will-bridge

  Will-Bridge
Création



L'Intelligence Artificielle et le Bridge


L'Intelligence Artificielle


       
Cet article a été publié en 1984 mais reste cependant d’actualité :
aucun progrès n’a en effet été réalisé depuis cette date dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (I.A.) appliqué au Bridge malgré de nombreuses tentatives, notamment américaines.

Précisons toutefois que plusieurs logiciels ont été réalisés et commercialisés mais sans qu’il s’agisse à proprement parler d’I.A., puisqu’utilisant par exemple la connaissance des 4 jeux ou appliquant systématiquement des heuristiques pas forcément adéquats.

Un vrai programme d’I.A. doit en effet reproduire fidèlement le comportement humain, c’est-à-dire ici :
          - Jouer à cartes cachées
          - Etre capable d’expliquer, à la demande, pour chaque enchère faite ou chaque carte jouée pourquoi elles ont été choisies.

Si on a "compris", on doit être capable d'expliquer.
Le raisonnement qu’expose la machine témoigne alors de la qualité du jeu fourni et de sa capacité à démontrer son appréhension globale du problème posé.

                    "Ce que l'on conçoit bien, s'énonce clairement
                    Et les mots pour le dire arrivent aisément."


On sait en effet depuis Boileau que la pertinence d'un commentaire est révélatrice de la qualité de sa pensée et s'il avait été bridgeur, il aurait très certainement ajouté à son Art Poétique un chapître sur la qualité à exiger des programmes d'Intelligence Artificielle de Bridge :

                    "Avant donc que d'écrire, apprenez à penser.
                    Selon que notre idée est plus ou moins obscure,
                    L'expression la suit, ou moins nette, ou plus pure."




*


En 2016 Will-Bridge, société créée en 1987 pour exploiter les travaux en Intelligence Artificielle de Philippe Pionchon, reste leader mondial dans ce domaine appliqué au Bridge.

philippe pionchon


Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ? L'Intelligence Artificielle

L’Intelligence Artificielle est une discipline qui a pour vocation de simuler le comportement humain dans ses activités de perception, de compréhension ou de décision.

Elle s’exerce dans différents domaines : reconnaissance de formes, reconnaissance de la parole, analyse du langage, résolution de problèmes, etc….

En ce qui concerne le domaine de "résolution de problèmes", qui nous intéresse ici, l’Intelligence Artificielle se caractérise par une approche nouvelle dans le traitement informatique des problèmes qui consiste, non pas comme dans un système classique, à décrire la résolution du problème, ce qui nécessite de connaître l’algorithme de résolution, mais à mettre en place une structure informatique permettant à l’ordinateur de résoudre lui-même le problème :
cette structure étant en place, il suffira alors de décrire le problème, et non plus la résolution du problème.


Les Systèmes Experts L'Intelligence Artificielle

C’est là l’idée fondamentale qui a donné naissance aux « Systèmes Experts » destinés à traiter les problèmes dits de « Connaissance ».

Les Systèmes Experts sont des systèmes informatiques dans lesquels on a collecté la Connaissance des experts d’un domaine donné, et qui savent traiter cette connaissance en utilisant la puissance de calcul d’un ordinateur pour étudier les corrélations existant entre les éléments de cette Connaissance et en tirer des conclusions, des « inférences », qui viennent elles-mêmes compléter cette « Base de Connaissance », etc….

Dans de nombreux domaines en effet, la problématique de la Connaissance se pose en termes de corrélations et d’inférences entre les objets et les variables de ce domaine.

L’enrichissement et l’exploitation de cette Connaissance consisteront alors à établir de nouvelles inférences.

Dans le traitement de ce genre de problèmes de type non algorithmique, ou se situant en univers non déterministe, il s’agit d’utiliser l’ordinateur non plus comme « esclave intelligent » obéissant à une logique procédurale, mais comme un générateur d’inférences travaillant à partir d’une logique décrivant le problème.

Ainsi, une véritable création de Connaissance pourra alors être produite par la machine dans la limite des règles de connaissance et des faits qui lui auront été fournis.

Des Systèmes Experts existent dans différents domaines comme par exemple la Médecine où la machine est capable de créer un véritable diagnostic médical, la Géologie où le travail produit par l’ordinateur sera comparable à celui que pourrait produire un expert géologue, etc…etc…


L’intérêt du Bridge

Mais, dans le domaine de résolution de problèmes, il faut distinguer deux problématiques très différentes : les problèmes de « Connaissance » et les problèmes de « Réflexion ».

Si les S.E. sont adaptés pour traiter les problèmes de connaissance, ils sont à priori impuissants à traiter les problèmes de « réflexion ».

A cet égard, il est intéressant de souligner à quel point le Bridge, avec ses trois phases très différentes que sont les enchères, l’entame et le jeu de la carte, couvre bien l’ensemble des aspects du domaine « résolution de problèmes » et constitue ainsi un terrain privilégié en investigations théoriques.


