Plus tôt cette année, un joueur amateur de Go l’un des systèmes d’IA les mieux classés du jeu. Ils l’ont fait en utilisant une stratégie développée avec l’aide de chercheurs d’un programme conçu pour sonder les faiblesses de systèmes comme KataGo. Il s’avère que la victoire n’est qu’une partie d’une renaissance plus large du Go qui voit les joueurs humains devenir plus créatifs depuis
Dans une récente étude publiée dans la revue , des chercheurs de la City University de Hong Kong et de Yale ont découvert que les joueurs humains de Go sont devenus moins prévisibles ces dernières années. Comme le les chercheurs sont arrivés à cette conclusion en analysant un ensemble de données de plus de 5,8 millions de mouvements Go effectués pendant le jeu professionnel entre 1950 et 2021. Avec l’aide d’une IA Go « surhumaine », un programme qui peut jouer au jeu et évaluer la qualité de pour chaque mouvement, ils ont créé une statistique appelée « indice de qualité de décision », ou DQI en abrégé.
Après avoir attribué à chaque mouvement de leur ensemble de données un score DQI, l’équipe a constaté qu’avant 2016, la qualité du jeu professionnel s’améliorait relativement peu d’année en année. Tout au plus, l’équipe a constaté une variation annuelle médiane positive du DQI de 0,2. Certaines années, la qualité globale du jeu a même chuté. Cependant, depuis la montée des IA surhumaines en 2018, les valeurs médianes du DQI ont changé à un rythme supérieur à 0,7. Au cours de la même période, les joueurs professionnels ont utilisé des stratégies plus novatrices. En 2018, 88% des jeux, contre 63% en 2015, ont vu les joueurs mettre en place une combinaison de jeux qui n’avaient pas été observés auparavant.
« Nos résultats suggèrent que le développement de programmes d’IA surhumains a peut-être incité les joueurs humains à rompre avec les stratégies traditionnelles et les a incités à explorer de nouveaux mouvements, ce qui à son tour peut avoir amélioré leur prise de décision », écrit l’équipe.
C’est un changement intéressant, mais pas exactement non intuitif si vous y réfléchissez. En tant que professeur Stuart Russel de l’Université de Californie, Berkeley a déclaré au Nouveau scientifique« il n’est pas surprenant que les joueurs qui s’entraînent contre des machines aient tendance à faire plus de mouvements que les machines approuvent. »
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