Nous n'aurons jamais de véritable IA sans d'abord comprendre le cerveau

Patrick T Pouvoirs

La recherche de l'IA a toujours consisté à essayer de construire des machines qui pensent, du moins dans un certain sens. Mais la question de savoir à quel point l'intelligence artificielle et l'intelligence biologique devraient être similaires divise l'opinion depuis des décennies. Les premiers efforts pour construire l'IA impliquaient des processus de prise de décision et des systèmes de stockage d'informations qui étaient vaguement inspirés de la façon dont les humains semblaient penser. Et aujourd'hui réseaux de neurones profonds sont vaguement inspirés par la façon dont les neurones interconnectés se déclenchent dans le cerveau. Mais l'inspiration lâche est généralement aussi loin qu'elle va.

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Une machine qui pourrait penser comme une personne a été la vision directrice de la recherche sur l'IA depuis les premiers jours et reste son idée la plus controversée.

La plupart des gens de l'IA ne se soucient pas trop des détails, déclare Jeff Hawkins, neuroscientifique et entrepreneur en technologie. Il veut changer cela. Hawkins chevauche les deux mondes des neurosciences et de l'IA depuis près de 40 ans. En 1986, après quelques années en tant qu'ingénieur logiciel chez Intel, il s'est présenté à l'Université de Californie à Berkeley pour commencer un doctorat en neurosciences, dans l'espoir de comprendre comment fonctionnait l'intelligence. Mais son ambition s'est heurtée à un mur lorsqu'on lui a dit qu'il n'y avait personne pour l'aider dans un projet d'une telle envergure. Frustré, il a troqué Berkeley pour la Silicon Valley et a fondé en 1992 Palm Computing, qui a développé le PalmPilot, précurseur des smartphones d'aujourd'hui.

Mais sa fascination pour les cerveaux n'a jamais disparu. Quinze ans plus tard, il revient aux neurosciences et crée le Centre Redwood pour les neurosciences théoriques (maintenant à Berkeley). Aujourd'hui il court Numenta , une société de recherche en neurosciences basée dans la Silicon Valley. Là, lui et son équipe étudient le néocortex, la partie du cerveau responsable de tout ce que nous associons à l'intelligence. Après une série de percées Au cours des dernières années, Numenta a changé son orientation des cerveaux vers l'IA, appliquant ce qu'elle a appris sur l'intelligence biologique aux machines.

Les idées de Hawkins ont inspiré de grands noms de l'IA, dont Andrew Ng, et ont attiré les éloges de Richard Dawkins, qui a écrit une préface enthousiaste au nouveau livre de Hawkins. Un millier de cerveaux : une nouvelle théorie de l'intelligence , publié le 2 mars.

J'ai longuement discuté avec Hawkins sur Zoom de ce que ses recherches sur le cerveau humain signifient pour l'intelligence artificielle. Il n'est pas le premier entrepreneur de la Silicon Valley à penser qu'il a toutes les réponses - et tout le monde n'est pas susceptible d'être d'accord avec ses conclusions. Mais ses idées pourraient bousculer l'IA.

Notre conversation a été modifiée pour plus de longueur et de clarté.

Pourquoi pensez-vous que l'IA va dans la mauvaise direction en ce moment ?

C'est une question compliquée. Hé, je ne suis pas un critique de l'IA d'aujourd'hui. Je pense que c'est super; C'est utile. Je ne pense pas que ce soit intelligent.

Mon intérêt principal est le cerveau. Je suis tombé amoureux des cerveaux il y a des décennies. J'ai depuis longtemps cette attitude qu'avant de faire de l'IA, nous devons d'abord comprendre ce qu'est réellement l'intelligence, et la meilleure façon de le faire est d'étudier le cerveau.

En 1980, ou quelque chose comme ça, je sentais que les approches de l'IA n'allaient pas mener à une véritable intelligence. Et j'ai ressenti la même chose à travers toutes les différentes phases de l'IA - ce n'est pas une chose nouvelle pour moi.

Je regarde les progrès qui ont été réalisés récemment avec l'apprentissage en profondeur et c'est dramatique, c'est assez impressionnant, mais cela n'enlève rien au fait qu'il manque fondamentalement. Je pense que je sais ce qu'est l'intelligence; Je pense que je sais comment font les cerveaux. Et l'IA ne fait pas ce que font les cerveaux.

Êtes-vous en train de dire que pour construire une IA, nous devons en quelque sorte recréer un cerveau ?

Non, je ne pense pas que nous allons construire des copies directes de cerveaux. Je ne suis pas du tout dans l'émulation cérébrale. Mais nous allons devoir construire des machines qui fonctionnent selon des principes similaires. Les seuls exemples que nous ayons de systèmes intelligents sont les systèmes biologiques. Pourquoi n'étudierais-tu pas cela ?

C'est comme si je vous montrais un ordinateur pour la première fois et vous dites, c'est incroyable ! Je vais construire quelque chose comme ça. Mais au lieu de le regarder, d'essayer de comprendre comment cela fonctionne, vous partez et commencez à essayer de créer quelque chose à partir de zéro.

