Après les échecs, le Go ou le poker, un nouveau bastion humain vient de céder. Ataraxos a largement dominé l’un des meilleurs joueurs de Stratego de l’histoire, un jeu particulièrement retors pour les machines puisque l’essentiel des informations reste caché.
D’un point de vue technologique c’est bien. Mais l’utilité est nulle pour ce genre de choses. Ce qui fait le charme d’un jeu, quel qu’il soit, est justement le fait d’voir une chance de gagner, pas d’être certain de perdre à tous les coups car on joue contre une machine imbattable. Pour les échecs, des moteurs spécialisés comme Stockfish sont tellement puissants que même les champions ne sont plus intéressés pour jouer contre eux puisqu’ils sont assurés de perdre. A quoi bon se casser la tête? La machine surpasse largement le cerveau en termes de vitesse de traitement, elle peut pratiquement jouer des milliards de coups à chaque fois que l’humain réfléchit juste à bouger une pièce.
La performance des « IA » est intéressante, mais cela ne changera pas le fait que ce type match est intrinsèquement injuste et non équitable entre l’humain et l’IA.
Ce genre de comparaison ne prend jamais en compte vraiment le coût énergétique.
Pour le Go par exemple, le meilleur jour de l’histoire Lee Sedol a disputé environ 40000 parties (entre l’enfance et son apogée vers 20-25 ans) en incluant parties officielles et parties d’entraînement sur internet et analyses de parties (kifu). On va dire environ 1 h 30 par session en moyenne ça fait environ 60 000 heures d’entrainement.
Le cerveau consomme 20 W dont 1 à 2 W seulement au raisonnement cognitif (concentration intellectuelle) le reste assure les fonctions métaboliques de bases et de survie.
60000h x 1,5W = 90 kWh
90 kWh c’est juste la capacité d’une seule batterie de voiture électrique (comme une Tesla Model S) ou l’énergie contenue dans 9 litres d’essence… C’est l’intégralité de l’énergie cognitive qu’un grand maître a capitalisé et utilisé pour devenir l’un des meilleurs joueurs de l’histoire.
La question maintenant, pour être équitable une IA peut elle atteindre un niveau supérieur à l’humain avec 90 kWh d’entrainement ?
Prenons le calcul sur une puce d’entraînement moderne environ 700 W (type Nvidia H100)
90000 Wh / 700 W = 128 h (environ 5,5 jours)
En 128 heures, une IA comme KataGo ou AlphaGo n’aura le temps de générer et d’apprendre que sur quelques dizaines voire centaines de milliers de parties très superficielles ce qui le classerait à un niveau amateur. Il se ferait écraser au Go par Lee Sedol
La situation serait encore pire en match si on limitait la puissance de calcul à 2W (comme le cerveau humain en réflexion). L’image de la rainbow table résume bien la nature du moteur d’une IA. Il n’y a pas de logique ni d’abstraction. Les millions de MWh dépensés pendant des mois d’entraînement ont forgé une table géante de probabilités chaque fois que l’IA joue un coup elle lit la carte statistique d’un territoire qu’elle a déjà cartographié en brûlant l’équivalent énergétique d’un quartier résidentiel en comparaison l’humain arrive sans cette bibliothèque précalculée et compense son manque de précalcul statistique par des mécanismes d’abstraction d’analogie et de transfert de concepts dont aucune machine actuelle n’est capable
A énergie égale (phase d’entraînement et consommation en temps réel) il n’existe pas d’IA plus intelligent que l’homme. Je n’ai pas fais le calcul pour Ataraxos mais je suis sûr que la situation serait similaire au Go, à énergie égale Pim Niemeijer écraserait Ataraxos. Le fait que Lee Sedol et Pim Niemeijer ont quand même réussi à battre l’IA malgré cette différence d’énergie colossale est stupéfiante pour moi.
AlphaGo n’était pas plus « intelligent » que Lee Sedol il était simplement assis sur une colossale banque de « rainbow table » pré-digérées au prix de centaines de MWh et mobilisant en match un cluster de GPU énorme. Quand Lee Sedol a joué le coup 78 lors du Match 4, ce coup était considéré comme ayant une probabilité quasi nulle d’exister pour l’IA (1 sur 14000), ce seul coup a réduit tout le capital énergétique et statistique d’AlphaGo a néant. Alphago ne pouvait plus se contenter de lire ses tables précalculées et devait réellement « réfléchir » et improviser dans situation chaotique réelle. La suite est connue pour ceux qui ont suivi cette rencontre Alphago était incapable de faire preuve d’un raisonnement empirique face à une situation hors de ses données d’entraînement, l’IA s’est mise à halluciner et à s’autodétruire en quelques coups.
Cela est applicable à tous les modèles d’IA actuels qui révèle davantage de l’interpolation statistique à très grande échelle que d’intelligence. Pour moi tant qu’un système a besoin de brûler l’équivalent de la consommation d’une petite ville pour apprendre ce qu’un enfant ou un grand maître intègre avec quelques dizaines de KWh de nourriture, l’humain reste le seul détenteur d’un véritable algorithme d’apprentissage universel. L’IA peut dominer uniquement car on lui a apporté une énergie illimitée qu’aucun humain ne pourra capitaliser durant toute sa vie. Le « logiciel » humain restera pour moi toujours supérieur de plusieurs ordres de magnitudes, les lois de la thermodynamique sont claires.