Dans le monde du go, on a surnommé Shin Jinseo « Shen-telligence artificielle ». Le plus grand compliment que l’on puisse faire à un joueur humain, c’est de dire qu’il joue comme une machine.
Ce surnom est apparu pour la première fois en 2020, lorsqu’un journaliste coréen a fusionné « Shin » et « intelligence artificielle ». Quatre ans plus tard, la plaisanterie est devenue un constat.
Le 15 octobre, la finale de la quatrième Coupe du monde de go de Quzhou Lanke s’est achevée à Quzhou, dans la province du Zhejiang. Le 9e dan Shin Jinseo a battu son compatriote Byun Sang-il 2 à 0, sans concéder une partie, et a remporté la Coupe Lanke pour la deuxième fois. C’est le neuvième titre de champion du monde de sa carrière. Il dépasse ainsi les huit titres de Ke Jie et rejoint le vétéran coréen Cho Hun-hyun. Il occupe désormais la troisième place du palmarès historique, derrière Lee Chang-ho et ses dix-sept titres, ainsi que Lee Sedol et ses quatorze.
Les neuf trophées alignés couvrent six années civiles, de la Coupe LG en 2020 à la Coupe Lanke cette année : il en a remporté au moins un chaque année. Il aura attendu dix-neuf mois pour décrocher ce neuvième titre.
Son parcours ne ressemble pas vraiment à une histoire sportive classique. Il a appris le go avec son père à l’âge de cinq ans, puis est devenu joueur professionnel à douze ans, établissant le record de précocité en Corée. Depuis 2019, il occupe durablement la première place mondiale au classement. De 2021 à cette année, il a aidé l’équipe coréenne à remporter six fois de suite la Coupe Nongshim. À lui seul, il a enchaîné vingt et une victoires sur plusieurs éditions, dont seize obtenues au poste de capitaine, le plus exposé à la pression.
Derrière ces résultats, il y a des journées passées à s’entraîner avec l’IA plus de dix heures par jour. Lors d’une partie de la Coupe Chunlan, en mai, ses coups correspondaient à 88 % aux coups recommandés par l’IA. Le média The Paper avait donné un chiffre antérieur : dans ses parties habituelles, ses coups correspondaient à 37,5 % aux suggestions de l’IA, contre une moyenne de 28,5 % chez les joueurs professionnels.
J’ai passé en revue dix ans d’histoire entre humains et machines, et j’y ai vu une trajectoire assez implacable. En 2016, AlphaGo a battu Lee Sedol ; en 2017, il a battu Ke Jie. Après ces deux défaites, les humains ont cessé de rivaliser et se sont mis à apprendre. En juillet de cette année, Shin Jinseo a disputé à Séoul une partie contre l’IA open source KataGo, en recevant deux pierres d’avance. Il a perdu. Il a expliqué que, dans ses entraînements habituels, il n’avait jamais gagné en recevant deux pierres d’avance : il lui en faudrait trois pour avoir une chance.
L’autorité au go a changé de mains. Autrefois, pour savoir si un coup était bon, on consultait les meilleurs joueurs de 9e dan. Aujourd’hui, des joueurs se rassemblent autour d’un ordinateur portable et attendent que l’IA donne son avis.
À mon avis, ce n’est pas une situation propre au go, mais un aperçu de ce qui attend toutes les compétitions où humains et machines s’affrontent. Dès qu’un domaine dispose d’une réponse de référence, la valeur humaine cesse de résider dans la capacité à mieux réfléchir que la machine et se déplace ailleurs. Pour Shin Jinseo, elle réside dans l’exécution. Il mémorise les réponses de l’IA et les joue sous la pression du byo-yomi. Ce n’est pas très romantique, mais c’est aujourd’hui la seule façon pour un humain de remporter le titre.
Je ne sais pas combien de temps ce modèle pourra tenir. La concordance entre les coups des joueurs et ceux de l’IA continue d’augmenter ; lorsqu’elle approchera les 100 %, le championnat se transformera en concours de récitation. Le go sera-t-il encore intéressant à regarder ? C’est une autre question.
Une évolution presque identique est en cours sur les marchés des cryptomonnaies. L’autorité en matière de décisions de trading passe elle aussi des humains aux machines, et les stratégies automatisées commencent à prendre en charge les ordres. Les réseaux d’IA décentralisés proposent de dissocier la puissance de calcul et les modèles, afin que chacun puisse s’y connecter. Les réseaux de rendu permettent, eux, de mettre en partage les cartes graphiques inutilisées. Le go et ces technologies nous posent la même question : quand une machine calcule plus juste que vous, que vous reste-t-il ?
