" Que penser de l'intelligence artificielle ? "

PRESENTATION DU SUJET.

 

   "Que penser de l'intelligence artificielle ?"

Introduction de Michel Tozzi

ll y a un accord relatif pour considérer l’IA actuelle comme un domaine de l'informatique qui vise à créer des machines capables de simuler l'intelligence humaine. « Simuler » est le mot capital, car l’IA est une machine sans cerveau ni corps biologiques, sans conscience, sans émotion, sans empathie, mais aussi sans avis, sans opinion, sans intention de convaincre et sans éthique. Elle ne pense pas, au sens humain du terme. Mais elle peut, par son fonctionnement, nous aider à penser. L'IA n'est pas un être avec qui on construit une relation, mais un outil qui peut faciliter ce processus de construction de soi et de sa pensée.

L'IA, qu'est-ce que c'est exactement? Avantages et dangers? Est-ce qu'elle peut nous aider à philosopher?

 

 

 

L'intelligence artificielle (IA) est « l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence »

Elle correspond donc à un ensemble de concepts et de technologies plus qu'à une discipline autonome

Souvent classée dans le groupe des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux), à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie) et à l'informatique. Elle recherche des méthodes de résolution de problèmes à forte complexité logique ou algorithmique. Par extension elle désigne, dans le langage courant, les dispositifs imitant ou remplaçant l'homme dans certaines mises en œuvre de ses fonctions cognitives.

Le terme « intelligence artificielle », créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle « IA » (ou « AI » en anglais, pour Artificial Intelligence). Il est défini par l’un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique ». On y trouve donc le côté « artificiel » atteint par l'usage des ordinateurs ou de processus électroniques élaborés et le côté « intelligence » associé à son but d'imiter le comportement. Cette imitation peut se faire dans le raisonnement, par exemple dans les jeux ou la pratique des mathématiques, dans la compréhension des langues naturelles, dans la perception : visuelle (interprétation des images et des scènes), auditive (compréhension du langage parlé) ou par d'autres capteurs, dans la commande d'un robot dans un milieu inconnu ou hostile.

Le concept d’intelligence artificielle forte fait référence à une machine capable non seulement de produire un comportement intelligent, notamment de modéliser des idées abstraites, mais aussi d’éprouver une impression d'une réelle conscience, de « vrais sentiments » (quoi qu’on puisse mettre derrière ces mots), et « une compréhension de ses propres raisonnements ».

En se fondant sur l'hypothèse, que tendent à confirmer les neurosciences et que des chercheurs n'hésitent pas à affirmer, que la conscience a un support biologique et donc matériel, les scientifiques ne voient généralement pas d’obstacle de principe à créer un jour une intelligence consciente sur un support matériel autre que biologique. Selon les tenants de l'IA forte, si à l'heure actuelle il n'y a pas d'ordinateurs ou d'algorithmes aussi intelligents que l'être humain, ce n'est pas un problème d'outil mais de conception. Il n'y aurait que des limites liées à l'aptitude humaine à concevoir les logiciels appropriés (programme, base de données...).

 Ses finalités et son développement suscitent, depuis toujours, de nombreuses interprétations, fantasmes ou inquiétudes s'exprimant tant dans les récits ou films de science-fiction que dans les essais philosophiques. La réalité semble encore tenir l'intelligence artificielle loin des performances du vivant

De nos jours, une machine peut certes réviser et faire évoluer des objectifs qu’on lui a attribués. Une machine peut même être programmée pour pouvoir restructurer sa connaissance initiale à partir d’informations reçues ou perçues. Mais la machine d’aujourd’hui ne pense pas à proprement parler, car elle n’a pas conscience d’elle-même (et en particulier de ses limites), elle ne peut pas ultimement décider de ses buts ni imaginer de nouvelles formes de représentations du monde.

Le développement de l'intelligence artificielle suscite un grand nombre de questions, notamment celle relative à la possibilité pour les IA ou algorithmes d'accéder un jour à la conscience, d'éprouver des émotions et finalement se substituer aux humains. Certaines de ces réactions sont ouvertement optimistes, d'autres sont au contraire pessimistes.

