La nature est pleine de ressources qu'il faut savoir exploiter intelligemment... Selon un communiqué de l'Université de Rochester, des chercheurs du Rochester Institute of Technology suivent cette piste et tentent de...
vendredi 25 février 2011
Un biocarburant superpropre qui nettoie l'air... et l'eau ?
Un biocarburant superpropre qui nettoie l'air... et l'eau ?: "La fabrication d'un biocarburant écologique, associée à l'assainissement de l'eau usagée, tout cela en un rien de temps et pour pas cher ? C'est le défi réalisé par un laboratoire américain, dont les chercheurs pensent avoir trouvé la solution verte idéale.
La nature est pleine de ressources qu'il faut savoir exploiter intelligemment... Selon un communiqué de l'Université de Rochester, des chercheurs du Rochester Institute of Technology suivent cette piste et tentent de...
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La nature est pleine de ressources qu'il faut savoir exploiter intelligemment... Selon un communiqué de l'Université de Rochester, des chercheurs du Rochester Institute of Technology suivent cette piste et tentent de...
Le poker, prochain défi des superordinateurs
Le poker, prochain défi des superordinateurs: "
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Dans un sens, il n’avait pas tout à fait tort, Watson, le
superordinateur qui participait au célèbre jeu télévisé Jeopardy! en 1992.
«Un coup sous la
ceinture». C’était la réponse. Le jeu consistait à retrouver la question.
Bien qu’il ne s’agissait alors que d’un tour de chauffe, organisé des années
avant le premier vrai défi télévisé homme-machine de cette semaine, Watson était confronté à
une vraie situation de jeu. À l’époque, le participant humain avait remporté le
prix de 200$ en apportant la réponse correcte: «Qu’est-ce qu’un coup bas?». Après avoir scanné sa titanesque base
de données, l’ordinateur dernier cri avait en revanche trouvé une solution tout
autre: «Qu’est-ce qu’une branlette?»
L’époque de la branlette appartient désormais au passé pour
Watson. À tel point que celui-ci affronte aujourd’hui les meilleurs
participants de l’histoire du jeu. IBM déroule le tapis rouge pour son nouvel
enfant-star à travers une grande campagne promotionnelle, tout en insistant
bien sur le fait que, en dépit de tout le battage qui est fait autour, Jeopardy! n’est qu’une vitrine pour
l’entreprise. Les ambitions d’IBM sont bien plus élevées: apprendre à une
machine à comprendre un langage écrit pour les humains et non pour les
ordinateurs. C’est l’un des Saints Graals de la recherche sur l’intelligence
artificielle (AI), une technologie qui révolutionnerait tous les secteurs
aujourd’hui handicapés par le fait que les ordinateurs sont nuls lorsqu’il
s’agit de comprendre ce que l’on appelle «le langage naturel».
Les ordinateurs imbattables aux dames
Le projet Watson consiste, au moyen d’un jeu humain
relativement simple, à apprendre à un ordinateur les facultés qui lui seront
nécessaires pour réussir ailleurs dans la vie. Tous les jeux auxquels peuvent
jouer les ordinateurs n’ont pas cette vertu. Aucun être humain ne peut battre
une machine programmée pour jouer parfaitement aux dames, mais l’existence de
logiciels sophistiqués de jeux de dames ne résout aucun des problèmes
classiques de l’intelligence artificielle. Certes, on devrait bien pouvoir
trouver quelque application aux algorithmes de prise de décision qu’ils
utilisent, mais rien de comparable à la carrière post-Jeopardy! qui s’ouvre à Watson.
Pour faire simple, le développement de programmes
informatiques capables de battre les plus grands champions humains aux dames
(ou même aux échecs) n’a pas eu de grandes répercussions si ce n’est dans le
monde des jeux de société. Mais cela n’a pas toujours semblé évident. Il y a
quelques dizaines d’années, avant la victoire du Deep
Blue d’IBM sur le champion du monde d’échecs Garry Kasparov, nous imaginions
qu’un tel exploit ne pourrait être accompli que par une machine capable de
penser de façon créative en exploitant les tendances et habitudes de son
adversaire. Mais l’émergence des puissances de traitement massives semble avoir
effacé le besoin d‘innovations majeures en matière d’IA. Cela fait 14 ans
que s’est déroulé ce fameux match à New York. Comme l’a écrit Kasparov l’année
dernière dans la New York
Review of Books :
«Au lieu de concevoir un ordinateur qui aurait réfléchi et joué aux
échecs comme un humain, avec une créativité et une intuition humaines, ils ont
créé une machine, qui jouait comme une machine, en évaluant de manière
systématique 200 millions de coups possibles par seconde pour finir par
gagner grâce à la force brute des chiffres.»
