L’intelligence artificielle pourra bientôt évoluer comme un être vivant
Des chercheurs de l’université de Standford viennent d’opérer une petite révolution dans le monde de l’intelligence artificielle. En s’inspirant de la théorie de l’évolution de Darwin, ces derniers ont mis au point une IA capable de transmettre des modifications utiles aux générations suivantes.
Au fil du temps, l’intelligence artificielle n’a eu de cesse d’impressionner l’humain. Qu’elle soit capable de remporter un tournoi d’échecs contre les meilleurs joueurs ou de diagnostiquer Alzheimer à partir d’un simple dessin, cette dernière évolue à vitesse à grand V depuis quelques années. Néanmoins, « évoluer » n’est pas vraiment le terme exact. Aussi sophistiquée qu’elle soit, l’IA n’a pas encore réussi à imiter le vivant sur ce point.
En effet, nous n’avons pas encore vu d’IA se transformer en réponse à son environnement, en apprenant de ses erreurs et en transmettant ses mutations à ses descendants. Les chercheurs préfèrent plutôt développer plusieurs solutions distinctes à des problèmes donnés, pour ensuite les fusionner au sein d’une seule et même technologie. Mais une nouvelle étude pourrait réveiller Charles Darwin d’entre les morts.
Une intelligence artificielle qui s’inspire de la théorie de l’évolution
Dans un article intitulé « Apprentissage par renforcement évolutif profond » (DERL), des chercheurs de l’université de Stanford présentent une nouvelle technique de machine learning. Ces derniers ont ainsi créé une IA capable de se transformer au fil du temps en fonction de la complexité de son environnement. Le but : imiter la vie. « Notre objectif est d’élucider certains principes régissant les relations entre la complexité environnementale, la morphologie évoluée et la capacité d’apprentissage du contrôle intelligent », expliquent les scientifiques.
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Pour ce faire, l’IA en question, nommée DERL, est composée de plusieurs agents d’apprentissage capables de s’adapter pour trouver une solution. Ce sont ces derniers qui définissent la morphologie de l’IA. Elle est ensuite placée dans un environnement virtuel avec pour objectif de se déplacer d’elle-même. Au fur et à mesure de ses essais, DERL va déterminer quelles mutations entreprendre pour parcourir une plus grande distance. Ces mutations seront alors transmises à la génération suivante. En revanche, le nouveau modèle ne bénéficie pas des apprentissages de son aîné, seulement de sa morphologie.
Et le résultat est pour le moins surprenant. Tout comme les êtres vivants eux-mêmes, DERL a évolué de multiples manières pour surmonter les obstacles qui lui ont été présentés. De nombreuses morphologies ont vu le jour, chacune parvenant à résoudre les problèmes. C’est l’exact opposé que ce que font les IA actuelles, à savoir tester un large panel de solutions pour ne retenir que la plus efficace.
Une révolution dans le monde de l’IA
De plus, plus l’environnement est complexe, plus DERL devient intelligent. D’après les chercheurs, les agents ayant évolué dans différents environnements avec diverses tâches, comme la patrouille, l’évasion, la manipulation d’objets ou encore l’exploration, ont tendance à apprendre plus rapidement. Des résultats qui pourraient avoir de sérieuses retombées dans l’industrie de la robotique.
« DERL ouvre la voie à la réalisation d’expériences in silico à grande échelle afin d’obtenir des informations scientifiques sur la manière dont l’apprentissage et l’évolution créent ensemble des relations sophistiquées entre la complexité de l’environnement, l’intelligence morphologique et la capacité d’apprentissage des tâches de contrôle », souligne l’article.
« Nous espérons que notre travail encouragera d’autres explorations à grande échelle de l’apprentissage et de l’évolution dans d’autres contextes, afin d’obtenir de nouvelles connaissances scientifiques sur l’émergence de comportements intelligents pouvant être appris rapidement, ainsi que de nouvelles avancées techniques dans notre capacité à les instancier dans des machines ».
En revanche, on ne sait pas si DERL nous permettra enfin de ne travailler que 12 heures par semaine.