$TAO $RNDR $BTC #币安广场 #申真谞 #围棋 #人工智能 #DuelHommeMachine
Ce surnom est apparu pour la première fois en 2020, lorsqu’un journaliste coréen a fusionné « Shin » et « intelligence artificielle ». Quatre ans plus tard, la plaisanterie est devenue un constat.
Le 15 octobre, la finale de la quatrième Coupe du monde de go de Quzhou Lanke s’est achevée à Quzhou, dans la province du Zhejiang. Le 9e dan Shin Jinseo a battu son compatriote Byun Sang-il 2 à 0, sans concéder une partie, et a remporté la Coupe Lanke pour la deuxième fois. C’est le neuvième titre de champion du monde de sa carrière. Il dépasse ainsi les huit titres de Ke Jie et rejoint le vétéran coréen Cho Hun-hyun. Il occupe désormais la troisième place du palmarès historique, derrière Lee Chang-ho et ses dix-sept titres, ainsi que Lee Sedol et ses quatorze.
Les neuf trophées alignés couvrent six années civiles, de la Coupe LG en 2020 à la Coupe Lanke cette année : il en a remporté au moins un chaque année. Il aura attendu dix-neuf mois pour décrocher ce neuvième titre.
Son parcours ne ressemble pas vraiment à une histoire sportive classique. Il a appris le go avec son père à l’âge de cinq ans, puis est devenu joueur professionnel à douze ans, établissant le record de précocité en Corée. Depuis 2019, il occupe durablement la première place mondiale au classement. De 2021 à cette année, il a aidé l’équipe coréenne à remporter six fois de suite la Coupe Nongshim. À lui seul, il a enchaîné vingt et une victoires sur plusieurs éditions, dont seize obtenues au poste de capitaine, le plus exposé à la pression.
Derrière ces résultats, il y a des journées passées à s’entraîner avec l’IA plus de dix heures par jour. Lors d’une partie de la Coupe Chunlan, en mai, ses coups correspondaient à 88 % aux coups recommandés par l’IA. Le média The Paper avait donné un chiffre antérieur : dans ses parties habituelles, ses coups correspondaient à 37,5 % aux suggestions de l’IA, contre une moyenne de 28,5 % chez les joueurs professionnels.
J’ai passé en revue dix ans d’histoire entre humains et machines, et j’y ai vu une trajectoire assez implacable. En 2016, AlphaGo a battu Lee Sedol ; en 2017, il a battu Ke Jie. Après ces deux défaites, les humains ont cessé de rivaliser et se sont mis à apprendre. En juillet de cette année, Shin Jinseo a disputé à Séoul une partie contre l’IA open source KataGo, en recevant deux pierres d’avance. Il a perdu. Il a expliqué que, dans ses entraînements habituels, il n’avait jamais gagné en recevant deux pierres d’avance : il lui en faudrait trois pour avoir une chance.
L’autorité au go a changé de mains. Autrefois, pour savoir si un coup était bon, on consultait les meilleurs joueurs de 9e dan. Aujourd’hui, des joueurs se rassemblent autour d’un ordinateur portable et attendent que l’IA donne son avis.
À mon avis, ce n’est pas une situation propre au go, mais un aperçu de ce qui attend toutes les compétitions où humains et machines s’affrontent. Dès qu’un domaine dispose d’une réponse de référence, la valeur humaine cesse de résider dans la capacité à mieux réfléchir que la machine et se déplace ailleurs. Pour Shin Jinseo, elle réside dans l’exécution. Il mémorise les réponses de l’IA et les joue sous la pression du byo-yomi. Ce n’est pas très romantique, mais c’est aujourd’hui la seule façon pour un humain de remporter le titre.
Je ne sais pas combien de temps ce modèle pourra tenir. La concordance entre les coups des joueurs et ceux de l’IA continue d’augmenter ; lorsqu’elle approchera les 100 %, le championnat se transformera en concours de récitation. Le go sera-t-il encore intéressant à regarder ? C’est une autre question.
Une évolution presque identique est en cours sur les marchés des cryptomonnaies. L’autorité en matière de décisions de trading passe elle aussi des humains aux machines, et les stratégies automatisées commencent à prendre en charge les ordres. Les réseaux d’IA décentralisés proposent de dissocier la puissance de calcul et les modèles, afin que chacun puisse s’y connecter. Les réseaux de rendu permettent, eux, de mettre en partage les cartes graphiques inutilisées. Le go et ces technologies nous posent la même question : quand une machine calcule plus juste que vous, que vous reste-t-il ?
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