "chinoise" le territoire doit etre certain !... pas dans les regles "japonaise"... mais dans les 2 cas... celui qui resigne a perdu... (meme si, sur le board il a gagné)... pour moi, dans les 2 cas (echec et go) les joueurs ont perdu par des facteurs psychologique... si c'est pour dire que la machine n'est pas de sentiment....
@ringuet-douxk7725
@ringuet-douxk7725 8 років тому
Salut David. Ça m'a aussi donné envie de jouer au GO...... "Passe Science" a également une très bonne vidéo sur le sujet. Descriptif de MCTS. À+
@mrarseniiik9872
@mrarseniiik9872 8 років тому
merci pour cette vidéo, j'avais vu l'actualité et je m'interrogeais... désormais plus! lol Good Job
@A2Ncrew
@A2Ncrew 8 років тому
Lee Sedol s'est bien battu et à gagner contre la machine de Google son 4ème match, bravo à lui (les parties sont trop impressionnantes) ! Google avait annoncé que Lee Sedol poussait leur machine dans ses retranchements à la fin des 3 premiers match, le 4ème lui a été fatal ! Je suis trop heureux de voir la machine capituler devant l'homme ! Google peut remballer et retourner plancher ses algorithmes pour encore quelques années ;)
@Mornepin
@Mornepin 8 років тому
+A2Ncrew Ouais mais bon c'est qu'une question de temps quoi...
@gauthiernvl6111
@gauthiernvl6111 5 років тому
4-1 pour la machine c'est plutôt à l'homme de remballer.
@jeremybelot8147
@jeremybelot8147 8 років тому
Excellente vidéo, comme d'habitude, tu es vraiment bon pédagogue, et tu introduis bien ton sujet, c'est exactement ce que je me demandais pour les échecs. Au fait, je me demandais, concernant les algorithmes d'apprentissages, ce ne sont pas ceux qu'utilisent les programmes d'échecs, comme celui qui a battu Kasparov ?
@ScienceEtonnante
@ScienceEtonnante 8 років тому
+Jérémy Belot Il y a une description ici de l'algo de Deep Blue, j'ai l'impression qu'il y a pas/peu de "machine learning"
@jeremybelot8147
@jeremybelot8147 8 років тому
+ScienceEtonnante OK, merci beaucoup de la précision, j'avais entendu parler du fonctionnement de ces programmes d'échecs comme la mise en mémoire de toute les parties jouées au XXème siècle ce qui me faisait penser à la description que tu faisais des algorithmes d'apprentissage, d'où ma question. En tout cas continue comme ça, tu fais du très beau travail, et je pense que tu vas pas tarder à devenir une des grandes chaînes de vulgarisation du youtube français (en abonnés) au même titre que e-penser car la qualité est toujours au rendez-vous !
@suparosa1449
@suparosa1449 8 років тому
Tu explique bien ;) merci.
@Pianikerable
@Pianikerable 8 років тому
2:46 Ah ! L'immortelle de Kasparov, je l'ai reconnue au premier coup d'oeil tellement elle est belle cette partie.
@Ricocotamus
@Ricocotamus 8 років тому
Cool ! Bientot de l'IA sur youtube ! Ca manque ^^ Attention aux bourdes, si tu veux t'aider il y a une serie de conference sur college de france qui est dispo. Assez compliquée pour avorder le sujet mais pour l'approfondir c'est plutot pas mal
@mathieuberthe4230
@mathieuberthe4230 8 років тому
Bonjour bravo pour ta vidéo. Quel est le type d'algorithme qui sera impossible à faire, par rapport à l'homme ?
@HM-qe8vl
@HM-qe8vl 8 років тому
Ce format est très plaisant. Ce qui y est dit est très instructif. Mais j'aimerai apporter une précision: le jeu d'échec est résolu, c'est à dire que l'IA a une stratégie qui gagne systématiquement quel que soit les coups joués par l'humain, alors que AlphaGo peut gagner contre des joueurs mais peut être battue dans certaines parties, ce jeu n'est pas résolu. La question intéressante à se poser est de savoir si il existe une stratégie qui permettrait à l'IA de gagner systématiquement au jeu de go ou à n'importe quel autre jeu en général.
