Jeux supérieurs

Dans l'imaginaire populaire, les échecs ne sont pas comme un concours d'orthographe ou un Trivial Pursuit, une compétition pour voir qui peut retenir le plus de faits en mémoire et les consulter rapidement. Aux échecs, comme dans les arts et les sciences, il y a beaucoup de place pour la beauté, la subtilité et l'originalité profonde. Les échecs nécessitent une réflexion brillante, soi-disant le seul exploit qui serait – pour toujours – hors de portée de n'importe quel ordinateur. Mais depuis une décennie, les êtres humains ont dû vivre avec le fait que l'un des sommets intellectuels les plus célèbres de notre espèce - le titre de champion du monde d'échecs - doit être partagé avec une machine, Deep Blue, qui a battu Garry Kasparov dans un très haut match médiatisé en 1997. Comment cela pourrait-il être? Quelles leçons tirer de ce bouleversement choquant ? Avons-nous appris que les machines pouvaient réellement penser aussi bien que les plus intelligents d'entre nous, ou les échecs avaient-ils été exposés comme un jeu pas si profond après tout ?

Le champion du monde d'échecs Garry Kasparov lors de son sixième et dernier match contre Deep Blue d'IBM en 1997. Il a perdu en 19 coups.

Les années suivantes ont vu deux autres matchs d'échecs homme-machine qui se démarquent : un match nul âprement disputé entre Vladimir Kramnik et Deep Fritz à Bahreïn en 2002 et un match nul entre Kasparov et Deep Junior à New York en 2003, dans une série de parties qui la Commission des sports de la ville de New York a appelé le premier championnat du monde d'échecs sanctionné à la fois par la Fédération Internationale des Échecs (FIDE), l'organe directeur international des échecs, et l'International Computer Game Association (ICGA).

Cette histoire faisait partie de notre numéro de septembre 2007

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Le verdict selon lequel les ordinateurs sont égaux aux êtres humains aux échecs pourrait difficilement être plus officiel, ce qui rend les chicanes d'autant plus pathétiques. Les excuses prennent parfois cette forme : Oui, mais les machines ne jouent pas aux échecs comme les humains jouent aux échecs ! Ou parfois ceci : ce que les machines ne font pas vraiment jouer aux échecs du tout. Eh bien, quoi voudrais jouer vraiment aux échecs ?

Ce n'est pas une question triviale. Le meilleur jeu d'échecs informatique est pratiquement indiscernable du meilleur jeu d'échecs humain, à une exception près : les ordinateurs ne savent pas quand accepter un tirage. Les ordinateurs - du moins les ordinateurs existants - ne peuvent pas s'ennuyer ou être embarrassés, ou inquiets de perdre le respect des autres joueurs, et ce sont des aspects de la vie avec lesquels les concurrents humains doivent toujours faire face, et parfois même exploiter, dans leurs jeux . Offrir ou accepter un match nul, ou démissionner, est la seule décision qui ouvre le monde hermétiquement fermé des échecs au monde réel, dans lequel la vie est courte et il y a des choses plus importantes que les échecs auxquelles penser. Ce franchissement des limites peut être simulé avec une règle arbitraire, ou en permettant aux gestionnaires de l'ordinateur d'intervenir. Les joueurs humains essaient souvent d'intimider ou d'embarrasser leurs adversaires humains, mais c'est comme les bousculades secrètes qui se produisent dans les matchs de football. L'imperméabilité des ordinateurs à ce genre de jeu signifie que si vous les battez du tout, vous devez les battre juste et carré - et n'est-ce pas exactement ce que Kasparov et Kramnik ont ​​été incapables de faire ?

Oui, mais et alors ? Les machines en silicone peuvent désormais jouer aux échecs mieux que n'importe quelle machine à protéines. Grosse affaire. Cette réaction calme et raisonnable, cependant, est difficile à supporter pour la plupart des gens. Ils n'aiment pas l'idée que leur cerveau soit une machine à protéines. Lorsque Deep Blue a battu Kasparov en 1997, de nombreux commentateurs ont été tentés d'insister sur le fait que ses méthodes de recherche par force brute étaient entièrement contrairement aux processus exploratoires utilisés par Kasparov lorsqu'il évoquait ses mouvements d'échecs. Mais ce n'est tout simplement pas le cas. Le cerveau de Kasparov est fait de matériaux organiques et a une architecture particulièrement différente de celle de Deep Blue, mais il s'agit toujours, à notre connaissance, d'un moteur de recherche massivement parallèle doté d'un éventail exceptionnel de techniques d'élagage heuristiques qui l'empêchent de perdre du temps sur branches improbables.

