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Le gourou de l'IA de Google déclare que la grande intelligence artificielle doit s'appuyer sur les neurosciences
Demis Hassabis connaît une chose ou deux sur l'intelligence artificielle : il a fondé la startup d'IA basée à Londres DeepMind, qui a été achetée par Google pour 650 millions de dollars en 2014. Depuis lors, son entreprise a essuyé le sol avec des humains au jeu complexe de Go. et a commencé à prendre des mesures pour créer des IA plus générales.
Mais maintenant, il est sorti et a déclaré qu'il croyait que la seule façon pour l'intelligence artificielle de réaliser son véritable potentiel était avec une dose d'inspiration de l'intellect humain.
Actuellement, la plupart des systèmes d'IA sont basés sur des couches de mathématiques qui ne s'inspirent que vaguement du fonctionnement du cerveau humain. Mais différents types d'apprentissage automatique, tels que la reconnaissance vocale ou l'identification d'objets dans une image, nécessitent des structures mathématiques différentes , et les algorithmes qui en résultent ne sont capables d'effectuer que des tâches très spécifiques.
Construire une IA capable d'effectuer des tâches générales, plutôt que des tâches de niche, est un désir de longue date dans le monde de l'apprentissage automatique. Mais la vérité est que l'extension de ces algorithmes spécialisés à quelque chose de plus polyvalent reste un problème incroyablement difficile, en partie parce que les traits humains comme la curiosité, l'imagination et la mémoire n'existent pas ou n'en sont qu'à leurs balbutiements dans le monde de l'IA.
Dans un papier publié aujourd'hui dans la revue Neurone , Hassabis et trois coauteurs soutiennent que ce n'est qu'en comprenant mieux l'intelligence humaine que nous pouvons espérer repousser les limites de ce que les intellects artificiels peuvent réaliser.
Premièrement, disent-ils, une meilleure compréhension du fonctionnement du cerveau nous permettra de créer de nouvelles structures et algorithmes pour l'intelligence électronique. Deuxièmement, les leçons tirées de la construction et des tests d'IA de pointe pourraient nous aider à mieux définir ce qu'est réellement l'intelligence.
L'article lui-même passe en revue l'histoire des neurosciences et de l'intelligence artificielle pour comprendre les interactions entre les deux. Il soutient que l'apprentissage en profondeur, qui utilise des couches de neurones artificiels pour comprendre les entrées, et l'apprentissage par renforcement, où les systèmes apprennent par essais et erreurs, doivent tous deux beaucoup aux neurosciences.
Mais il souligne également que les progrès les plus récents ne se sont pas appuyés aussi efficacement sur la biologie et qu'une intelligence générale aura besoin de caractéristiques plus humaines, telles qu'une compréhension intuitive du monde réel et des méthodes d'apprentissage plus efficaces. La solution, selon Hassabis et ses collègues, est un échange d'idées renouvelé entre l'IA et les neurosciences [qui] peut créer un 'cercle vertueux' faisant progresser les objectifs des deux domaines.
Hassabis n'est pas le seul à penser ainsi. Gary Marcus, professeur de psychologie à l'Université de New York et ancien directeur du laboratoire d'IA d'Uber, a fait valoir que les systèmes d'apprentissage automatique pourraient être améliorés en utilisant les idées recueillies en étudiant le développement cognitif des enfants.
Même ainsi, la mise en œuvre numérique de ces résultats ne sera pas facile. Comme l'explique Hassabis dans une entrevue avec le Verge , l'intelligence artificielle et les neurosciences sont devenues deux très, très vastes domaines ancrés dans leurs propres traditions, ce qui rend assez difficile d'être expert même dans un de ces domaines, et encore moins suffisamment expert dans les deux pour que vous puissiez les traduire et trouver des liens entre eux.
(Lire la suite: Neurone , Le bord , Intelligence Designer de Google, Cet homme peut-il rendre l'IA plus humaine ? )