L’un des chercheurs de l’équipe Watson avec qui j’ai pu
parler a contesté cela, affirmant que l’élément stratégique tenait une place
aussi importante dans le programme Deep Blue que la puissance de calcul (l’un
des membres de la première équipe de Deep Blue travaille désormais dans
l’équipe Watson). On peut cependant dire sans se tromper que les algorithmes qui
ont eu raison de Kasparov n’ont pas révolutionné l’industrie. Les échecs
n’étaient pas le jeu qu’il fallait aux informaticiens, voilà tout. Il existe, à
vrai dire, une foule d’autres jeux dans lesquels les ordinateurs se révèlent
incompétents et dont la maîtrise représenterait, en fait, une avancée
extraordinaire pour l’intelligence artificielle. C’est notamment le cas du poker.
Texas Hold'Em
Il peut paraître étrange qu’il soit plus facile de concevoir
une machine capable de gagner à Jeopardy!
qu'un ordinateur capable de remporter une vraie partie de poker. Le jeu
télévisé, après tout, aborde tous les sujets possibles et imaginables, tandis
que les jeux de cartes sont basés sur les interactions de 52 unités
individuelles, selon des probabilités a priori calculables. Les bon joueurs de Texas Hold'Em (une variante du poker)
parviennent à estimer leur chance
de constituer telle ou telle main en fonction des cartes qu’ils ont en main et
de celles qu’ils voient sur la table. On ne voit donc pas pourquoi un
ordinateur ne pourrait pas faire un malheur au casino.
Pour un Hold’Em à deux joueurs avec mises limitées, les
ordinateurs sont plutôt bons. En 2008, un programme baptisé «Polaris» a affronté une
équipe de joueurs professionnels
avec comme résultats deux parties gagnées, une perdue et une ex aequo. Les
ordinateurs sont plus faciles à battre en «no-limit» —les enchères illimitées
compliquent les algorithmes et modifient la stratégie optimale— mais les
chercheurs pensent que ce problème finira par être réglé. Ce type de jeu à deux
joueurs est, d’une certaine manière, assez prévisible. Mais dès que l’on ajoute
un troisième joueur, c’est la panique.
«Dans les jeux à deux joueurs, une bonne réponse est
toujours fondamentalement possible» afin de déterminer la décision à prendre,
affirme Michael Bowling, responsable du groupe de recherche sur le poker
électronique de l’Université d’Alberta. «C’est
un jeu équitable —sur le long terme, je suis certain de ne pas perdre d’argent.
À chaque fois que mon adversaire fait une erreur, j’en tire profit.» Cela
revient à dire qu’il est possible de développer une stratégie optimale, puisqu’il
y a toujours un meilleur coup qu’un autre à faire. Que tout le monde se rassure:
les ordinateurs sont bien incapables de décrypter la gestuelle ou le
comportement de leurs adversaires. Un poker à deux joueurs est essentiellement
une question de mathématiques.
De deux à trois joueurs
Ajouter un troisième joueur revient à peu près à passer d’un
monde en 2D à un monde en 3D: le «un contre un» du début cède la place à un
trio de relations «un contre deux». Le concept du «bon coup» adapté à chaque
situation est relégué aux oubliettes et le fragile équilibre stratégique est
rompu. Les stratégies des trois joueurs deviennent interdépendantes et reposent
désormais autant sur des considérations statistiques que psychologiques. Michael
Bowling m’a décrit une expérience dans laquelle trois ordinateurs —ou «bots»—
étaient parvenus à un ex-aequo virtuel lors d’une partie de Hold 'Em simplifiée
à trois joueurs. Pour mettre à l’épreuve ce subtil équilibre, les chercheurs placèrent
l’une des machines en mode «toujours relancer» (une stratégie généralement peu
recommandable). À leur grande surprise, cette relance automatique ne pénalisa
pas tant que ça le bot concerné. Celui placé à sa gauche, en revanche, nettoya
la table—et celui de droite y laissa sa chemise.
