Bonjour Yosha. Je ne comprend pas, l'illégalité du coup; au tout début de la vidéo, Cf6 ne peut prendre le pion en e4 ! Je ne trouve rien sur l'illégalité de ce coup ! Une explication de ta part ?

Rien compris donc je te crois 😂

Super présentation 👏. Merci pour le partage de tes connaissances 🙏

Maintenant, le dilemme, c'est : 4. ... Bc5 (Traxler / Wilkes barre) ou 4. ... d5 5.exd5 b5!? (Ulvestad) ?? Comment choisir ?

Tip top

selon ma base de données le premier GMI à avoir joué ce gambit (avec succès) est Alfonso Romero Holmes

Est ce que chatGPT arrive à répondre aux questions du type : "Au 13éme coup, pourquoi tu as joué Fd6? "

Super présentation ! Merci !

Pardon je suis peut-être passer à côté de ce qu'il devait être expliqué dans la vidéo mais à aucun moment on peut parler de compréhension, et oui les prompts et les textes antérieurs influent sur les résultats c'est pas nouveau mais ça reste un programme probabiliste qui enchaîne des mots. Où est la compréhension !?? 🤷‍♂️

Bonsoir Yosha 😊 Superbe vidéo, hyper complète. Bravo 🎉

Félicitations pour votre travail, c'est très intéressant

Le principe des intelligences artificielles, que cela soit les LLM ou les réseaux de neurones, est de créer une énorme structure de données qui est entrainée à produire une sortie probable étant donnée une entrée. Cette structure de données peut être vue comme une "représentation du monde", même s'il est préférable de se garder de tout anthropomorphisme. En d'autres termes, le fait qu'un LLM ou un réseau de neurones ait une telle représentation n'est pas surprenant en soi. C'est même tout le contraire : c'est précisément pour et comme cela qu'ils ont été conçus. Ce qui est en revanche surprenant, c'est que cette représentation du monde n'a rien à voir avec le jeu d'échecs au sens où elle ne contient pas explicitement un codage des règles du jeu, ni des stratégies pour bien (ou mal) jouer. Cela dit, quand nous jouons en blitz, nous ne calculons que très peu. Notre cerveau fonctionne beaucoup plus de manière heuristique, par reconnaissance de motifs (patterns). Nous avons appris à reconnaitre ces motifs en jouant. C'est ce que font aussi les LLM et les réseaux de neurones. Le champ de recherche qui s'ouvre est de mieux comprendre quelles structures de données (et quels algorithmes d'apprentissage) sont les plus à même d'apprendre tels ou tels motifs. Dans une première phase, ces structures de données seront sans doute spécialisées en fonction des tâches à accomplir. Mais il se peut aussi qu'il existe des structures "universelles" capables d'apprendre tout type de motifs. On pourrait par exemple faire apprendre le jeu d'échecs en entrainant la structure de données avec les images successives (coup par coup) de l'échiquier pour des millions de parties. Passionnant !

Merci, très intéressante vidéo !

Tout dépend de ce qu on appelle comprendre. Le jeu d echec est tellement restreint dans ses règles qu il se prête à la puissance de calcul des machine. Un enfant comprend le jeu en quelques minutes. Chat GPT ne comprend pas le jeu. Il répète par des millions d exemples, ce qu est un coup aux echecs. Il bat l homme par sa puissance de calcul. Calculer, est ce comprendre ou penser ? Un débat. Perso, non pour moi. Déjà le monde est tellement complexe qu il est illusoire de croire que tu pourras en expliquer, ne serais-ce qu une miette, qu avec des calculs. Il est fort probable que tout ne soit pas calculable et loin de là, donc ce monde est interdit aux machines. On a jamais vu de machines se demander si l homme est intelligent et comment s en servir, ni s aimer, ni se taper dessus, ni créer (sans la main humaine derrière). Bref, c est rigolo de voir qu on a réussi à créer des machines qui jouent aux echecs et pleins d'autres choses. Mais comprendre, penser,etc... c est du buzz pour moi. Les machines sont des outils très puissants que l' on peut bien ou mal utiliser comme tout ce que l on crée.

Waou ! excellent merci pour la démo

Impressionnant, merci pour ton travail et ton partage. C'était une super vidéo !

incroyable vidéo très intéressante, on peut savoir comment les développeurs de stockfish ont finalement réussi à résoudre le problème du forteresse?

c'est quoi le prompte Magique pour le Loto?

Excellente vidéo, comme d'habitude !

Magnifique ! Bravo faut le voir ce piège c'est impressionnant

Bravo

Ayant vu la vidéo de Mr Phi j'avais été impressionné mais avec votre vidéo je suis sidéré ! Vous avez formidablement bien complété les travaux réalisés. Nul doute que cela amène à d'autres échanges et autres constatations sur la capacité de ces LLM à "comprendre" et jouer aux échecs.