Espoirs et enthousiasme

Une description spectaculaire d’un possible avenir de l’intelligence artificielle a été faite par le statisticien anglais Irving John Good : « supposons qu’existe une machine surpassant en intelligence tout ce dont est capable un homme, aussi brillant soit-il. La conception de telles machines faisant partie des activités intellectuelles, cette machine pourrait à son tour créer des machines meilleures qu’elle-même ; cela aurait sans nul doute pour effet une réaction en chaîne de développement de l’intelligence, pendant que l’intelligence humaine resterait presque sur place. Il en résulte que la machine ultra intelligente sera la dernière invention que l’homme aura besoin de faire, à condition que ladite machine soit assez docile pour constamment lui obéir ».

La mutation qu'évoque Good correspond à un changement « qualitatif » du principe même de progrès, et certains la nomment « singularité » qui est un concept central pour de nombreux transhumanistes, qui s'interrogent très sérieusement sur les dangers ou les espoirs d'un tel scénario, certains allant jusqu'à envisager l'émergence d'un « dieu » numérique appelé à prendre le contrôle du destin de l'humanité, ou à fusionner avec elle.

Une fois sa victoire acquise, Deep Blue, simple calculateur évaluant 200 millions de positions à la seconde, sans conscience du jeu lui-même, fut reconverti en machine classique utilisée pour l'exploration de données.

Le développement de l'intelligence artificielle suscite l'enthousiasme des transhumanistes, notamment celui de l'ingénieur américain Ray Kurzweill, selon qui il est évident qu'à plus ou moins long terme, l'intelligence - jusqu'alors confinée dans son support biologique, le cerveau - deviendra progressivement non-biologique et considérablement plus puissante au point que des cyborgs remplaceront les humains, ceci en vertu de ce qu'il appelle le principe de singularité.

Critiques et inquiétudes

Le développement de l'intelligence artificielle suscite des craintes, y compris au sein de la sphère high tech. En 2015, Bill Gates, ex-PDG de Microsoft, s'inquiète à ce sujet.

Certains auteurs de science-fiction, tels Isaac Asimov, William Gibson ou Arthur C. Clarke, sur le modèle du récit de L'Apprenti sorcier, décrivent le risque d'une perte de contrôle des humains sur le processus technique. Tout récemment, différents intellectuels ont également pris position.

Ainsi l'astrophysicien Stephen Hawking, selon qui le risque est réel que des machines deviennent un jour plus intelligentes que les humains et finissent par les dominer, voire se substituer à eux, de la même façon que les humains ont exterminé certaines espèces animales. Il pose en novembre 2017 au salon technologique Web Summit de Lisbonne la question suivante « Serons-nous aidés par l’intelligence artificielle ou mis de côté, ou encore détruits par elle ? ».

D'autres personnalités reconnues, notamment dans le milieu de la haute technologie, expriment publiquement des craintes similaires. C'est ainsi le cas, en 2015, de Bill Gates, ElonMusk. Selon le spécialiste américain de l'informatique Moshe Vardi, l'intelligence artificielle pourrait mettre 50 % de l'humanité au chômage. « Nous approchons d'une époque où les machines pourront surpasser les hommes dans presque toutes les tâches ». Son avènement poserait, à terme, la question de l'utilité même de l'espèce humaine.

Certains industriels prennent ces risques au sérieux. Ainsi, en 2016, Google pose la question du manque de contrôle potentiel d'agents apprenants qui pourraient apprendre à empêcher leur interruption dans une tâche. C'est dans ce sens que la firme développe un « bouton rouge » intégré en bas niveau dans les IA permettant de désactiver les intelligences artificielles.

Ce risque est aussi pris au sérieux sur le plan juridique. Ainsi, le parlement européen a demandé à une commission d'étudier la possibilité qu'un robot doté d'une intelligence artificielle puisse être considéré comme une personne juridique. Advenant un dommage causé à un tiers par une intelligence artificielle, celle-ci pourrait être condamnée à réparer ce dommage. Il serait envisageable de conférer une personnalité électronique à tout robot prenant des décisions autonomes ou interagissant de manière indépendante avec des tiers. Au même titre qu'une personne morale et physique.