C’est en cela que le poker pose un problème intéressant:
afin de développer un excellent bot multijoueur, les programmeurs devraient
modéliser non seulement les probabilités, mais aussi les gens. «Si nous
souhaitons prendre en charge ces jeux à plusieurs, il va nous falloir travailler
sur les comportements» a affirmé Bowling. Cela va au-delà de la théorie traditionnelle
des jeux et au-delà de la force de calcul brute et des stratégies qui
constituaient l’ADN de Deep Blue. Si un ordinateur ne peut interpréter le
langage du corps, il pourrait en revanche glaner bon nombre d’informations à
partir de schémas plus explicites du comportement humain. Chercheur en
informatique à l’University of California, Los Angeles (UCLA), Leonard
Kleinrock –dont l’étudiant le plus célèbre est le pro du poker Chris Ferguson–
affirme que le moment et la vitesse auxquels une personne effectue ses mises
pourraient, par exemple, faire partie des données exploitables par la machine (on
peut, par exemple, penser qu’un joueur mise immédiatement lorsqu’il bluffe et
qu’il met plus de temps lorsqu’il a une main moyenne). On pourrait également
prendre en compte la fréquence à laquelle un adversaire est pris en train de bluffer,
le type de mains qu’il aime le plus jouer et la manière dont ses mises changent
au fil de la partie.
Economie
Jusqu’ici, la plupart des travaux interdisciplinaires ont
été réalisés avec des économistes, qui ont depuis longtemps incorporé la
théorie du jeu dans leurs propres modèles. Les deux côtés font preuve d’un
intérêt certain pour le poker. L’un des économistes avec qui j’ai pu parler, Roger McCain, a
immédiatement émis la suggestion que les chercheurs en IA s’intéressent au «Three
card draw», variante plus stratégique que le Hold 'Em, en partant du point de
vue de la vulnérabilité de l’être humain. «On
sait bien que les gens ne choisissent pas toujours la meilleure stratégie»,
souligne-t-il. Les autres modèles abordent le jeu en partant du principe que
l’adversaire est extrêmement rusé. À vrai dire, le fait même de pouvoir «cerner»
les adversaires représenterait une innovation majeure pour le monde de
l’informatique. Comme souvent avec ces technologies émergentes, les
applications les plus évidentes seraient dans la finance: le poker et la
spéculation boursière reposant tous deux sur une prise de risque avec de
l’argent en ligne de mire, il n’est pas difficile d’imaginer comment un modèle
informatique créé pour le poker pourrait servir d’outil à tous ceux qui jouent
sur les marchés. De manière plus générale, l’analyse des comportements des
joueurs pourrait aider les économistes à comprendre certains changements brusques,
voire irrationnels, de comportement (comme, par exemple, lorsque les gens
déplacent leur argent, vendent leurs maisons, achètent des obligations d’État ou
se montrent prêt à tout pour anticiper un changement de conjoncture).
Le développement d’un tel programme constituerait une
entreprise majeure pour laquelle il ne suffirait pas d’enfermer dans une même
pièce quelques informaticiens et quelques économistes. Nombre de chercheurs en
IA estiment que les modèles économiques actuels sont irréalistes en matière de
comportement, car ils considèrent que les gens vont agir de manière stratégique
après avoir réfléchi à des milliers d’options différentes. «Au fond, [les informaticiens] critiquent les théories économiques
parce qu’elles impliquent une grande puissance de calcul de la part des
différents acteurs», commente Constantinos Daskalakis, théoricien du jeu au
MIT. Il existe en économie une ligne de recherche bien plus prometteuse, que
l’on nomme «rationalité limitée» et qui prend en compte le fait que les humains
ne disposent que de telle ou telle puissance de calcul. Toutefois, ce sujet
nécessite encore un certain développement avant de pouvoir être utilisé par les
programmeurs.
À l’inverse des programmes de dames ou d’échecs, un
programme de poker analysant les comportements des joueurs commencerait enfin à
ressembler à ce que ne fut jamais Deep Blue: une machine jouant comme un humain.