ça faisait un moment que je n'avais pas regardé une video d'échecs aussi intéressante félicitations est-ce que le meilleur moyen d'évaluer à quel point GPT comprend l'échiquier et les rapports de force ce ne serait pas d'utiliser des directives FEN dans le prompt? voire de le forcer à jouer des parties 960? ça vaudrait le coup d'essayer pour voir

Whaou... quelle démonstration bluffante ! J'ai appris dans 3 domaines : et les échecs, et l'intelligence artificielle, et sur les préjugés/biais cognitifs des chercheurs/GM ! Merci 👏👏👏

tres marrant et instructifs comme tests, mais cela confirme en fait plutot l hypothese d un excellent stochastic parrot.

Travaillant actuellement avec GPT, Lama et Mistral je peux vous dire par experience que ces trucs sont bien débiles. Pour avoir un résultat correct il faut un modèle et des ressources monstrueuses. Ensuite si on laisse gpt seul jouer, il sort des coups illégaux ou débiles. Il faut faire un travail de prompt engineering pour sortir quelque chose en apparence correcte. Sans oublier la phase de fine tuning qu'il faut faire en triant les données à utiliser. Ce truc est capable de faire e4 e5 Cf3 Cf6 et de vous dire que c'est le gambit dame. Pour un non averti ça passe crème...

Excellent travail , compliments !!!

J'ai regardé jusqu'à 23'. Je ne comprends pas pourquoi vous dites qu'il a une compréhension du jeu puisqu'il trouve toutes ses meilleures réponses grâce à la base de données qu'il s'est constituée (ou à ce qu'il consulte en direct sur le net, je ne sais pas comment cela fonctionne). Je ne dis pas qu'une telle capacité d'exploitation des données ne soit pas impressionnante par ailleurs.

Désolé, je ne peux pas ecouter. Pour moi, aucun interet.

Quel beau et énorme travail, vraiment passionnant.. il est grand temps de donner , si ça n'est sa langue au chat, toutes les commandes des armes nucléaires à chat gpt, il en fera sûrement un meilleur usage que les humains. Je vous ai découvert grâce à cette vidéo.

il suffisait de lui demander de bien jouer x)

Excellente Vidéo ! Cela serait intéressant de tester Chat GPT à partir de positions particulières représentées avec une suite de caractères appelée "FEN" (Forsyth-Edwards Notation), donc de représenter une position particulière indépendamment des coups depuis le début de la partie pour l'atteindre. Par exemple de lui demander de prédire un coup à partir d'un prompt qui serait le FEN d'une position.

Mais, quand bien même, cette machine serait excellente aux échecs ou à tout autre jeu, même serait-elle plus forte que n'importe quel humain, cela ne signifie pas qu'elle est plus intelligente !!

super travail de fond! Bravo!!

Impressionnant ! Flippant quoi !

Bonjour, En début de vidéo, je n'ai pas compris pourquoi gpt a fait un coup illégal ?

Quel travail !! Whaou, impressionnant

Super vidéo !

bonjour j'ai essayé de reproduire tes prompts avec chatgpt 3.5 sans succès. Peux tu expliquer comment tu fais ? comment fais-tu pour utiliser la version turbo ? et qu'est-ce ces histoires de token ? Merci 🙂

Lettre K pour Knight ? 😅

Bonjour J'ai du mal à comprendre en quoi c'est "ouf" que ChatGPT modifie ses coups en fonction des prompts. Sachant qu'il a été "nourri" avec probablement des millions de parties sous ce format, ca me parait tout à fait normal qu'il adapte les probabilités en fonction des élos des joueurs ou du résultat non ? Vu qu'il donne le caractère le plus probable en fonction des caractères donnés ? Cordialement

Remarquable comme toujours !

Toujours aussi très instructif

❤

Une démonstration très solide, je suis vraiment bouche bée :o

Yosha... à 32:15, c'est la défense Damiano sans que le Cavalier ait eu à se sacrifier en e5. Maintenant, est-ce que chatGPT arrive à faire des approximations sur des patterns. Là, ce serait très très impressionnant. Ton étude, pour les forteresses, c'est quasiment du Blathy (ou du Reichhelm) !!!

Intéressant, où avez-vous appris à interroger GPT ?

En français, on ne dit pas "probabilistique" mais plutôt probabiliste. Probabilistic, c'est en anglais...

Intéressant ❤

Bonjour, merci pour ce cours sur l'italienne. Je voulais m'y mettre au lieu de l'ecossaise, mais des vidéos de cette qualité sont rares. Jusqu'à quel ELO peut on l'a jouer (je ne suis que 1300 donc il y a certainement encore de la marge) Merci encore pour tout ton travail.