Un autre problème est l'énorme quantité de ressources rares, de serveurs et d'énergie consommée par l'informatique sous-jacente à l'IA.

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Critique de la technique et de la technologie

Comme l'explique l'historien François Jarrige, la critique de l'intelligence artificielle trouve son origine dans celle - plus ancienne et plus générale - des techniques et de la technologie, dont Lewis Mumford (aux États-Unis), Jacques Ellul (en France) et Günther Anders (en Allemagne) sont au XXe siècle les principaux instigateurs.

« Ce n'est pas la technique qui nous asservit mais le sacré transféré à la technique (...). Ce n'est pas l'État qui nous asservit, c'est sa transfiguration sacrale ».

Dans un rapport en date de février 2018 intitulé The Malicious Use of Artificial Intelligence, 26 experts spécialistes en intelligence artificielle mettent en garde contre les dangers d'un usage criminel de l'IA : augmentation de la cybercriminalité, utilisations de drones à des fins terroristes, manipulation de masse etc.

Questionnements éthiques

Le 28 septembre 2016, les géants du secteur de l'intelligence artificielle mettent en place un « partenariat pour l’intelligence artificielle au bénéfice des citoyens et de la société ». L'année suivante, Google DeepMind se dote d'une unité en interne pour aborder les questions éthiques.

Les prédictions de la fin du travail sont donc courantes et accompagnent presque systématiquement les « grappes d'innovations ».

47 % des emplois pourraient être automatisés d'ici 2030.

Malgré les progrès importants de l'intelligence artificielle ces dernières années, nous ne pouvons pas dire que l'hypothèse de la fin du travail se soit encore réalisée. Il est vrai cependant que la structure du marché de l'emploi connaît de grands changements à cause de l'intelligence artificielle. Le sociologue Antonio Casilli, dans son ouvrage En attendant les robots : enquête sur le travail du clic examine les conséquences de la « disruption numérique » liée à l'intelligence artificielle sur la structure de l'emploi, en enquêtant sur les différentes formes d'activités humaines nécessaire à la production d'intelligence artificielle. Cette thèse s'inscrit dans une analyse de qu'on appelle le « travail numérique » (« digital labour »), concept forgé dans les années 2000 pour désigner l'ensemble des activités en ligne, créatrices de valeurs, le plus souvent captées par les grandes plateformes numériques. Le travail numérique est consubstantiellement lié à la production des intelligences artificielles et peut être analysé en trois catégories :

Le travail à la demande

    Cette forme a la particularité d'être à la fois en ligne et hors ligne. C'est le travail lié aux plateformes d'appariement algorithmique comme Uber, Deliveroo, ou même Airbnb, etc. Dans le cas du travail à la demande, l'intelligence artificielle ne remplace pas le travail humain, mais elle permet plutôt une optimisation de la rencontre de l'offre et de la demande sur un certain marché. Cette forme de digital labour est moins liée à la production d'intelligence artificielle que les deux suivantes, en revanche, l'intelligence artificielle et l’algorithmique bousculent la structure de l'emploi des secteurs d’activités concernés. L'optimisation algorithmique de la rencontre de l'offre et la demande encourage un système de rémunération à la tâche et prive les travailleurs du statut de salarié. Dans ce cas-là les conséquences de l'intelligence artificielle sur l'emploi concernent davantage une modification du statut des travailleurs, qu'un remplacement de l'homme par la machine. La tâche reste la même, seules les conditions d'emploi et de rémunération changent.