Enchères et entame : problèmes de Connaissance

Ces « Systèmes Experts » conviennent donc tout à fait pour traiter les enchères, qui est un problème purement de « connaissance ».

De plus ils ont une capacité pédagogique et peuvent très facilement répondre aux questions :
« Quelle enchère faire ? » et « Pourquoi cette enchère ? ».

Quant à l’entame, il s’agit d’une problématique algorithmique, donc très simple à résoudre.

Toutefois ce n’est pas suffisant pour bien traiter l’ensemble du problème des enchères lorsqu’on se fixe des objectifs pédagogiques et la difficulté commence lorsqu’il s’agit de traiter le cas de l’explication négative, une variante du "chaînage arrière" (« Pourquoi pas telle enchère ?»).

Les tentatives qui avaient été menées jusqu’alors sur l’explication négative dans les instituts de recherche ou Universités s’étaient heurtées au phénomène de l’explosion combinatoire et avaient été abandonnées.

En 1984, Philippe Pionchon a fait progresser cette technique en doublant le moteur d’inférences du Système Expert, d’un second moteur
d'« inférences inverses » lui permettant de traiter efficacement ce problème de l’explication négative sans l'inévitable explosion combinatoire.

Ceci correspond d’ailleurs tout à fait, et ce n’est pas une surprise, à ce qui se passe à une table de Bridge : le joueur doit tour à tour produire une enchère (moteur d’inférences) et décoder les enchères de son partenaire (moteur d’inférences inverses).

« Le moteur d'inférences inverses n'est pas un moteur à explosion !»
dit-il en plaisantant...

L'aboutissement de ce problème est très important car, outre l'aspect pédagogique indispensable, c'est grâce à lui que l'ordinateur sera capable "d'inventer" des enchères telles que la "3ème" ou "4ème couleur" :
en décodant toutes les enchères qu'il pourrait faire dans sa situation, il constate qu'aucune n'est possible pour des questions par exemple de "forcing/non forcing", couleur non gardée, force de la main ou nombre de cartes dans une couleur, qu'il lui manque par conséquent des informations pour faire l'enchère adéquate, et prendra de lui-même l'initiative "d'inventer" la "4ème couleur".

Tout comme le ferait un joueur humain.

Le problème des enchères et de l’entame étant réglé, reste à en faire de même du problème du jeu de la carte, beaucoup plus complexe et réputé insoluble…


Problèmes de réflexion : les jeux de stratégie

Historiquement dans le traitement informatique des jeux de stratégie, les premières réalisations de l’Intelligence Artificielle (dans les années 1970) se sont portées sur les Echecs qui ont pourtant la réputation d’être un jeu beaucoup plus difficile que le Bridge.

Alors que rien n’avait été fait pour le Bridge, aux Echecs de nombreuses petites machines individuelles existaient dans le commerce qui produisaient une qualité de jeu tout à fait convenable et la question qui intriguait les journalistes de l’époque était alors :

"Pourquoi existe-t-il des machines performantes aux Echecs, jeu très compliqué, et pas au Bridge qui est plus simple ?"

La réponse est : « Justement… »
et illustre bien le « paradoxe de la difficulté ».


Le paradoxe de la difficulté

Il y a plusieurs différences importantes entre la problématique du jeu d’Echecs et celle du jeu de la carte au Bridge.
La principale vient du fait qu’au Bridge il existe des éléments cachés alors qu’aux Echecs tout est « sur la table ».

Pour jouer aux Echecs une machine n’a pas besoin d’être « intelligente », il lui suffit de savoir calculer.
Pour cela, un ordinateur est imbattable.

Du point de vue combinatoire, le jeu d’échecs est infiniment plus vaste que celui du bridge.
Il l’est même tellement que l’on peut dire que jamais les hommes ne pourront maîtriser ce jeu.

En d’autres termes, l’analyse complète et exhaustive d’une situation aux Echecs ne peut être faite par aucun expert au monde et il serait plus juste de dire qu'aux Echecs l'ordinateur joue mal mais personne ne s'en rend compte.

Ainsi la machine ayant décidé tel mouvement en cours de partie, personne ne sera capable de dire s’il existe un autre mouvement supérieur à tous les autres.

Le jeu produit par une machine est donc difficilement critiquable.

On pourra seulement constater In Fine que la machine a mieux joué, ou moins bien, que son adversaire, sans plus.
Cette impossibilité d’appréhension globale est si vraie que, dans une partie d’Echecs, un joueur choisira tel mouvement simplement parce qu’il est
« réputé bon » ou parce qu’il « permet un développement agréable » :
les développements ultérieurs sont trop nombreux pour qu’il puisse en faire l’analyse complète.

Dès lors, et cela devient paradoxal, il est beaucoup plus facile de faire une machine qui joue aux Echecs puisque cela revient à lui soumettre un problème dont personne ne connait la solution !


