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Sommaire de cette page

>>> Jeu de GO

>>> Résolution par ordinateurs

>>> Octobre 2015 – Champion d'Europe battu par l'ordinateur

>>> Mars 2016 – Campion du monde

 

 

 

 

 

Le jeu de GO

 

Deux événements importants en janvier 2016:

*    Calcul de la quantité de positions légitimes sur un plateau 19 x 19 >>>

*    L'ordinateur bat le champion du monde >>>

 

 

 

 

 

JEU de GO

 

*    Jeu de plateau (goban) de 19  x 19 = 361 intersections ou, version pour parties plus rapides: 13 x 13  = 169 et même 9 x 9 = 81.

*    Deux joueurs.

*    But: placer des pierres (pions) noires et blanches sur le quadrillage pour établir des territoires.

*    Les pierres encerclées sont prisonnières.

*    Le gagnant est celui qui à créé le plus de territoires et le plus de prisonniers.

 

Le jeu de go est le plus ancien jeu de stratégie combinatoire. Son attrait tient à la simplicité de ses règles et à la multitude de possibilités de jeux.

 

Le jeu de go est un jeu à information complète; le hasard est exclu.

 

 

[pic of L19 board]

Source image: Tromp

 

Calcul des positions possibles (toutes)

Il y a 361 intersections qui peuvent être, blanches, noires ou vides; soit:

3361  1,74 10172

Ce nombre constitue une borne supérieure de la quantité de positions légitimes. La valeur calculée en 10170 n'est pas bien loin (1,2% inférieure).

 

Quantité de coups légitimes et références

Âge de l'univers (secondes)

4,354 1017

GO 9 x 9

1,039 1038

GO 13 x 13

3,724 1079

Atomes dans l'univers

           1080

Échecs

           10120

GO 17 x 17

1,908 10137

GO 19 x 19

2,082 10170

 

 

 

Nombre de Tromp: quantité de parties légales au GO 19 x 19 – Calcul de janvier 2016

L19 =   2 0816819938 1979984699 4786333448 6277028652 2453884530 5484256394 5682092741 9612738015 3785256484 5169851964 3907259916 0156281285 4608988831 4427129715 3 193175577 3662039724 7064840935

Voir site Number of legal Go positions – John Tromp

 

 

GO et Ordinateurs

 

Depuis les premiers programmes de GO apparus dans les années 60, soit une quinzaine d'années après les premiers programmes d'échecs, les logiciels ont fait d'énormes progrès, mais le niveau pro est encore hors de portée en 2014.  

En 2006, Rémi Coulom commercialise son programme CrasyStone, le meilleur programme de GO  du marché. Il utilise la technique de recherche arborescente Monte Carlo. En 2014, les programmes atteignent le niveau de bon amateur sur plateau de 19x19 (5e ou 6e dan).

 

Les programmes de jeu de GO utilisent deux méthodes:

*    Une recherche arborescente qui élimine les coups inutiles; puis

*    Une simulation de parties aléatoires (méthode Monte-Carlo). Le coup qui atteint la meilleure moyenne de parties gagnées est retenu. 

 

Méthode Monte Carlo

Elle consiste à faire jouer de nombreuses parties au hasard par l'ordinateur contre lui-même tout en favorisant la probabilité de gagner à chaque tour de simulation.

 

 

Source: L'Expansion 11/07 /2014

 

Octobre 2015 – Annoncé en janvier 2016

Un ordinateur (algorithme) bat le champion d'Europe de GO

Fan Hui, un français originaire de Bordeaux, champion d'Europe de GO, est devenu le premier joueur professionnel à perdre une partie de GO contre un ordinateur (5 à 0).

C'est David Silver et ses collègues du département DeepMind de Google (Londres) qui ont développé l'algorithme AlphaGo.

Fan Hui indique que l'ordinateur a joué comme un humain, sans coups innatendus.

La nouvelle a été rendue publique en janvier 2016 par la revue Nature.

 

Source #AlphaGo

 

Prochaine étape: la rencontre avec le champion du monde de GO: Sedol Lee (sud-coréen).

 

 

Demis Hassabis, neuroscientifique anglais et le fondateur de la société DeepMind, une entreprise d'intelligence artificielle, vendue à Google en 2015:

 

Les règles sont très simples mais il s’agit probablement du jeu le plus complexe inventé par l’homme, car le nombre de combinaisons possibles est supérieur au nombre d’atomes dans l’univers.

 

Le programme utilise à la fois la méthode classique  de Monte Carlo et les possibilités d'apprentissage automatique du deep learning (apprentissage profond): deux réseaux neuronaux. L'un évalue la situation sur la table et l'autre utilise cette évaluation pour choisir la meilleure réponse (en anglais: police network and value network)

Source #AlphaGo

 

L'apprentissage au sein des réseaux de neurones permet de réduire considérablement le nombre de coups possibles. La phase d'apprentissage s'est enrichie de millions de mouvements de joueurs professionnels.

 

 

Mars 2016

Un ordinateur (algorithme) bat le champion du monde de GO

L'ordinateur bat le champion du monde par quatre parties à une (15 mars 2016).

Lee Se-Dol (33 ans) est le grand maître sud-coréen du jeu de go.

 

Programme AlhaGo de la société DeepMind:

Voir Description ci-dessus

 

Le "combat du siècle" a été regardée par des dizaines de millions d'amateurs de ce jeu inventé en Chine il y a près de 3.000 ans.

 

 

 

 

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Site

*      Go and mathematics - Wikipedia

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http://villemin.gerard.free.fr/aJeux1/Societe/JeudeGO.htm