Le robot de Google DeepMind aurait effectué un bon nombre de coups demandant une certaine créativité. Lee Sedol quant à lui, change de stratégie. L’un des commentateurs précise :
Pendant le premier match, Lee Sedol a utilisé des coups compliqués pour agiter AlphaGo, mais a échoué. Aujourd’hui, il a essayé le contraire — il a joué la sécurité puis a tenu jusqu’à la fin. Alors qu’il utilisait ses temps byō-yomi ( l’équivalent de prolongations), il a commis des erreurs qui je pense, sont la cause de la défaite.
Lors d’une interview après la partie, c’est un Lee Sedol complètement épuisé qui s’exprime. Il explique que la victoire du robot l’a surpris la veille mais que cette fois-ci, il reste sans voix (ou presque du coup).
AlphaGo a fait un jeu quasiment parfait. Il n’y a pas un moment où j’ai pensé que ses coups étaient déraisonnables. (…) Je pense que j’ai perdu parce que je n’ai pas été capable de trouver ses faiblesses.
Pour Demis Hassabis, co-fondateur de DeepMind (subsidiaire de Google spécialisée en I.A), ce match est surtout un moyen de trouver et de tester de manière créative les failles d’AlphaGo. Pour lui, seule une personne du talent de Lee Sedol est à la hauteur de cette tâche.
Ces nouvelles parties contre le champion ont d’ailleurs dû enrichir l’expérience du robot, selon les mécanismes décrits par des experts lors d’une interview. AlphaGo se retrouverait du coup renforcé à chaque match. Mais Lee Sedol n’a pas dit son dernier mot
Après une telle partie, le champion coréen va disposer d’une journée entière pour se reposer. Ce n’est pas comme si le robot en avait vraiment besoin, après tout.
La troisième manche aura lieu samedi 12 mars à 13h en Corée, soit à 5h du matin chez nous. Si AlphaGo l’emporte encore, il aura gagné trois match sur cinq et serait déclaré grand vainqueur. C’est donc la dernière chance pour son adversaire humain de redresser la barre.
Pour les intéressés, voici la vidéo de cette deuxième manche :
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Se peut-il qu’au go ou aux échecs les humains apprennent à mieux jouer en analysant les parties et les coups des robots ? “Can human players improve their game by looking at deep neural networks moves ? “