Le micro-travail

    L'émergence du micro-travail, est très étroitement lié à la production d'intelligence artificielle, notamment dans la phase d’entraînement et de calibrage des algorithmes. En effet tous les algorithmes d'intelligence artificielle (particulièrement ceux utilisant la technologie du deep-learning) ont besoin d'une quantité incroyable de données pour réaliser leur apprentissage et devenir fonctionnels. Or il n'existe pas à ce jour d'autre solution que d'avoir recours à la main d’œuvre humaine pour fournir ces quantités de données. C'est Amazon, l'un des leaders mondiaux de l'intelligence artificielle qui possède la plus grande plateforme de micro-travail : Amazon MechanicalTurk créée en 2005. Les autres leaders de l'intelligence artificielle utilisent également les services de plateformes de micro-travail : Google se sert d'EWOK, Microsoft d'UHRS et IBM de Mighty IA176. Ces micro-tâches numériques sont en général : rédiger de courts commentaires, cliquer, regarder des vidéos ou des photos, traduire un texte, donner de la visibilité à un site Web, créer des playlists musicales, taguer des images ou reconnaître des visages ou des objets dans les photos. Aux micro-tâches s'appliquent des micro-paiements : certaines sont payées en centimes de dollars, un ou deux dollars pour les plus élaborées. L'institut américain PewResearch Center estime que les deux tiers des tâches proposées sur Amazon MechanicalTurk sont rémunérées moins de 10 centimes et la moyenne horaire de salaire était évaluée par des chercheurs à 1,38 dollar/heure en 2010177. Selon une étude de la Banque mondiale de 2013, il avait alors plus d’une centaine de plates-formes de micro-travail dans le monde, comptabilisant autour d'un million d’inscrits, mais des enquêtes plus récentes ont vu ce nombre largement rehaussé, les estimations les plus actuelles allant de quelques dizaines de millions, à plus de 100 millions de micro-travailleurs dans le monde. En France il y aurait environ 250 000 micro-travailleurs. Le micro-travail peut être considéré comme le droit héritier du taylorisme qui s'est adapté à l'économie numérique.

Le travail social en réseau

    Certains sociologues, parmi lesquels Antonio Casilli, considèrent que la présence en ligne, sur les plateformes qui captent nos données personnelles, peut être considéré comme une forme de travail. En effet cette activité en ligne est essentielle à la production de données qui seront par la suite utilisées afin de faire progresser les algorithmes. Cette activité pourrait donc être considérée comme du travail, dans la mesure où elle est créatrice de valeur pour les plateformes.

Malgré les craintes qui règnent autour de l'hypothèse de la fin du travail, cette idée semble actuellement relever du fantasme. Le travail humain demeure essentiel à la phase d'apprentissage des intelligences artificielles. Même entraînée et fonctionnelle, une intelligence artificielle nécessite souvent des vérifications humaines afin d'assurer son bon fonctionnement. L'exemple le plus notoire dans le domaine est celui des assistants vocaux, Amazon assume écouter les conversations des utilisateurs d'Alexa afin « d'améliorer l'expérience utilisateur », or ce sont bien des humains qui sont derrière ces écoutes. De même les voitures dîtes autonomes d'Uber ne peuvent pas fonctionner sans opérateur de conduite, qui n'est pas au volant, mais qui doit guider le véhicule en participant à la reconnaissance d'images fournis par les caméras en direct. Uber a d'ailleurs décidé de doubler le nombre de ces opérateurs de conduite après le premier accident mortel de début 2018. L'analyse du digital labour met en lumière toute l'ambivalence actuelle de l'intelligence artificielle. Lorsque les grandes plateformes du numériques et les ingénieurs annoncent le remplacement de l'homme par les machines, une étude sociologique concrète nous montre que pour l'instant, le travail humain est essentiel pour combler les lacunes de l'intelligence artificielle. Il semble donc que derrière les promesses d'automatisation, se cache finalement une précarisation du statut des travailleurs (dans le cas du travail à la demande), une parcellisation extrême des tâches (dans le cas du micro-travail) et une invisibilisation du travail (dans le cas du travail social en réseau).

Perspectives et projections dans le futur

Des chercheurs de l’Institut de l’avenir de l’humanité de l’Université d'Oxford, de l’Université Yale et d’AI Impact ont sondé 352 experts en apprentissage par machine pour prévoir les progrès de l’IA au cours des prochaines décennies.