@ElKadjar
@ElKadjar 8 років тому
Merci jeune homme pour ton dynamisme et ton érudition; merci également pour ton sens de l'enseignement et de la vulgarisation. Génération Y.......X......Boomers.......pépère......y a rien là;
@MrSpacemoo
@MrSpacemoo 8 років тому
L'intelligence artificielle s'améliore ! bonne nouvelle ! Maintenant il faut faire évoluer l'intelligence Humaine :)
@paulo3698
@paulo3698 3 роки тому
He ben j'ai hate de cette prochaine vidéo
@fredericlegastelois247
@fredericlegastelois247 8 років тому
Superbe video, N'oublie surtout pas de parler de Yann LeCun pour le Deep Learning !
@adressepoubelle6488
@adressepoubelle6488 5 років тому
Pour la technique de recherche par arbre, quelles restrictions faut-il appliquer ? car il y a une infinité de fins de parties possibles en partant de presque n'importe quelle situation. Et parmi cette infinité de fins de parties possibles il y en a une infinité qui ne finissent pas en temps fini. Comment fait-on pour s'assurer de ne prendre que des coups qui font "avancer" la partie ?
@florentmartin4011
@florentmartin4011 8 років тому
Je ne sais pas si les algorithmes génétiques font partie de ce qu'on appelle "deep learning" mais je les trouve extrêmement prometteurs ! Ça pourrait être intéressant d'en parler si tu n'as pas déjà prévu de le faire :)
@htintin85
@htintin85 8 років тому
Il y a une chose qui m'a interpellé lors des matchs (oui, oui je me les suis tapé, plusieurs heures par match, j'avoue m'être endormi plusieurs fois) Dès le premier match, Alphago à joué des coups que personne n'aurait joué, aussi bien les concepteurs du logiciel, Lee Sedol, le commentateur britannique (très bon joueur et passionnant) et nombreux autres joueurs présents, donc personne, des coups qui se sont plus tard révélés important dans sa victoire. Donc là ça fait flipper : sera t on capable de faire confiance a une machine même si son jugement est irrationnel notamment dans le domaine de la médecine où cette IA pourrait être utilisée car : Lors de son match perdu (Alphago ayant gagné 4 à 1) il a aussi joué des coups que personne n'aurait joué, même pas un débutant (même pas moi ... et pourtant je suis encore le niveau en dessous) c'était des coups perdants quoi qu'il puisse advenir, l'espace étant déjà virtuellement clos, et ne faisait qu'aggraver la situation. Ça à commencé à arriver quand, d'après le commentateur, il a estimé que ses chances de victoire étaient quasi nulles, et il a même mis longtemps avant de déclarer forfait, alors que pour tous les joueurs il semblait évident qu'il avait perdu. Donc pour résumer, il a sacrifié encore plus alors que c'était perdu ... La guerre contre les machines va être longue ...
@milan75000
@milan75000 8 років тому
En terme d'échecs ont parle souvent d'intuition, mais ça reste surtout du savoir, savoir assimilé généralement lors des parties jouées précédemment. Ce savoir se traduit ensuite par des réflexes.
@ludo_declrmt
@ludo_declrmt 8 років тому
Très intéressant, une nuance cependant l'apprentissage donc vous parlez est un apprentissage "supervisé" : les deux réseau de neurones ont été entrainé avec des bases comportant des "labels". Par exemple un label qui dit si la partie ou non est gagné parce que ça AlphaGo n'en sait rien à la base ou qui justement met une probabilité de gagner à partir d'une position pour l'évaluer. En apprentissage supervisé il y a le problème du sur apprentissage où des cas particuliers se mettent à trop peser dans le modèle. Une grande différence avec l'homme dont vous parlez également : notre apprentissage se fait aussi de manière "non-supervisée". Pour apprendre ce qu'est une maison à un enfant on ne lui montre pas un grand nombre d'images de maisons en spécifiant à chaque fois que c'est une maison. Et l'enfant ne risque pas de sur-apprendre. Cette manière d'apprendre est fondamentalement différente.
