Au cours de ces derniers jours, un énigmatique joueur dénommé Master a battu des joueurs sur la plate-forme de jeu en ligne Tygem. Face à des joueurs de go professionnels, Master a enchaîné une cinquantaine de parties victorieuses et un match nul en raison d'un problème de connexion à Internet.

Parmi les joueurs ayant subi la loi de Master, nul autre que Ke Jie. Ce joueur de go professionnel chinois est actuellement numéro un mondial d'après le classement non officiel développé par Rémi Coulom.

Une suspicion est née autour du compte Master qui serait géré par une intelligence artificielle. Le pot aux roses a finalement été dévoilé par Demis Hassabis, le fondateur de DeepMind. À la manœuvre, il y avait bel et bien une intelligence artificielle, et par n'importe laquelle : AlphaGo.

Outre sur les serveurs de Tygem, AlphaGo a également sévi sur ceux de FoxGo sous donc le pseudonyme de Master mais également Magister. Un test qui est présenté comme non officiel et désormais complet. La prochaine fois, AlphaGo avancera à visage découvert et pour des parties officielles plus tard cette année.

AlphaGo avait beaucoup fait parler l'année dernière en battant le Coréen Lee Sedol considéré comme l'un des meilleurs joueurs mondiaux de go. Une victoire 4 à 1 dans un match en cinq parties. Après la première partie victorieuse d'AlphaGo face à Lee Sedol, Ke Jie avait laissé entendre qu'il n'aurait pas été battu mais il était revenu sur ses propos à la vue des autres parties.

Ke Jie pourrait être le prochain adversaire d'AlphaGo dans un remake du match de l'homme contre la machine. Le cas échéant, il est déjà prévenu après ses défaites officieuses en ligne. Google DeepMind précise que des améliorations ont été apportées à AlphaGo.

AlphaGo est essentiellement un algorithme qui est devenu expert dans ce jeu de plateau venu de Chine. Pouvant compter sur une imposante puissance de calcul, AlphaGo est basé sur un réseau de neurones artificiels et s'appuie sur des techniques d'apprentissage automatique. Il se perfectionne en étudiant des parties et en jouant contre lui-même pour progresser dans le cadre d'une phase d'apprentissage par renforcement.