Qu'est-ce qu'AlphaGo, AlphaGo Zero et AlphaZero — quelles sont leurs différences clés?

AlphaGo, AlphaGo Zero et AlphaZero sont des systèmes d’intelligence artificielle développés par DeepMind pour jouer au go et à d’autres jeux, basés sur des méthodes d’apprentissage par renforcement et des réseaux neuronaux.

• AlphaGo est la première version, qui a été entraînée sur un grand nombre de parties de joueurs professionnels, puis améliorée par auto-apprentissage en jouant contre elle-même. Elle utilise une combinaison de réseaux neuronaux profonds et d’un algorithme Monte Carlo pour évaluer les coups.

• AlphaGo Zero est une version plus avancée, qui s’est entraînée exclusivement à partir de zéro, sans utiliser de données issues de parties humaines. L’apprentissage se fait uniquement par auto-jeu, ce qui a permis à la système de surpasser AlphaGo et d’atteindre un niveau de jeu supérieur.

• AlphaZero est une version universelle, qui n’est pas limitée au jeu de go, mais peut apprendre à jouer à différents jeux (go, échecs, shogi) à partir de zéro, en utilisant un même algorithme d’auto-apprentissage sans données humaines. C’est un système plus général et puissant.

Principales différences:

• AlphaGo utilise des données humaines pour l’apprentissage initial, AlphaGo Zero et AlphaZero non.
• AlphaZero est universel et applicable à différents jeux, AlphaGo et AlphaGo Zero sont spécialisés dans le go.
• AlphaGo Zero et AlphaZero apprennent uniquement par auto-jeu, ce qui les rend plus autonomes et efficaces.