DeepMind : l’IA de Google n’a presque plus besoin de l’homme pour apprendre

DeepMind nous avait déjà grandement impressionnés en surclassant Lee Sedol, le meilleur joueur du monde au Jeu de Go. Cette fois-ci, la filiale de Google spécialisée dans l’intelligence artificielle est allée encore plus. Dans un article publié sur le blog de l’entreprise, on apprend que l’IA est désormais capable d’apprendre de nouvelles choses en se basant uniquement sur les données qu’elle possède déjà. Autrement dit, l’intervention de l’homme est encore moins nécessaire.

Espace de stockage et réseau neuronal

DeepMind a en effet mis au point un système hybride baptisé Ordinateur différentiel neuronal (Differential Neural Computer – DNC). Cette technologie utilise une large capacité de stockage, que l’on peut retrouver sur les ordinateurs classiques, et la combine au système neuronal utilisé par l’intelligence artificielle, capable de rapidement analyser toutes les données. L’IA est ensuite suffisamment intelligente pour s’instruire toute seule à partir de celles-ci.

« Ces modèles peuvent apprendre à partir d’exemples comme les réseaux neuronaux, mais ils peuvent aussi stocker des informations complexes comme les ordinateurs », écrivent deux scientifiques de DeepMind, Alexander Graves et Greg Wayne.

Imiter le cerveau humain

Le réseau neuronal sur lequel se base l’intelligence artificielle se rapproche du fonctionnement d’un cerveau humain. En effet, il est constitué d’une série de nœuds interconnectés qui, ensemble, permettent de comprendre et d’accomplir des tâches bien spécifiques. DeepMind a donc simplement trouvé un moyen d’optimiser l’efficacité de ces nœuds pour trouver des solutions le plus rapidement possible. En exploitant les données supplémentaires, l’IA va, au fil du temps, devenir de plus en plus performante.

Dans la vidéo, ci-dessous, on peut voir la technologie de DeepMind à l’œuvre dans le cas d’un arbre généalogique. Dans cet exemple, l’ordinateur prend connaissance de certaines relations familiales. À partir des données qu’il vient de stocker, il est capable de déduire d’autres connexions au sein de la famille, comme le ferait un cerveau humain.

L’exemple du métro

Dans un autre exemple, les scientifiques ont fourni le plan du métro londonien à la machine. À partir de ce simple document, l’IA a été capable de trouver des chemins alternatifs et d’établir des relations complexes entre les différents itinéraires. Tout cela en se basant uniquement sur sa mémoire, sans faire appel à une aide extérieure. Pour faire bref, l’intelligence artificielle se sert des données dont elle se souvient et déduit de nouvelles informations à partir de celles-ci.

Les moins enthousiastes ne manqueront certainement pas de faire remarquer qu’une simple application mobile est tout à fait capable d’afficher l’itinéraire le plus rapide d’un point A à un point B. Mais là où l’IA de DeepMind se démarque, c’est qu’elle ne tire pas les informations d’une fiche horaire pré-programmée. Au lieu de cela, elle se base uniquement sur les informations qu’elle a stockées et jongle en temps réel avec de très nombreux jeux de données.

Une amélioration constante

Ainsi, ce que l’IA a appris sur le réseau de transport londonien, elle peut le réinvestir pour lire facilement le métro parisien par exemple. À chaque fois, le processus gagne en vitesse et en efficacité. Les perspectives de développement de cette technologie sont très grandes. Les intelligences artificielles deviennent chaque jour plus indépendantes. Quant à savoir si elles amélioreront le monde de demain ou causeront sa perte, c’est un autre débat…