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Les Jeux Olympiques Animal-AI vont traiter l'IA comme un rat de laboratoire
Mme Tech ; Images : Wikimedia Commons
Dans l'une des fables d'Ésope, un corbeau assoiffé trouve une cruche avec une petite quantité d'eau hors de portée de son bec. Après avoir omis de pousser le pichet, le corbeau laisse tomber les cailloux un par un jusqu'à ce que le niveau de l'eau monte, permettant à l'oiseau de boire. Pour Ésope, la fable montrait la supériorité de l'intelligence sur la force brute.
Deux millénaires et demi plus tard, nous pourrions voir si l'IA pourrait réussir l'ancien test d'intelligence d'Ésope. En juin, les chercheurs formeront des algorithmes pour maîtriser une suite de tâches traditionnellement utilisées pour tester la cognition animale. Ce sera le Jeux olympiques d'IA animale , avec une part dans une cagnotte de 10 000 $ proposée.
Habituellement, les benchmarks d'IA impliquent de maîtriser une seule tâche, comme battre un grand maître en Go ou comprendre comment apprendre un jeu vidéo à partir de zéro. L'IA a connu un succès extraordinaire dans ces domaines. Mais lorsque vous appliquez les mêmes systèmes d'IA à une tâche totalement différente, ils sont généralement sans espoir. C'est pourquoi, lors des Jeux Olympiques Animal-AI, le même agent sera soumis à 100 tâches inédites. Ce qui est testé n'est pas un type particulier d'intelligence mais la capacité d'un seul agent à s'adapter à divers environnements. Cela démontrerait une forme limitée d'intelligence généralisée - un type de bon sens dont l'IA aura besoin si elle veut réussir dans nos foyers ou dans notre vie quotidienne . Les organisateurs du concours admettent qu'aucun des systèmes d'IA ne pourra s'adapter parfaitement à toutes les circonstances ou afficher un score parfait. Mais ils espèrent que les meilleurs systèmes sauront s'adapter pour faire face aux différents problèmes auxquels ils sont confrontés.
Les Jeux Olympiques Animal-AI sont la création d'une équipe de chercheurs du Leverhulme Center for the Future of Intelligence à Cambridge, en Angleterre, avec GoodAI, un institut de recherche basé à Prague. Le concours fait partie d'un projet plus vaste au Centre Leverhulme appelé Types d'intelligence , qui rassemble une équipe interdisciplinaire de chercheurs en cognition animale, d'informaticiens et de philosophes pour examiner les différences et les similitudes entre les modes de pensée humains, animaux et mécaniques. Et tandis que la plupart des tâches sont généralement utilisées comme tests d'intelligence pour les animaux, cela se fera également sur la pointe des pieds en territoire humain : certains des défis sont utilisés pour tester la cognition chez les bébés et les jeunes enfants. Le groupe espère inclure davantage de tâches cognitives humaines dans les futures versions plus complexes du défi.
Plutôt que de demander aux chercheurs de construire des robots physiques, Marta Halina, la directrice du groupe, et son équipe ont développé un environnement virtuel créé avec le logiciel de développement de jeux vidéo Unity. La configuration simule un environnement de test de laboratoire pour la cognition animale, avec des récompenses alimentaires, des murs et des objets mobiles. Plus tard ce mois-ci, ce terrain de jeu simulé, comme l'appelle Halina, sera mis à la disposition de la communauté de l'IA, et les chercheurs seront invités à former des agents capables de le naviguer.
Les agents seront des systèmes informatiques capables d'agir de manière autonome dans cet environnement, un peu comme les robots IA qu'OpenAI et DeepMind ont développés pour participer à des jeux comme Dota et Starcraft. Les organisateurs du concours accueillent tout type d'approche pour construire ces agents et s'attendent à ce que beaucoup optent pour l'apprentissage par renforcement. Mais ils espèrent également que les chercheurs expérimenteront de nouvelles méthodes, en particulier ce qu'ils appellent l'approche cognitive, comme celle défendue par des chercheurs comme Josh Tenenbuam du MIT , qui consiste à simuler la résolution de problèmes humains (ou, dans ce cas, animaux) et la résolution de problèmes mentaux. traitement dans un modèle informatisé.