Alors, que font les cerveaux qui sont cruciaux pour l'intelligence que vous pensez que l'IA doit aussi faire ?

Il y a quatre attributs minimaux d'intelligence, une sorte de ligne de base. Le premier est d'apprendre en bougeant : nous ne pouvons pas tout ressentir en même temps autour de nous. Nous devons bouger pour construire un modèle mental des choses, même s'il ne s'agit que de bouger les yeux ou les mains. C'est ce qu'on appelle l'incarnation.

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Ensuite, cette entrée sensorielle est absorbée par des dizaines de milliers de colonnes corticales, chacune avec une image partielle du monde. Ils s'affrontent et se combinent via une sorte de système de vote pour construire un point de vue global. C'est le idée de mille cerveaux . Dans un système d'IA, cela pourrait impliquer une machine contrôlant différents capteurs (vision, toucher, radar, etc.) pour obtenir un modèle plus complet du monde. Cependant, il y aura généralement de nombreuses colonnes corticales pour chaque sens, comme la vision.

Ensuite, il y a l'apprentissage continu, où vous apprenez de nouvelles choses sans oublier les choses précédentes. Les systèmes d'IA d'aujourd'hui ne peuvent pas faire cela. Et enfin, nous structurons les connaissances en utilisant cadres de référence , ce qui signifie que notre connaissance du monde est relative à notre point de vue. Si je fais glisser mon doigt sur le bord de ma tasse à café, je peux prédire que je sentirai son bord, car je sais où se trouve ma main par rapport à la tasse.

Votre laboratoire est récemment passé des neurosciences à l'IA. Cela correspond-il à votre théorie des mille cerveaux ?

Plutôt. Jusqu'à il y a deux ans, si vous entriez dans notre bureau, tout n'était que neurosciences. Puis nous avons fait la transition. Nous pensions en avoir suffisamment appris sur le cerveau pour commencer à l'appliquer à l'IA.

Quels types de travaux d'IA faites-vous ?

L'une des premières choses que nous avons examinées était la rareté. À tout moment, seulement 2 % de nos neurones se déclenchent ; l'activité est rare. Nous avons appliqué cette idée aux réseaux d'apprentissage en profondeur et nous obtenons des résultats spectaculaires , comme des accélérations 50 fois supérieures sur les réseaux existants. La parcimonie vous offre également des réseaux plus robustes, une consommation d'énergie réduite. Maintenant, nous travaillons sur l'apprentissage continu.

Il est intéressant que vous incluiez le mouvement comme base de l'intelligence. Cela signifie-t-il qu'une IA a besoin d'un corps ? Faut-il que ce soit un robot ?

À l'avenir, je pense que la distinction entre l'IA et la robotique disparaîtra. Mais en ce moment, je préfère le mot incarnation, car lorsque vous parlez de robots, cela évoque des images de robots ressemblant à des humains, ce dont je ne parle pas. L'essentiel est que l'IA devra avoir des capteurs et être capable de les déplacer par rapport à elle-même et aux choses qu'elle modélise. Mais vous pourriez aussi avoir une IA virtuelle qui se déplace sur Internet.

Cette idée est assez différente de beaucoup d'idées populaires sur l'intelligence, d'un cerveau désincarné.

Le mouvement est vraiment intéressant. Le cerveau utilise les mêmes mécanismes pour déplacer mon doigt au-dessus d'une tasse de café, ou déplacer mes yeux, ou même lorsque vous pensez à un problème conceptuel. Votre cerveau parcourt des cadres de référence pour se rappeler des faits qu'il a stockés à différents endroits.

L'essentiel est que tout système intelligent, quelle que soit sa forme physique, apprend un modèle du monde en en détectant différentes parties, en s'y déplaçant. C'est le fondement; vous ne pouvez pas vous en passer. Qu'il ressemble à un robot humanoïde, à un robot serpent, à une voiture, à un avion ou, vous savez, à un simple ordinateur assis sur votre bureau qui se promène sur Internet, ils sont tous pareils.

Que pensent la plupart des chercheurs en IA de ces idées ?

La grande majorité des chercheurs en IA n'adhèrent pas vraiment à l'idée que le cerveau est important. Je veux dire, oui, les gens ont découvert les réseaux de neurones il y a quelque temps, et ils sont en quelque sorte inspirés par le cerveau. Mais la plupart des gens n'essaient pas de reproduire le cerveau. C'est juste tout ce qui fonctionne, fonctionne. Et les réseaux de neurones d'aujourd'hui fonctionnent assez bien.

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Pionnier de l'IA Geoff Hinton : l'apprentissage en profondeur va pouvoir tout faire Il y a trente ans, la croyance de Hinton dans les réseaux de neurones était à contre-courant. Maintenant, il est difficile de trouver quelqu'un qui n'est pas d'accord, dit-il.

