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- Le match AlphaGo - Lee Sedol (titre officiel : Google DeepMind Challenge Match) est un match de cinq parties de go (jouées sans handicap, avec un temps de réflexion usuel en compétition) entre Lee Sedol, joueur professionnel sud-coréen considéré comme le meilleur joueur du monde au milieu des années 2000, et AlphaGo, un programme de go développé par Google DeepMind, qui s'est tenu entre le 9 et le 15 mars 2016 à Séoul. Le gagnant du match devait recevoir un million de dollars. AlphaGo a gagné toutes les parties sauf la quatrième. Ce match voit la première victoire d'un programme face à un professionnel du plus haut niveau, et a été pour cette raison comparé avec le match d'échecs historique entre Deep Blue et Garry Kasparov en 1997. Au cours de la rencontre, AlphaGo a fait preuve d'une créativité et d'une précision de lecture et d'évaluation qui ont surpris les meilleurs professionnels et les ont amenés à déclarer devoir repenser certaines de leurs idées sur le go. Lee Sedol a cependant réussi, au cours de la quatrième partie, à découvrir une faiblesse dans le jeu d'AlphaGo, remportant ainsi une victoire qu'il a déclarée être « sans prix ». Le match a été suivi, surtout en Asie, par plusieurs centaines de millions de spectateurs, suscitant un regain d'intérêt pour le go. Il a provoqué également de nombreuses réactions des spécialistes d'intelligence artificielle qui ont salué une avancée significative des techniques d'apprentissage automatique. À la suite de ce match, la Hanguk Kiwon (la fédération coréenne de go) a décerné à AlphaGo un titre honorifique de 9e dan (professionnel) – le plus haut grade existant – en reconnaissance du niveau d'excellence atteint par le programme. (fr)
- Le match AlphaGo - Lee Sedol (titre officiel : Google DeepMind Challenge Match) est un match de cinq parties de go (jouées sans handicap, avec un temps de réflexion usuel en compétition) entre Lee Sedol, joueur professionnel sud-coréen considéré comme le meilleur joueur du monde au milieu des années 2000, et AlphaGo, un programme de go développé par Google DeepMind, qui s'est tenu entre le 9 et le 15 mars 2016 à Séoul. Le gagnant du match devait recevoir un million de dollars. AlphaGo a gagné toutes les parties sauf la quatrième. Ce match voit la première victoire d'un programme face à un professionnel du plus haut niveau, et a été pour cette raison comparé avec le match d'échecs historique entre Deep Blue et Garry Kasparov en 1997. Au cours de la rencontre, AlphaGo a fait preuve d'une créativité et d'une précision de lecture et d'évaluation qui ont surpris les meilleurs professionnels et les ont amenés à déclarer devoir repenser certaines de leurs idées sur le go. Lee Sedol a cependant réussi, au cours de la quatrième partie, à découvrir une faiblesse dans le jeu d'AlphaGo, remportant ainsi une victoire qu'il a déclarée être « sans prix ». Le match a été suivi, surtout en Asie, par plusieurs centaines de millions de spectateurs, suscitant un regain d'intérêt pour le go. Il a provoqué également de nombreuses réactions des spécialistes d'intelligence artificielle qui ont salué une avancée significative des techniques d'apprentissage automatique. À la suite de ce match, la Hanguk Kiwon (la fédération coréenne de go) a décerné à AlphaGo un titre honorifique de 9e dan (professionnel) – le plus haut grade existant – en reconnaissance du niveau d'excellence atteint par le programme. (fr)
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- Il n'y a pas de , mais la plupart de ces , en particulier la coupe Fujitsu, qu'il a remporté trois fois, en avaient officieusement la valeur ; Demis Hassabis, pour cette raison, le présentait avant le match comme le Roger Federer du go. (fr)
- À partir de la deuxième partie, les professionnels, ayant entre-temps mieux compris l'algorithme d'AlphaGo, commencent à soupçonner que ces coups apparemment médiocres sont en fait des . (fr)
- Li Zhe, ne tarissant pas d'éloges sur le génie de Lee Sedol, explique comment réfuter ce coup, analyse les raisons qui font que c'est cependant lui qui avait le plus de chances de faire trébucher AlphaGo et conclut : . (fr)