En juin, les chercheurs soumettront leurs agents et l'équipe de Cambridge leur fera passer 100 tests séparés en 10 catégories. Matthew Crosby, chercheur postdoctoral au Leverhulme Center, affirme qu'à ce stade, les tests sont gardés secrets, de sorte que les participants ne peuvent pas enseigner aux agents des compétences spécifiques avant le début de la compétition.
Les tests varieront en difficulté. Certains pourraient être aussi simples que d'exiger que l'agent récupère de la nourriture dans un environnement sans obstacles. Des tâches plus difficiles nécessiteront une compréhension de la permanence d'un objet - savoir qu'un objet est toujours là même s'il est caché - et la capacité de créer un modèle mental d'un environnement afin de le naviguer dans l'obscurité.
Selon Crosby, l'aspect le plus difficile de la compétition est que les agents devront être bons à tous les tests dans tous les domaines : l'agent gagnant sera celui qui affiche de bonnes performances en moyenne, plutôt qu'une simple capacité à maîtriser Tâches. Ce qui est testé, c'est la capacité à s'adapter rapidement à des situations nouvelles ou à transposer des compétences d'un type d'activité à un autre, ce qui est un bon indicateur d'intelligence générale. Pour Crosby, ce type de flexibilité est essentiel pour rendre l'IA utile dans le monde réel.
Les Animal-AI Olympics ne sont pas le premier projet de recherche sur l'IA à s'inspirer de l'intelligence animale. Radhika Nagpal, professeur d'informatique à Harvard, enquête ce que l'IA pourrait gagner en étudiant l'intelligence émergente affichée par les bancs de poissons et les volées d'oiseaux. Et l'année dernière Kiana Ehsani LED une équipe de chercheurs de l'Université de Washington et de l'Allen Institute for AI dans la formation de réseaux de neurones pour, dans une gamme très limitée de tâches, penser comme un chien. Ehsani dit qu'elle serait intéressée à participer aux Jeux Olympiques Animal-AI et considère que ses objectifs sont alignés sur les siens.
Bien que ces projets aient connu un certain succès, la reproduction de l'intelligence animale dans des agents informatiques est toujours considérée comme un problème difficile. Comme Judea Pearl, chercheuse pionnière en IA, a mentionné , les capacités cognitives des animaux - la capacité de navigation des chats, l'odorat étrange d'un chien, la vision d'une netteté remarquable des serpents - surpassent largement tout ce qui peut être fabriqué en laboratoire. Cette intelligence biologique est le résultat de centaines de millions de années d'évolution.
Je pense que pour que l'IA fonctionne aussi intelligemment qu'un animal, il faut intégrer une partie de cette structure innée dans le système, déclare Anthony Zador, professeur de neurosciences au Cold Spring Harbor Laboratory. Comment faire est une question difficile à laquelle personne n'a encore de réponse.
Un autre facteur de complication est que les mesures de l'intelligence animale sont elles-mêmes contestées. Dans son livre Sommes-nous assez intelligents pour savoir à quel point les animaux sont intelligents ? Frans de Waal, directeur du Yerkes National Primate Research Center à l'Université Emory, argumente que de nombreux tests jugent l'aptitude mentale des animaux uniquement en fonction de leur similitude avec les humains. Ainsi, au lieu de tester les limites de leurs comportements naturels, nous entraînons les animaux à accomplir des tâches semblables à celles des humains.
C'est en partie parce que les expériences scientifiques accréditées sur la cognition animale doivent avoir lieu en laboratoire, loin de l'environnement naturel d'un animal. Les Jeux Olympiques Animal-AI ajoutent encore une autre couche d'abstraction du monde réel en simulant des environnements de laboratoire sur l'ordinateur, éliminant non seulement l'environnement naturel mais l'expérience incarnée de la vie animale.
Crosby reconnaît qu'il y a des limites à l'utilisation de tests d'intelligence animale pour évaluer la capacité de l'IA. Mais il dit que le projet consiste davantage à explorer les différences entre les esprits qu'à essayer de prouver l'équivalence entre la cognition artificielle et biologique. En effet, il espère que cela éclairera le fonctionnement de notre propre cerveau et testera le meilleur de l'IA.
Ce qui nous intéresse en fait, c'est de découvrir comment traduire entre différents types d'intelligence, dit-il. Si une partie de ce que nous apprenons est là où cette traduction échoue, c'est un succès en ce qui nous concerne.