Les experts ont été interrogés sur le calendrier des capacités et des professions spécifiques, ainsi que leurs prédictions quant à savoir quand l’IA deviendra supérieure aux humains dans toutes les tâches. Et quelles en seraient les implications sociales également. Les chercheurs ont prédit que les machines seront meilleures que les humains dans le domaine de la traduction de langues d’ici 2024. Elles seraient capables de rédiger des essais d’ici 2026. De conduire des camions d’ici 2027 et travailler dans le commerce et la vente en 2031.

D’ici 2050, elles pourront écrire des best-sellers ou exécuter des travaux de chirurgiens. Selon les chercheurs, il y a 50 % de chance pour que l’intelligence artificielle dépasse les humains dans tous les domaines en seulement 45 ans. Et, selon la même probabilité, les machines pourraient prendre en charge tous les emplois humains en 120 ans. Certains chercheurs prévoient même que cela pourrait se produire plus tôt.

Une machine ayant une conscience et capable d’éprouver des sentiments — ou de faire comme si c'était le cas — est un grand thème classique de la science-fiction, notamment des romans d’Isaac Asimov sur les robots.

Ce sujet a toutefois été exploité très tôt, comme dans le récit des aventures de Pinocchio, publié en 1881, où une marionnette capable d’éprouver de l’amour pour son créateur cherche à devenir un vrai petit garçon, ou dans L'Homme le plus doué du monde, une nouvelle de l'Américain Edward Page Mitchell où le cerveau d'un simple d'esprit est remplacé par un ordinateur inspiré des recherches de Charles Babbage. Le roman Le Miroir flexible de Régis Messac propose quant à lui le principe d'une intelligence artificielle faible, mais évolutive, avec des automates inspirés de formes de vie simples, réagissant à certains stimuli tels que la lumière. Cette trame a fortement inspiré le film A.I. Intelligence artificielle réalisé par Steven Spielberg, sur la base d'idées de Stanley Kubrick, lui-même inspiré de Brian Aldiss. L'œuvre de Dan Simmons, notamment le cycle d'Hypérion, évoque l'intelligence artificielle. Destination vide, de Frank Herbert, met en scène de manière fascinante l'émergence d'une intelligence artificielle forte. Plus récemment, l'écrivain français Christian Léourier a placé une intelligence artificielle au cœur de son roman court Helstrid (2018), dans lequel cette IA laisse un être humain mourir, contrevenant ainsi aux trois lois de la robotique instaurées par Isaac Asimov près de quatre-vingts ans plus tôt.

Les androïdes faisant preuve d'intelligence artificielle dans la fiction sont nombreux : le personnage de Data de la série télévisée Star Trek : The NextGeneration est un être cybernétique doué d'intelligence, avec des capacités importantes d'apprentissage. Il est officier supérieur sur le vaisseau Enterprise et évolue aux côtés de ses coéquipiers humains qui l'inspirent dans sa quête d'humanité. Son pendant cinématographique est Bishop dans les films Aliens (1986) et Alien 3 (1992). Dans le manga Ghost in the Shell, une androïde s’éveille à la conscience. Dans la saga Terminator avec Arnold Schwarzenegger, le T-800 reprogrammé, conçu initialement pour tuer, semble dans la capacité d'éprouver des sentiments humains. Par ailleurs, les Terminators successifs sont envoyés dans le passé par Skynet, une intelligence artificielle qui a pris conscience d'elle-même, et du danger que représentent les humains envers elle-même188.

Quelques IA célèbres dans la science-fiction

IA dans la science-fiction

L'intelligence artificielle et les jeux

Les jeux, notamment les jeux de stratégie, ont marqué l’histoire de l’intelligence artificielle, même s’ils ne mesurent que des compétences particulières, telles que la capacité de la machine en matière de calcul de probabilités, de prise de décision mais aussi d’apprentissage.

Hans Berliner (1929-2017), docteur en science informatique à l'université Carnegie-Mellon et fort joueur d'échecs, fut un des pionniers de la programmation pour les ordinateurs de jeu. Ses travaux commencèrent par un programme capable de battre un humain professionnel au backgammon, puis, à partir des années 1960 et avec l'aide d'IBM, il fit des recherches pour créer un programme capable de rivaliser avec des grands maîtres du jeu d'échecs. Ses travaux contribuèrent quelques décennies plus tard à la réalisation du supercalculateur Deep Blue190.

