L`auto-apprentissage : la clef de l`intelligence artificielle
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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 1 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. 2 Nombre total de signes de l’article : 5738 Rappel : l’article (titre + introduction + corps de l’article + conclusion) ne doit pas dépasser 6000 signes espaces compris (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/ 3