Il ne fait aucun doute que le premier ordinateur qui remportera le National Heads-Up Poker Championship aura
gagné grâce à sa puissance de calcul brute. Mais il aura aussi compris une
chose ou deux sur la personnalité de ses adversaires: qui ils sont, le type
d’erreurs qu’ils sont capables de commettre, les moments où ils sont les plus
vulnérables… Je vois d’ici Watson dans Poker
After Dark, annonçant à ses adversaires humains de sa voix métallique:
«Tapis!»
Chris Wilson
Traduit par Yann
Champion
Photo: Le tournoi de poker à l'Empire Casino de Londres en 2009, REUTERS/Luke MacGregor
vendredi 18 février 2011
MWC 2011 – Démonstration de WebOS avec la HP TouchPad
MWC 2011 – Démonstration de WebOS avec la HP TouchPad: "HP a présenté au Mobile World Congress de Barcelone sa nouvelle tablette tournant sous WebOS, héritage de Palm. Disons le tout net, nous avons été très impressionnés par le caractère intuitif de WebOS et sa fluidité. Nous reviendrons en détail sur les spécificités du TouchPad mais en attendant voici la démonstration par le Chef de [...]
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Le sommeil permet de trier les informations importantes de celles qui ne le sont pas
Le sommeil permet de trier les informations importantes de celles qui ne le sont pas: "Nous sommes confrontés quotidiennement à un flux incessant d’informations à traiter. Mais comment...
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mercredi 16 février 2011
toto a une VDM
toto a une VDM: "Aujourd'hui, j'ai acheté des dessous sexy à ma chérie pour la Saint-Valentin. Ce soir, je l'ai retrouvée au lit avec un autre homme chaud comme la braise. Mon fils de un an, avec 39 de fièvre. VDM
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Quand le passé se mêle au présent
Quand le passé se mêle au présent: "
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Shared by Stéphane
Pas mal !
Quand le passé se mêle au présent
L’artiste Jason E. Powell s'est amusé à faire correspondre des anciens clichés avec le paysage actuel en les photographiant à l’endroit où la photo a jadis été prise.
BMW VISION CONCEPT CAR | SITE GEEK et HIGH-TECH NWE
BMW VISION CONCEPT CAR | SITE GEEK et HIGH-TECH NWE: "
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Nouveau concept car qui nous vient tout de Bavière, voici la BMW Vision, la voiture dans laquelle TRON se déplacerait sans aucun doute s’il en avait marre de se prendre des pelles en Lightbike… Ou en Skatecycle…
astuce:Raccourci “Déplacer vers un dossier” dans le menu contextuel
astuce:Raccourci “Déplacer vers un dossier” dans le menu contextuel: "
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Lorsque vous cliquez du bouton droit sur un fichier dans l'Explorateur Windows, le menu contextuel vous permet de l'ouvrir, de le couper, de le copier, de le renommer, etc. Dans cette astuce, vous allez découvrir comment ajouter la commande Déplacer vers un dossier dans le menu contextuel.
Cliquez sur Démarrer, tapez regedit dans la zone de texte Rechercher et cliquez sur regedit.exe, dans la partie supérieure du menu. Développez tour à tour les entrées HKEY_CLASSES_ROOT, AllFilesystemObjects puis Shellex. Cliquez du bouton droit sur ContextMenuHandlers, pointez Nouveau et cliquez sur Clé. Donnez le nom Déplacer vers à la nouvelle clé. La clé Déplacer vers étant en surbrillance, cliquez du bouton droit sur Par Défaut dans le volet de droite et sélectionnez Modifier.
Tapez {C2FBB631-2971-11D1-A18C-00C04FD75D13} dans la zone Données de la valeur et validez en cliquant sur OK.
Refermez l'éditeur du Registre.
Désormais, lorsque vous cliquez du bouton droit sur un fichier dans l'Explorateur Windows, la commande Déplacer vers un dossier est disponible.
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| Retrouvez cette astuce en vidéo en cliquant sur ce lien : http://www.mediaforma.com/uneminuteparjour/video/raccourci-contextuel-deplacer-vers-un-dossier.php |
| D’autres vidéos sur Windows 7 sont accessibles en cliquant ici |
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