L’intelligence artificielle (IA) DeepMind, développée par Alphabet, la société mère de Google, peut désormais s’appuyer intelligemment sur ce qui se trouve déjà dans sa mémoire, ont annoncé les programmeurs du système.
Leur nouveau système hybride – appelé ordinateur neuronal différentiel (DNC) – associe un réseau neuronal au vaste stockage de données des ordinateurs conventionnels, et l’IA est suffisamment intelligente pour naviguer et apprendre de cette banque de données externe.
Ce que fait le DNC, c’est combiner efficacement une mémoire externe (comme le disque dur externe où sont stockées toutes vos photos) avec l’approche de l’IA par les réseaux neuronaux, où un nombre massif de nœuds interconnectés fonctionnent de manière dynamique pour simuler un cerveau.
“Ces modèles… peuvent apprendre à partir d’exemples comme les réseaux neuronaux, mais ils peuvent aussi stocker des données complexes comme les ordinateurs”, écrivent les chercheurs de DeepMind Alexander Graves et Greg Wayne dans un billet de blog.
Au cœur du DNC se trouve un contrôleur qui optimise constamment ses réponses, en comparant ses résultats avec ceux souhaités et corrects. Au fil du temps, il est capable de devenir de plus en plus précis, tout en sachant comment utiliser les banques de données de sa mémoire.
Prenons l’exemple d’un arbre généalogique : après avoir été informée de certaines relations, la DNC a été capable de découvrir d’autres liens familiaux par elle-même, en écrivant, réécrivant et optimisant sa mémoire au fur et à mesure pour en tirer les bonnes informations au bon moment.
Un autre exemple donné par les chercheurs est celui d’un système de transport public, comme le métro de Londres. Une fois qu’il a appris les bases, le DNC peut déterminer des relations et des itinéraires plus complexes sans aucune aide supplémentaire, en s’appuyant sur ce qu’il a déjà en mémoire.
En d’autres termes, il fonctionne comme un cerveau humain, en prenant des données dans sa mémoire (comme la position des stations de métro) et en calculant de nouvelles informations (comme le nombre d’arrêts à ne pas dépasser).
Bien sûr, n’importe quelle application de cartographie sur smartphone peut vous indiquer le chemin le plus rapide d’une station de métro à une autre, mais la différence est que le DNC ne tire pas ces informations d’un horaire préprogrammé – il les calcule lui-même et jongle avec de nombreuses données dans sa mémoire en même temps.
Cette approche signifie qu’un système DNC pourrait utiliser ce qu’il a appris sur le métro londonien et appliquer une partie de ses connaissances à un autre réseau de transport, comme le métro de New York.
Le système laisse entrevoir un avenir où l’intelligence artificielle pourrait répondre à des questions sur de nouveaux sujets, en déduisant des réponses à partir d’expériences antérieures, sans avoir besoin d’apprendre toutes les réponses possibles au préalable.
Crédit : DeepMind
Bien sûr, c’est ainsi que DeepMind a pu battre des champions humains au go – en étudiant des millions de mouvements de go. Mais en ajoutant une mémoire externe, les DNC sont capables d’assumer des tâches beaucoup plus complexes et d’élaborer de meilleures stratégies globales, affirment ses créateurs.
“Comme un ordinateur classique, [un DNC] peut utiliser sa mémoire pour représenter et manipuler des structures de données complexes, mais, comme un réseau neuronal, il peut apprendre à le faire à partir de données”, expliquent les chercheurs dans Nature.
Dans un autre test, le DNC a reçu deux informations : “Jean est dans la cour de récréation” et “Jean a ramassé le ballon de football” Avec ces faits connus, lorsqu’on lui a demandé “Où est le ballon de football ?”, il a pu répondre correctement en combinant mémoire et apprentissage profond. (Le ballon de football est dans la cour de récréation, si vous êtes coincé.)
Établir ces connexions peut sembler être une tâche simple pour nos puissants cerveaux humains, mais jusqu’à présent, il était beaucoup plus difficile pour les assistants virtuels, tels que Siri, de comprendre.
Grâce aux progrès réalisés par DeepMind, les chercheurs affirment que nous avons fait un pas de plus vers la production d’un ordinateur capable de raisonner de manière autonome.
Nous pourrons alors commencer à profiter de notre utopie robotisée – ou de notre dystopie technologique, selon votre point de vue.