- Il s'agit de sept rangs professionnels, ce qui ne correspond qu'à deux rangs amateurs ; toutefois, tous les joueurs experts s'accordent pour déclarer que, pour des joueurs humains, franchir ces derniers niveaux est beaucoup plus difficile que, par exemple, de passer de premier à cinquième dan amateur. (fr)
- Le laboratoire de DeepMind étant situé à Londres, le côté de la table où jouait Aja Huang était marqué par le drapeau britannique. (fr)
- Li Zhe a déclaré, après la deuxième partie : . (fr)
- Toutes les parties ont été gagnées par abandon. (fr)
- Ces règles, et cette valeur de la compensation donnée à Blanc pour jouer en second, sont celles utilisées actuellement le plus fréquemment lors des compétitions internationales, ainsi que pour les compétitions entre ordinateurs. (fr)
- Après la première partie, Ke Jie déclarait encore que, contrairement à Lee Sedol, il AlphaGo. (fr)
- Nie Weiping a fait remarquer que c'est également dans ces secteurs du jeu que AlphaGo est le plus fort, et que pour cette raison, Lee Sedol n'était peut-être pas l'adversaire le plus dangereux à lui opposer. (fr)
- Une autre chaine YouTube était consacrée au commentaire en coréen par Yoo Changhyuk, Kim Sungryong, Song Taegon et Lee Hyunwook . (fr)
- Les méthodes dites de force brute, qui réussissent au moins partiellement pour des jeux comme les échecs, échouent au go non pas tant à cause de la complexité combinatoire du jeu mais parce que l'on ne dispose pas de manière simple d'évaluer la valeur d'une position. (fr)
- À la fin de la troisième partie, Cho Hyeyeon , commentant en direct le match pour l'AGA, s'exclama : . (fr)
- Ce dernier est le promoteur du concept d', et a fait remarquer que les performances d'AlphaGo reflétaient assez bien certaines de ses prédictions. (fr)
- Lee Sedol avait demandé à avoir les Noirs dans la dernière partie, déclarant : (fr)
- Plus précisément, il s'agit d'une amélioration de cette technique, développée par Rémi Coulom, la méthode UCT. (fr)
- Les premiers programmes datent de la fin des années 1960, avec en particulier la thèse de Zobrist, proposant une approche par reconnaissance de formes. Cependant, en 1998, il était encore possible à un fort amateur, Martin Müller, de gagner contre un des meilleurs programmes commerciaux, Handtalk, au handicap de 29 pierres, ce qui lui aurait été difficile contre un débutant complet humain. (fr)
- L'apparition de programmes inspirés d'AlphaGo , comme Leela Zero, utilisables par tous les joueurs à partir de 2019, a relativisé cette prophétie, ces parties ayant désormais seulement une valeur historique. (fr)
- Ces conditions de temps avaient été choisies par Lee Sedol, mais il les a finalement jugées un peu trop brèves après le match. (fr)
- En avril 2016, DeepMind a annoncé passer à TensorFlow ; on a alors appris que cet outil avait déjà été utilisé partiellement pour programmer AlphaGo. En mai, Google révélait avoir en fait construit un processeur spécifique de calcul tensoriel, de performance dix fois supérieure à celle de logiciels équivalents, et qu'il avait utilisé pour le match contre Lee Sedol ; on ignore si ce processeur était déjà en place lors du match contre Fan Hui. (fr)
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- Le match AlphaGo - Lee Sedol (titre officiel : Google DeepMind Challenge Match) est un match de cinq parties de go (jouées sans handicap, avec un temps de réflexion usuel en compétition) entre Lee Sedol, joueur professionnel sud-coréen considéré comme le meilleur joueur du monde au milieu des années 2000, et AlphaGo, un programme de go développé par Google DeepMind, qui s'est tenu entre le 9 et le 15 mars 2016 à Séoul. Le gagnant du match devait recevoir un million de dollars. (fr)
- Le match AlphaGo - Lee Sedol (titre officiel : Google DeepMind Challenge Match) est un match de cinq parties de go (jouées sans handicap, avec un temps de réflexion usuel en compétition) entre Lee Sedol, joueur professionnel sud-coréen considéré comme le meilleur joueur du monde au milieu des années 2000, et AlphaGo, un programme de go développé par Google DeepMind, qui s'est tenu entre le 9 et le 15 mars 2016 à Séoul. Le gagnant du match devait recevoir un million de dollars. (fr)
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