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De temps en temps, la technologie progresse à pas de géant, d’une manière qui nous surprend tous. L’intelligence artificielle (IA) a longtemps été considérée soit comme une utilisation limitée dans notre vie quotidienne, soit comme une vision lointaine de la science-fiction du futur. Pourtant, une révolution dans le domaine de l’intelligence artificielle se déroule presque furtivement parmi nous et elle est sur le point de changer le monde tel que nous le connaissons. Ici, nous aurons un aperçu de la nouvelle aube des super-esprits de l'IA et de la raison pour laquelle elle est motivée par les neurosciences et liée au fonctionnement de notre propre cerveau.
L’approche conventionnelle de l’informatique est restée fondamentalement la même depuis qu’Alan Turing a développé pour la première fois des machines pour aider à déchiffrer le code Enigma pendant la Seconde Guerre mondiale. Cela implique d’écrire un script informatique ou un ensemble de règles comportementales, appelé algorithme, puis d’effectuer en série un calcul à la fois. Bien que la puissance de calcul ait augmenté de façon exponentielle, suite à la tristement célèbre loi de Moore , la méthodologie derrière l'informatique est pour la plupart restée inchangée. La principale différence de nos jours est que les ordinateurs sont beaucoup plus rapides à traiter les points de données grâce à un matériel supérieur. Prenez par exemple un smartphone moderne, son processeur compresse littéralement des milliards de transistors dans une minuscule puce.
Du point de vue de l'IA, cela a alimenté une augmentation de ce que l'on appelle le calcul par force brute : tant qu'un programmeur écrit le bon type d'algorithmes, les ordinateurs peuvent résoudre de gros problèmes simplement par la vitesse et la quantité de calculs qu'ils peuvent effectuer. Le plus célèbre, cela a conduit à la défaite du champion du monde d'échecs de longue date Gary Kasporov par Deep Blue d'IBM . Bien que ces exploits soient impressionnants, l’utilité de ce type d’intelligence artificielle suscite depuis longtemps un scepticisme. Surnommée IA étroite ou faible pour une raison, elle n'est généralement utile que pour résoudre des problèmes très spécifiques qui ne se traduisent fondamentalement pas par la complexité du monde réel. Cela laisse peu ou pas d’espoir d’imiter le type d’intelligence créatrice que possède la conscience humaine.
Deep Mind de Google qui a créé Alpha Go , l'IA développée pour affronter le jeu diaboliquement complexe du « Go ». Dans ce jeu, les techniques de force brute ne fonctionnent pas bien, alors que les humains excellent grâce à l'intuition. Bien qu'Alpha Go ait réussi à vaincre le champion du monde Lee Sedol , il l'a fait en se nourrissant d'énormes quantités de jeux de joueurs d'élite de Go, en copiant et en combinant leurs stratégies, puis en exécutant des mouvements sans erreurs. Oui, cela a été un succès, mais dans le cadre plus vaste des progrès de l’IA, Alpha Go est essentiellement limité par les connaissances que les humains ont acquises, avec peu de chances d’aller plus loin.
Même si peu de gens le savent, l’IA a connu une révolution ces dernières années en adoptant une approche informatique complètement nouvelle et innovante qui imite réellement la façon dont notre cerveau résout les problèmes. Plutôt que d'adopter une approche algorithmique basée sur des règles, une nouvelle méthode appelée « apprentissage profond » a fait un pas de géant dans l'évolution pour créer une nouvelle forme d'IA générale qui n'a littéralement pas besoin qu'on lui dise quoi faire. Au lieu de cela, il commence à peu près comme un nouveau-né, et à partir de zéro, il s'attaque aux problèmes en apprenant son monde, expérience après expérience. Puis, à chaque étape, il crée ses propres comportements intrinsèquement nouveaux, basés sur ce qu’il considère comme la meilleure solution.
Cela a donné naissance à Alpha Go Zero – zéro sens à partir de rien d’autre que les simples règles du jeu. Ce changement de nom apparemment inoffensif représente une IA qui a redéfini ce dont les ordinateurs sont capables.
Alpha Go Zero commence à jouer au Go contre lui-même, expérimente ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné, peaufiné, puis rejoué. En seulement 3 jours, et de manière époustouflante, il a utilisé ce qu'il avait appris pour vaincre la version d'Alpha Go qui avait vaincu Lee Sedol. Cependant, il ne s'est pas arrêté là et a battu la version la plus évoluée d'Alpha Go (Master), remportant 100 parties 0. Ce qui est vraiment impressionnant, c'est qu'il n'a pas été conçu spécifiquement pour jouer au Go – il semblait juste aimer il.
