L`auto-apprentissage : la clef de l`intelligence artificielle

Christophe Genevey
Université Rennes 1
22 ans
L’auto-apprentissage : la clef de l’intelligence artificielle
L
E concept de l’intelligence artificielle a été
créé il y a 50 ans, Alan Turing est la première personne à avoir évoqué ce terme
mais c’est uniquement en 1960 que ce
terme est officialisé. Vers les années 1960,
l’intelligence artificielle est en plein essor, certains
chercheurs voient d’immenses possibilités dans
l’intelligence artificielle comme par exemple les
premiers androïdes. 50 ans après, d’immenses progrès ont été faits en intelligence artificielle mais
pourquoi alors les robots dont ont rêvé ces chercheurs ne sont toujours pas présents aujourd’hui
dans notre société ?
L’apprentissage chez les robots
Aujourd’hui encore, des sociétés investissent dans
l’intelligence artificielle, ce sont cependant principalement les sociétés les plus renommées et qui disposent d’immenses ressources qui se le permettent,
comme Google, Facebook ou Microsoft. De nos
jours, même après les progrès effectués dans
l’intelligence artificielle, cela reste encore un domaine assez flou. Ceci s’explique du fait que beaucoup de problèmes de conception se posent dans
l’intelligence artificielle, comment arriver à concevoir une machine qui pense comme un humain alors
que nous même nous ne savons pas comment on
pense ?
Parmi ces problèmes, on retrouve notamment celui
lié à l’auto-apprentissage qui est souvent soulevé
par les sociétés spécialisées dans l’intelligence artificielle, « Comment faire en sorte qu’une machine
puisse apprendre toute seule ? ».
Une des solutions la plus utilisée et la plus connue
est le « Deep Learning ».
Le Deep Learning est un mécanisme d’autoapprentissage qui permet à une machine
d’apprendre par elle-même de nouveaux concepts,
en 2012 ce mécanisme a fait ses preuves avec
Google Brain(le projet Deep Learning de Google) qui
a été capable de « découvrir » par lui-même le concept de chat en analysant plus de 10 millions
d’images.
Certains voient dans ce mécanisme une « révolution
de l’intelligence artificielle » mais d’autres cependant restent perplexes, en effet beaucoup de chercheur estiment qu’il n’est pas nécessaire de voir N
millions d’images pour apprendre un seul concept,
c’est comme si une mère amenait son enfant au
bord de la route et lui faisait voir 15000 voitures afin
que son enfant puisse reconnaitre une voiture.
Même si le Depp Learning est un mécanisme qui a
fait ses preuves et qui est ambitieux, je ne pense pas
que ce système soit idéal pour l’auto-apprentissage
d’une machine car elle devra toujours posséder une
source de connaissances afin d’apprendre quelque
chose par elle-même. Un autre problème qui concerne aussi le Deep Learning est celui du temps
d’analyse et de compréhension d’un concept. En effet, analyser plus de N millions d’images juste pour
apprendre un concept peut couter relativement cher
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en temps, mais ce problème pourrait être néanmoins résolu à l’avenir si la puissance de calcul de
nos machines s’améliore.
Nous essayons de concevoir les machines comme
des hommes mais l’homme dès sa naissance a acquis un système d’auto-apprentissage sans avoir recours à une source de connaissance, est ce que cela
ne serait pas la solution de concevoir une machine
qui apprend selon le même modèle ? Une machine
qui apprend comme un enfant ?
Des robots enfants
Le mécanisme d’apprentissage chez un enfant reste
un mystère scientifique. Cependant certains chercheurs se sont lancés dans des recherches qui permettraient à des machines d’apprendre sans qu’elles
disposent d’une source de connaissance. Le principe
serait qu’une machine apprenne suivant son expérience, par exemple pour apprendre à se déplacer.
Cependant ce mécanisme n’a pas encore fait ses
preuves mais il reste néanmoins une solution aux
problèmes de l’auto-apprentissage, une solution à
suivre de très près.
Intelligence artificielle « faible » vs Intelligence artificielle « forte »
Le système d’auto-apprentissage Deep Learning est
considéré comme un type d’intelligence « faible »,
c’est-à-dire que la machine n’est pas conscience de
ce qu’elle apprend alors que le système d’autoapprentissage d’un enfant fait plus partie de
l’intelligence artificielle « forte », c’est-à-dire que la
machine aurait conscience de ce qu’elle apprend.
Comme tous êtres humains, une machine doit avoir
conscience de ce qu’elle apprend afin de pouvoir
ensuite apprendre des notions par elle-même.
Une machine ne pourra jamais apprendre seule
quelque chose si elle n’a pas déjà conscience de ce
qu’elle apprend.
C’est en particulier le problème des intelligences
artificielles dites « faibles » c’est que ces intelligences-là n’auront jamais conscience de ce qu’elles
apprennent or l’apprentissage réel est basé sur la
connaissance et la conscience.
La frontière entre ces deux modes d’intelligence artificielle est relativement grande, on peut dire aujourd’hui qu’on a de l’expérience dans l’intelligence
artificielle « faible » mais en aucun cas on a de
l’expérience dans l’intelligence artificielle « forte ».
L’auto-apprentissage d’une machine sans source de
connaissance représenterait une évolution majeure
dans le domaine de l’intelligence artificielle car partant de ce modèle, on serait en mesure d’aller encore plus loin dans ce domaine. Si on considère que
le système d’auto-apprentissage parfait fait partie
de l’intelligence artificielle forte cela voudrait dire
qu’on serait en mesure d’incorporer dans une machine la prise de décision ainsi que la prise de conscience.
Cette méthode d’apprentissage est représentée dans le
film « Chappie » de Neil Blomkamp où le robot Chappie
est doté de ce système d’apprentissage. Au départ,
Chappie ne connait rien au monde qui l’entoure mais il
l’apprend sur sa propre expérience.
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(hors légende de l’illustration, notes et sources
SOURCES
 L’intelligence artificielle en plein essor grâce à la révolution de l’ « apprentissage profond », psychomedia, 12 Janvier 2016
http://www.psychomedia.qc.ca/psychologie/2016-01-12/intelligence-artificielle-apprentissageprofond
 Apprentissage : l’intelligence artificielle, une élève de plus en plus douée, Le Monde, 22 Décembre
2015
http://www.lemonde.fr/pixels/article/2015/12/22/apprentissage-l-intelligence-artificielle-une-elevede-plus-en-plus-douee_4836339_4408996.html
 Deep Learning, wikipedia
https://fr.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
 Intelligence artificielle : Google libère le code source de TensorFlow, futura-sciences, 14 novembre
2015
http://www.futura-sciences.com/magazines/high-tech/infos/actu/d/technologie-intelligenceartificielle-google-libere-code-source-tensorflow-60460/
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