@Moulk
@Moulk 8 років тому
Je suis très fier, mon grand frère bosse chez Deep Mind :D Merci pour cette vidéo, je me demandais justement comment ça marchait, le jeu de go, et comment on pouvait prévoir les coups. Par contre, j'aurais bien aimé que tu expliques un peu les différentes applications possibles liées à cette avancée... parce que quand mes parents en on entendu parler, au début, ma mère a dit "bon c'est cool, mais pourquoi ils ne consacrent pas leur temps à des problèmes plus sérieux ?". J'aurais bien aimé avoir un truc concret à lui répondre xD (bon au pire, je demanderai à mon frère, hein... maiiiis j'aurais bien aimé que ça soit expliqué ici aussi :P)
@toufix1690
@toufix1690 8 років тому
COMMENTAIRE CONSTRUCTIF BONJOUR ! Je me permets ... Pour une vidéo à chaud c'est propre ! tu nous captes avec peu de moyen ... et ton assise sur le sujet t'as permis de faire ça d'une traite ... j'ai l'impression. Donc chouette sur la forme ... mais j'aimerais revenir sur le fond et uniquement sur la fin - conclusion. Le sujet était très intéressant et méritait de belles ouvertures ... Plus précisément, je m'attendais à ce que tu te serves du sujet JEU DE GO pour arriver vers un état des lieux de OÙ L'ON EN EST en IA. ...Est-ce que l'exemple du jeu de go nous montre les limites de l'IA ? (question con je sais^^) ...Jusqu'où peut/veut-on aller en IA ? Ouverture attendue : Partir du jeu de go ... pour arriver sur des échelles plus fortes ... en disant... "C'est ce genre de recherche annexe .... triviale ... qui permet à la discipline de s'étoffer... d'atteindre son but" ... CAR 1 DES APPLICATIONS ULTIME de l'IA serait de mettre en scénario notre futur économique ... écologique ... social ... etc ... à l'aide bien sûr de méthodes ultra profilées. Utile pour remettre en question irréfutablement la mondialisation et ses décisions capitalistes et meurtrières en tout point ......... CQFD Et ouai ... j'ai fait le lien entre jeu de go et ça xD ... mais voilà à chaud ;D ce que j'aurais aimé entendre à la fin. Je m'arrête là ça part loin :p En gros bien mais y'avait vraiment moyen de teaser un peu. Tu réservais peut-être déjà ça à l'avance pour la prochaine. Bref @+ NICE JOB
@KryssAA
@KryssAA 8 років тому
Je sais que c'est à chaud, et ma remarque ne change rien à l'aspect "astronomique" des possibilités de coups possibles, mais le 1er coup de go n'a pas 361 possibilités, mais juste 1/8ème de ça ! (La moitié d'un quartier) En effet, quelque soit le 1er coup joué, il est forcément reproductible, à l'identique ou en miroir, dans les 7 autres "quartiers" du goban. :) Ca pinaille ça pinaille !
@Kissenger_
@Kissenger_ 8 років тому
+Christophe Abi Akle pas bête !
@bacrawilder5387
@bacrawilder5387 8 років тому
+Christophe Abi Akle Sauf que les machines ne sont que des brutes de calcul, elles ne sont pas capable d'aborder ce genre de finesse ^^
@Nicogo17
@Nicogo17 8 років тому
+Christophe Abi Akle Ouais, mais la logique de programmation actuelle vise à éradiqué justement les cas spécifiques. En d'autre terme, on s'en fous de savoir si la partie vient de commencer et qu'on pourrais faire 4 petit plateau, on essaye d'explorer intelligemment les possibilité (ou une partie vu qu'il y a une limite temporelle).