Le Bridge est plus simple donc plus compliqué…

Pour bien jouer le jeu de la carte du Bridge, il faut « réfléchir »…
Etre capable de faire une analyse globale du problème posé.
A l'époque, le problème était réputé insoluble.

De plus pour le traiter, il faut tenir compte des probabilités, ce qui est relativement facile pour une machine, mais surtout travailler en logique modale , comme disent les mathématiciens, c’est-à-dire faire appel aux théories des possibilités, de crainte, de nécessité… etc

Autant de domaines qui sont loin d’être maîtrisés en Intelligence Artificielle.

Mais il y a plus grave…


Au Bridge, il y a « obligation de résultat »

Au Bridge la plupart des donnes peuvent être facilement analysée après coup, à cartes ouvertes, par des joueurs de niveau même faible.

Le jeu que produit une machine se trouve dès lors facilement critiquable.
Si à un moment donné une carte et une seule carte doit être jouée, tout joueur le verra : la machine doit donc absolument la trouver.
Elle a « obligation de résultat ».

En conclusion, et là est le paradoxe, aux Echecs, puisque le jeu est très compliqué, quand la machine joue mal personne ne le voit alors qu’au Bridge parce que ce jeu est plus simple, tout le monde peut facilement s’en rendre compte.

Une machine a une « obligation de résultat » au Bridge qu’elle n’a pas besoin d’avoir aux Echecs.


Comment traiter cette obligation de résultat ?


L’idée de base : la métaconnaissance

La métaconnaissance est la « connaissance de la connaissance », c’est-à-dire la connaissance que l’on possède sur la connaissance.

Si par exemple on vous demande si Monsieur Smith a été président des Etat-Unis, il s’agit d’un problème de connaissance.
Si vous possédez la connaissance, c’est-à-dire si vous possédez la liste des présidents, vous pouvez répondre par oui ou par non.

Si maintenant on vous pose la question « Est-ce que Madame Smith a été président des Etats-Unis ? », vous allez immédiatement répondre « non » alors que vous ne possédez pas cette liste, parce que vous savez qu’aucune femme n’a été président des Etats-Unis.

La métaconnaissance suffit, vous n’avez pas besoin de la connaissance pour résoudre votre problème.

C’est là typiquement une partie importante de la problématique du jeu de la carte et, travaillant sur la théorie des machines intelligentes, Philippe Pionchon s’est intéressé au Bridge un peu par hasard parce qu'il présentait l’avantage d’être pertinent, aisément critiquable et facilement modélisable.

Rien ne valait le Bridge pour mettre à l’épreuve sa théorie.

« Le Bridge est, à ma connaissance,
le jeu au monde le plus scientifique qui soit :
il utilise tous les champs de la logique modale
et les bridgeurs passent leur temps, sans le savoir,
à raisonner en métaconnaissance. »

déclarait-il avant de développer son idée de base : bâtir une théorie des machines intelligentes sur un Système Expert de métaconnaissance.

Des inférences établies sur la métaconnaisance, n’est-ce pas là en effet la définition même de l’intelligence, mon cher Watson ?

Possibilités, nécessité, crainte, voilà en effet de quoi est fait le quotidien des bridgeurs :

. « Je ne sais pas qui a le Roi de Trèfle, mais je sais qu’Est a Passé d’entrée et a déjà montré 11 points d’honneur : il n’a donc pas le Roi de Trèfle. »

. « Je ne sais pas qui a le Roi de Trèfle, mais si ce Roi de Trèfle est à droite, je ne peux pas gagner. Puisque mon objectif est de gagner, le Roi de Trèfle est donc à gauche, par nécessité.
Je joue comme s’il était à gauche de façon certaine. S’il y est, j’ai gagné. S’il n’y est pas, j’ai perdu mais je ne pouvais pas gagner : je n’ai donc rien perdu. »

. « Seule une distribution 4-0 des atouts adverses met mon contrat en danger. Je considère donc qu’ils sont 4-0 et je cherche une stratégie qui soit également gagnante lorsqu’ils sont 2-2 ou 3-1. »


Bien sûr le traitement de la métaconnaissance s’il permet dans de nombreux cas de traiter intelligemment le problème des éléments cachés, n’est pas suffisant mais peut être complété ensuite par un système simple de calcul où la machine trouvera elle–même la solution dans d’autres domaines comme par exemple le maniement de couleurs ou le traitement des jeux de sécurité.

. "Je n'ai pas le Roi de Trèfle.
Existe-t-il un maniement de couleur qui gagne que ce Roit de Trèfle soit indiféremment à droite ou à gauche ?"


La machine le place donc à la fois à droite et à gauche, avec l'instruction bien sûr de ne l'utiliser qu'une seule fois, et, si la solution existe, elle trouvera elle-même le maniement de couleur adéquat...

Tout comme, encore une fois, le ferait un joueur humain.


« - Insoluble, insoluble… »
« - Vous avez dit insoluble, mon cher cousin ? »




will-bridge