Certes, il ne fait aucun doute que l'investissement en recherche et développement a un profil différent dans les deux cas ; Kasparov a des méthodes pour extraire de bons principes de conception des jeux passés, afin qu'il puisse reconnaître et décider d'ignorer d'énormes portions de l'arbre à branches des poursuites de jeu possibles que Deep Blue a dû explorer successivement. La confiance de Kasparov sur cette idée signifiait que la forme de ses arbres de recherche - tous les nœuds explicitement évalués - différait sans aucun doute considérablement de la forme de Deep Blue, mais cela ne constituait pas un moyen entièrement différent de choisir un mouvement. Chaque fois que les recherches exhaustives de Deep Blue ont fermé un taper d'avenue qu'il avait des moyens de reconnaître, il pouvait réutiliser cette recherche chaque fois que cela était approprié, tout comme Kasparov. Une grande partie de ce travail analytique avait été effectuée pour Deep Blue par ses concepteurs, mais Kasparov avait également bénéficié de centaines de milliers d'années-personnes d'exploration des échecs qui lui avaient été transmises par les joueurs, les entraîneurs et les livres.

Il est intéressant à cet égard de considérer la suggestion faite par Bobby Fischer, qui a proposé de restaurer le jeu d'échecs à sa pureté rationnelle voulue en exigeant que les pièces principales soient au hasard placé au dernier rang au début de chaque partie (au hasard, mais en miroir pour le noir et le blanc, avec un fou carré blanc et un fou carré noir, et le roi entre les tours). Fischer Random Chess rendrait la montagne d'ouvertures mémorisées presque entièrement obsolète, pour les humains comme pour les machines, puisqu'elles entreraient en jeu bien moins de 1% du temps. Le joueur d'échecs serait renvoyé à des principes fondamentaux ; il faudrait faire plus de travail de conception en temps réel. Il est loin d'être clair si ce changement de règles profiterait davantage aux êtres humains ou aux ordinateurs. Cela dépend du type de joueur d'échecs qui s'appuie le plus sur ce qui est, en fait, la mémoire par cœur.

Le fait est que l'espace de recherche pour les échecs est trop grand pour que même Deep Blue puisse l'explorer de manière exhaustive en temps réel, donc comme Kasparov, il élague ses arbres de recherche en prenant des risques calculés, et comme Kasparov, il obtient souvent ces risques précalculés. L'homme et l'ordinateur effectuent vraisemblablement des quantités massives de calculs de force brute sur leurs architectures très différentes. Après tout, que savent les neurones des échecs ? N'importe quel travail elles ou ils do doit utiliser la force brute d'une sorte ou d'une autre.

Il peut sembler que je pose la question en décrivant le travail effectué par le cerveau de Kasparov de cette manière, mais le travail doit être fait d'une manière ou d'une autre, et aucun moyen de le faire. autre que cette approche computationnelle n'a jamais été articulée. Il ne suffit pas de dire que Kasparov utilise la perspicacité ou l'intuition, car cela signifie simplement que Kasparov lui-même ne comprend pas comment les bons résultats lui parviennent. Donc, puisque personne ne sait comment le cerveau de Kasparov le fait - et encore moins Kasparov lui-même - il n'y a encore aucune preuve que les moyens de Kasparov soient si différents des moyens exploités par Deep Blue.

Les gens devraient s'en souvenir lorsqu'ils sont tentés d'insister sur le fait que, bien sûr, Kasparov joue aux échecs d'une manière totalement différente de la façon dont un ordinateur joue le jeu. Qu'est-ce qui pourrait inciter quelqu'un à s'aventurer comme ça ? Vœu pieux? Peur?

Dans un éditorial écrit à l'occasion du match Deep Blue, Mind over Matter (10 mai 1997), le New York Times d'avis :

La véritable signification de ce match d'échecs sur-exagéré est qu'il nous oblige à réfléchir à ce qui, le cas échéant, est uniquement humain. Nous préférons croire que quelque chose nous distingue des machines que nous concevons. Peut-être se retrouve-t-il dans des concepts tels que la créativité, l'intuition, la conscience, le jugement esthétique ou moral, le courage ou encore la capacité à se laisser intimider par Deep Blue.

La capacité d'être intimidé ? Est-ce vraiment une de nos qualités prisées ? Oui, selon le Fois :

Personne n'en sait assez sur ces caractéristiques pour savoir si elles sont vraiment au-delà des machines à très long terme, mais il est agréable de penser qu'elles le sont.

Pourquoi est-ce agréable de penser cela ? Pourquoi n'est-il pas tout aussi agréable - ou plus agréable - de penser que nous, les êtres humains, pourrions réussir à concevoir et à construire des cerveaux qui sont encore plus merveilleux que nos enfants biologiquement engendrés ? Le match entre Kasparov et Deep Blue n'a pas réglé un grand problème métaphysique, mais il a certainement exposé la faiblesse de certaines opinions répandues. Beaucoup de gens s'accrochent encore, les mains blanches, à une vision fragile de nos esprits en tant qu'âmes mystérieuses et immatérielles, ou - tout aussi romantique - en tant que produits de cerveaux composés de tissus merveilleux engagés dans des processus irréductibles non informatiques (peut-être alchimiques ?). Ils semblent souvent penser que si notre cerveau était en fait juste machines à protéines, nous ne pouvions pas être des personnes responsables, aimables et précieuses.

Trouver cette conclusion attrayante ne montre pas une compréhension profonde de la responsabilité, de l'amour et de la valeur ; il montre une appréciation superficielle des pouvoirs des machines avec des milliards de pièces mobiles.

Daniel Dennett est le codirecteur du Center for Cognitive Studies de l'Université Tufts, où il est également professeur de philosophie.

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