Et la plupart des gens en IA ont très peu de compréhension des neurosciences. Ce n'est pas surprenant, car c'est vraiment difficile. Ce n'est pas quelque chose sur lequel vous vous asseyez et passez quelques jours à lire. Les neurosciences elles-mêmes ont du mal à comprendre ce qui se passe dans le cerveau.

Mais l'un des grands objectifs de l'écriture de ce livre était de lancer une conversation sur l'intelligence que nous n'avons pas. Je veux dire, mon rêve idéal est que chaque laboratoire d'IA du monde lise ce livre et commence à discuter de ces idées. Les acceptons-nous ? Sommes-nous en désaccord? Cela n'était pas vraiment possible auparavant. Je veux dire, cette recherche sur le cerveau a moins de cinq ans. J'espère que ce sera un vrai tournant.

Comment voyez-vous ces conversations changer la recherche sur l'IA ?

En tant que domaine, l'IA a manqué d'une définition de ce qu'est l'intelligence. Tu sais, le test de Turing est l'une des pires choses qui soient jamais arrivées, à mon avis. Aujourd'hui encore, nous nous concentrons toujours autant sur les repères et les astuces. Je n'essaie pas de dire que ce n'est pas utile. Une IA capable de détecter les cellules cancéreuses est formidable. Mais est-ce de l'intelligence ? Non. Dans le livre, j'utilise l'exemple de robots sur Mars construisant un habitat pour les humains. Essayez d'imaginer quel type d'IA est nécessaire pour faire cela. Est-ce possible? C'est tout à fait possible. Je pense qu'à la fin du siècle, nous aurons des machines comme ça. La question est de savoir comment nous éloigner de, comme, Voici une autre astuce pour les fondamentaux nécessaires pour construire l'avenir.

Qu'est-ce que Turing s'est trompé lorsqu'il a entamé la conversation sur l'intelligence artificielle ?

Je veux juste dire que si vous revenez en arrière et lisez son travail original, il essayait essentiellement d'amener les gens à arrêter de se disputer avec lui pour savoir si vous pouviez construire une machine intelligente. Il était comme, Voici quelques trucs à penser - arrête de me déranger. Mais le problème est qu'il est concentré sur une tâche. Une machine peut-elle faire quelque chose qu'un humain peut faire ? Et cela a été étendu à tous les objectifs que nous nous sommes fixés pour l'IA. Jouer au Go était donc une grande réussite pour l'IA. Ah bon? [ des rires ] Je veux dire, d'accord.

Le problème avec toutes les mesures basées sur les performances, et le test de Turing en fait partie, est qu'il évite simplement la conversation ou la grande question sur ce qu'est un système intelligent. Si vous pouvez tromper quelqu'un, si vous pouvez résoudre une tâche avec une sorte d'ingénierie intelligente, alors vous avez atteint ce point de référence, mais vous n'avez pas nécessairement fait de progrès vers une compréhension plus profonde de ce que signifie être intelligent.

L'accent mis sur la réalisation humaine est-il également un problème ?

Je pense qu'à l'avenir, de nombreuses machines intelligentes ne feront rien de ce que font les humains. Beaucoup seront très simples et petits, vous savez, tout comme une souris ou un chat. Donc, se concentrer sur le langage et l'expérience humaine et tout ça pour réussir le test de Turing est en quelque sorte sans rapport avec la construction d'une machine intelligente. C'est pertinent si vous voulez construire une machine humaine, mais je ne pense pas que nous voulions toujours le faire.

Vous racontez une histoire dans le livre sur la présentation d'ordinateurs de poche à un patron d'Intel qui ne pouvait pas voir à quoi ils servaient. Alors, que feront ces futures IA ?

Je ne sais pas. Personne ne sait. Mais je ne doute pas que nous trouverons un million de choses utiles à faire pour les machines intelligentes, tout comme nous l'avons fait pour les téléphones et les ordinateurs. Personne n'avait prévu dans les années 40 ou 50 ce que feraient les ordinateurs. Ce sera la même chose avec l'IA. Ce sera bien. Certains mauvais, mais surtout bons.

Mais je préfère penser à cela sur le long terme. Au lieu de demander à quoi sert de construire des machines intelligentes ? Je demande Quel est le but de la vie ? Nous vivons dans un univers immense dans lequel nous sommes de petits points de rien. J'ai ce point d'interrogation dans la tête depuis que je suis tout petit. Pourquoi nous soucions-nous de quoi que ce soit ? Pourquoi faisons-nous tout cela ? Quel devrait être notre objectif en tant qu'espèce ?

Je pense qu'il ne s'agit pas de préserver le patrimoine génétique : il s'agit de préserver les connaissances. Et si vous y réfléchissez de cette façon, les machines intelligentes sont essentielles pour cela. Nous n'allons pas être là pour toujours, mais nos machines pourraient l'être.

Je trouve cela inspirant. Je veux un but à ma vie. Je pense que l'IA - l'IA telle que je l'envisage, pas l'IA d'aujourd'hui - est essentiellement un moyen de nous préserver pour un temps et un endroit que nous ne connaissons pas encore.

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