Outre la capacité des jeux à permettre de mesurer les performances de l'intelligence artificielle, que ce soit au travers un score ou un affrontement face à un humain, les jeux offrent un environnement propice à l'expérimentation pour les chercheurs, notamment dans le domaine de l'apprentissage par renforcement191.

Othello

Dans le jeu Othello, sur un plateau de 8 cases sur 8, chaque joueur place tour à tour des pions de sa couleur (noir ou blanc). Le vainqueur est celui qui possède les pions de la couleur dominante.

L'une des premières intelligences artificielles pour l'Othello est IAGO, développée en 1976 par l'université Caltech de Pasadena (Californie), qui bat sans difficultés le champion japonais FumioFujita.

Le premier tournoi d'Othello hommes contre machines est organisé en 1980. Un an plus tard, un nouveau tournoi de programmes regroupe 20 systèmes192. C'est entre 1996 et 1997 que le nombre de programmes explose : Darwersi (1996-1999) par Olivier Arsac, Hannibal (1996) par Martin Piotte et Louis Geoffroy, Keyano (1997) par Mark Brockington, Logistello (1997) par Michael Buro, etc.

Échecs

Article détaillé : Programme d'échecs.

Un supercalculateur IBM similaire à Deep Blue, qui a battu le champion du monde d'échecs en titre dans un match en 1997.

En 1968, le maître international anglais David Levy lança un défi à des spécialistes en intelligence artificielle, leur pariant qu'aucun programme informatique ne serait capable de le battre aux échecs dans les dix années à venir. Il remporta son pari, n'étant finalement battu par DeepThought qu'en 1989.

En 1988, l'ordinateur HiTech de Hans Berliner fut le premier programme à battre un grand maître du jeu d'échecs, Arnold Denker (74 ans) en match (3,5-1,5). Par la suite, de forts joueurs furent battus, comme le grand maître Bent Larsen (alors à 2560 points Elo), vaincu en 1988 par DeepThought dans un tournoi en Californie.

En mai 1994, à Munich, le programme Fritz 3, tournant sur un ordinateur avec un monoprocesseur Pentium à 90 MHz, gagna une partie de blitz dans un tournoi contre le champion du monde d'échecs Garry Kasparov et, en août 1994, lors du premier tour du grand Prix d'Intel à Londres, le champion du monde affronta Chess Genius 2.9 (tournant sur un Pentium à 100 MHz) en jeu semi-rapide (30 min la partie) et perdit 0.5-1.5 (une nulle et une défaite).

En 1997, la victoire du supercalculateur conçu par IBM, Deep Blue (surnommé Deeper Blue lors de ce match revanche), contre Garry Kasparov (3,5–2,5) a marqué un tournant : pour la première fois, le meilleur joueur humain du jeu d'échecs était battu en match (et non lors d'une partie unique) par une machine.

En juin 2005, le supercalculateur Hydra gagne face au grand maître Michael Adams par 5 victoires, une nulle, et aucune défaite198.

En novembre 2006, Deep Fritz gagne face au champion du monde Vladimir Kramnik par 2 victoires, 4 nulles et aucune défaite, plaçant notamment dans la deuxième partie un échec et mat élémentaire (mat en un coup) que Kramnik ne vit pas, fatigué par ses efforts durant le match.

En 2010, l'ancien champion du monde VeselinTopalov confirme utiliser pour sa préparation au championnat du monde d'échecs 2010 le superordinateur Blue Gene/P, doté alors de 8 792 processeurs.

En décembre 2017, une version généraliste d'AlphaGoZero — successeur du programme AlphaGo de DeepMind, voir plus bas dans la section Go — nommée AlphaZero, a été développé, pour jouer à n'importe quel jeu en connaissant seulement les règles, et en apprenant seul à jouer contre lui-même. Ce programme a été ensuite entraîné pour le Go, le Shogi et les échecs. Après 9 heures d'entrainement, AlphaZero a battu le programme d'échecs Stockfish, avec 28 victoires, 72 nulles et aucune défaite. Il faut cependant noter que la puissance de calcul disponible pour AlphaZero (4 TPUv2 pour jouer, soit 720 Teraflops) est infiniment supérieure à la puissance disponible pour Stockfish, qui n'utilise que 64 cœurs Intel. Il a également réussi à battre après apprentissage le programme de shōgiElmo (en)202.