Alors on lui a donné des échecs pour jouer. En seulement 4 heures d'auto-entraînement, il est devenu suffisant pour conquérir l'actuel champion du monde d'échecs en IA.
Il l’a fait d’une manière qui a stupéfié les experts des échecs humains. En effet, cela a créé de nouvelles stratégies que personne n’avait jamais vues. Cela comprenait des enchaînements de tactiques nouvelles comme sacrifier une reine pour obtenir un avantage de position et attaquer avec son pion roi. Les experts l'appelaient « échecs extraterrestres » ou « échecs d'attaque fous ». Le style de jeu fraîchement découvert d'Alpha Go Zero a changé la façon dont les humains perçoivent réellement le jeu lui-même.
Alors, comment se forme ce type d’intelligence créative et auto-apprenante et quel est son lien avec le cerveau humain ? Eh bien, il s’agit vraiment de calculs qualitatifs plutôt que quantitatifs. L'esprit humain est ce que l'on appelle un système complexe , d'où l'intelligence et la conscience émergent des interactions collectives de milliards de neurones qui communiquent entre eux. Les efforts pour comprendre comment cela fonctionne réellement impliquent la théorie de la complexité ou la théorie des systèmes . Il s’agit en fin de compte de l’idée que le tout est plus que la somme des parties. Par exemple, un seul neurone n’a aucune intelligence, donc l’approche réductionniste classique du progrès scientifique ne suffit pas vraiment en ce qui concerne le fonctionnement global du cerveau.
Les humains, pour la plupart, ne sont pas construits avec un ensemble prédéfini de règles de comportement. Au lieu de cela, nous découvrons le monde, apprenons, puis nous adaptons. Cela se fait principalement via le néo-cortex, qui utilise un traitement non linéaire et non algorithmique pour trouver des solutions pour des comportements optimaux. Ces nouvelles découvertes peuvent alors même être codées pour devenir des comportements automatiques, exécutés sans réellement réfléchir - imaginez quelqu'un faire éclater un ballon à côté de vous.
La nouvelle révolution de l'IA adopte une approche étrangement similaire, où l'apprentissage émerge via des réseaux de neurones profonds , fonctionnant à peu près de la même manière que notre néo-cortex. Plutôt que de traiter les informations en série, un point de données à la fois, les calculs sont effectués en parallèle et via des interactions presque organiques. Cette méthode utilise beaucoup moins de ressources informatiques que les IA traditionnelles, tout en atteignant des niveaux d’intelligence beaucoup plus larges. Plus important encore, il n’y a aucun travail de programmation une fois créé – il s’agit simplement de présenter les problèmes d’IA à résoudre.
Étrangement, et tout comme pour le cerveau, la manière dont l’apprentissage profond se produit réellement à un niveau fondamental reste encore un mystère.
Aussi fascinants que soient ces développements, la question ultime est la suivante : cette nouvelle forme d’IA s’attaquera-t-elle aux problèmes du monde réel ? Après tout, les ordinateurs qui ne font que jouer tout le temps à des jeux de société ne sont pas très utiles en pratique.
La réponse est oui. Les voitures autonomes et les moteurs d'apprentissage vocal de Google ne sont que des exemples rapides d'applications développées aujourd'hui, mais il faut s'attendre à ce qu'il ne s'agisse que de la pointe de l'iceberg. Les géants de l’entreprise tels que Google, Amazon et Facebook investissent tous d’énormes ressources dans le développement d’IA d’apprentissage profond en tant que fonctionnalité essentielle au cœur de leurs activités. Il existe également la perspective alléchante d’une percée dans l’informatique quantique, qui promet une augmentation gargantuesque de la puissance de calcul.
D’un autre côté, le nouvel élan de l’IA suscite une nouvelle et sérieuse inquiétude selon laquelle l’IA pourrait non seulement nous remplacer, mais devenir potentiellement une menace existentielle pour l’humanité. Même des personnalités comme Elon Musk et le regretté mais grand Stephen Hawking ont lancé des avertissements publics sur la réalité d’une telle menace.
Comme nous l'avons vu avec Alpha Go Zero, les résultats de cette évolution de l'intelligence artificielle nous surprendront probablement, mais une chose est sûre : les super-esprits de l'IA arrivent et ils changeront la vie telle que nous la connaissons.
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