@4CiiD3
@4CiiD3 8 років тому
+Bacra Wilder Si, je pense qu'elles savent reconnaître des situations de symétrie , de chiralité ou autre ^^
@loupiotable
@loupiotable 8 років тому
+Bacra Wilder Elles doivent pouvoir pas symétrie non ?
@skunker52
@skunker52 8 років тому
Chouette idée de sujet, le deep learning. La physique c'est très intéressant aussi, mais c'est fait et refait ailleurs. J'ai hâte de voir ça. C'est la prochaine ou c'est pour plus tard ?
@ScienceEtonnante
@ScienceEtonnante 8 років тому
+skunker52 Pas la prochaine, mais celle d'après certainement :-)
@johnkardier6327
@johnkardier6327 7 років тому
Excellent. Passionnant. (Mais pallier tout court, pas pallier à.)
@aymericgaillard2780
@aymericgaillard2780 8 років тому
Super vidéo ! J'ai une question : le bridge, ça en est ou ? Je pose cette question parce qu'il y a un peu plus de 15 ans j'étais en maitrise d'info avec une option IA (j'en n'ai jamais fait dans ma vie professionnelle, j'ai tout perdu), et le prof nous avait cité 2 jeux ou l'ordinateur était encore a des années lumières de l'homme : le go et le bridge. Alors le bridge, ça en est où ?
@aymericgaillard2780
@aymericgaillard2780 8 років тому
+Aymeric Gaillard J'ai fait un petit peu de recherche plutôt que d'attendre une réponse. Apparemment, c'est toujours bien compliqué pour la machine.
@dmi5316
@dmi5316 8 років тому
Aujourd'hui: alphago , demain: skynet Terminator nous avait prévenu !!
@saadhamama2112
@saadhamama2112 7 років тому
une video s'il te plait sur le programme d’intelligence artificielle Libratus développé par l’Université Carnegie Mellon qui a participé au marathon de poker « Heads Up No-Limit Texas Hold’em’ » contre 4 de ces champions de poker et a remporté 1 766 250 de dollars il y a quelque jours encore , le plus surprenant c'est que ce jeu de cartes est plus complexe que d’autres jeux comme les échecs ou jeu de société Go, car on ne peut pas voir le jeu des adversaires, ce qui signifie que l’on ne dispose pas de toutes les informations (ce que l’on qualifie de situation d’information imparfaite).
@FrenchhouseKiller
@FrenchhouseKiller 7 років тому
Tip mérité ! On appelle ça de l'intuition, mais ce n'est que de l'apprentissage par expérience d'un nombre conséquent de situations répétées et similaires que l'homme peut reconnaître. Disons que l'intuition c'est simplement notre réseau de neurones qui fait de l'apprentissage, sans qu'on puisse être capable de décrire chacune des valeurs enregistrées par nos neurones. Ce qui fait que l'ordinateur bat les joueurs, c'est probablement dû au fait qu'un ordinateur peut apprendre plus vite que l'homme. C'est d'ailleurs ce qui se passe au poker, au bout d'un certain nombre de mains jouées (ex : 10 000), le joueur parvient à deviner les mains des autres joueurs simplement en analysant le temps de réflexion du joueur. Moi je parie que dans quelques années on fera des IA apprenant à jouer de la guitare et dépassant le niveaux des humains. Car le robot pourra répéter bien plus que l'homme (même un acharné du travail) :)
@soerenguennou3122
@soerenguennou3122 8 років тому
est-ce que tu pourrais faire une vidéo de " description de l'univers ? ( je m'explique ) : par exemple parler de la terre ,puis du système solaire, puis de la galaxie etc... Ce serait sympa :)
@SoftYoda
@SoftYoda 8 років тому
Regarde la série cosmos a space time odissey
@soerenguennou3122
@soerenguennou3122 8 років тому
+softyoda yoann d'accord je regarderai merci :) mais je sais qu'il y as déjà plein de vidéos livre etc.. Qui en traite mais j'aimerai bien que David ( si je me trompe par sur le prénom de science étonnante ) en parle :D !
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