Go

Articles détaillés : Go en informatique et Match AlphaGo - Lee Sedol.

En 2015, l'IA réalise des progrès significatifs dans la pratique du go, plus complexe à appréhender que les échecs (entre autres à cause du plus grand nombre de positions : 10170 au go, contre 1050 pour les échecs, et de parties plausibles : 10600 au go, contre 10120 pour les échecs).

En octobre 2015, AlphaGo, un logiciel d'IA conçu par DeepMind, filiale de Google, bat pour la première fois Fan Hui, le triple champion européen de go et ainsi relève ce qu'on considérait comme l'un des plus grands défis pour l'intelligence artificielle. Cette tendance se confirme en mars 2016 quand AlphaGo bat par trois fois consécutives le champion du monde de la discipline, Lee Sedol, dans un duel en cinq parties. Lee Sedol a déclaré au terme de la seconde partie qu'il n'avait trouvé « aucune faiblesse » chez l'ordinateur et que sa défaite était « sans équivoque ».

Jeopardy!

Réplique de Watson, lors d'un concours de Jeopardy!

En 2011, l'IA Watson conçue par IBM, bat ses adversaires humains au jeu télévisé américain Jeopardy!. Dans ce jeu de questions/réponses, la compréhension du langage est essentielle pour la machine ; pour ce faire, Watson a pu s'appuyer sur une importante base de données interne lui fournissant des éléments de culture générale, et avait la capacité d'apprendre par lui-même, notamment de ses erreurs. Il disposait néanmoins d’un avantage, la capacité d’appuyer instantanément (et donc avant ses adversaires humains) sur le buzzer pour donner une réponse.

Poker

Article connexe : Libratus.

Le premier programme informatique à avoir gagné un tournoi de poker significatif face à des joueurs professionnels humains est Polaris, en 2007207,208 et, depuis, les efforts pour améliorer ce résultat n'ont pas cessé.

En 2017, lors du tournoi de poker « Brains Vs. Artificial Intelligence : Upping the Ante » (« Cerveau contre Intelligence Artificielle : on monte la mise ») organisé dans un casino de Pennsylvanie, l’intelligence artificielle Libratus, développée par des chercheurs de l'université Carnegie-Mellon de Pittsburgh, est confrontée à des adversaires humains dans le cadre d'une partie marathon étalée sur 20 jours. Les joueurs humains opposés à Libratus, tous professionnels de poker, affrontent successivement la machine dans une partie en face à face (heads up (en)) selon les règles du « No Limit Texas hold'em » (no limit = mises non plafonnées), la version actuellement la plus courante du poker. Les parties étaient retransmises en direct et durant huit heures par jour sur la plateforme Twitch.

Au terme de plus de 120 000 mains jouées, Libratus accumule 1 766 250 dollars (virtuels). Le joueur humain ayant perdu le moins d'argent dans son duel face à la machine, Dong Kim, est tout de même en déficit de plus de 85 000 dollars. Dans leurs commentaires du jeu de leur adversaire, les joueurs humains ont admis qu'il était à la fois déconcertant et terriblement efficace. En effet, Libratus « étudiait » chaque nuit, grâce aux ressources d'un supercalculateur situé à Pittsburgh, ses mains jouées durant la journée écoulée, utilisant les 15 millions d’heures/processeur de calculs du supercalculateur.

La victoire nette et sans bavure de la machine marque une nouvelle étape dans le développement de l'intelligence artificielle, et illustre les progrès accomplis dans le traitement par l'IA des « informations imparfaites », où la réflexion doit prendre en compte des données incomplètes ou dissimulées. Les estimations du nombre de possibilités d'une partie de poker No Limit en face à face est d'environ de 10160.

Auparavant en 2015, le joueur professionnel Doug Polk (en) avait remporté la première édition de cet évènement contre l'IA baptisée Claudico.