Quand l'intelligence artificielle s'entiche des chats
Google a construit un "réseau neuronal" qui a ensuite été injecté dans You Tube pour apprendre à reconnaître ce qui y passionne le plus les hommes.
Des scientifiques des laboratoires de Google sont parvenus à créer l’un des plus grands réseaux de neurones artificiels au monde. Capable d’apprendre par lui-même et même de se passionner… pour les photos et vidéos de chats !
Pour ce faire, le "Google X Lab", hébergé par l’université de Stanford, a créé une intelligence artificielle composée de 16.000 machines reliées entre elles par un milliard de connections ni plus ni moins, rapporte le New York Times. Ce cerveau géant virtuel s’est ensuite vu propulsé dans une base de données composées de 10 millions d’images tirées de vidéos You Tube, avec pour seule consigne d’apprendre par lui-même.
L’un des principaux enseignements de cette expérience est qu’une intelligence artificielle plongée dans le même milieu que des êtres humains s’intéressera à la même chose qu’eux : les chats. En effet, en l’absence de consigne précise, le réseau neuronal de Google s’est mis à feuilleter, au hasard, les images de YouTube afin d’en tirer quelque chose à "apprendre".
Et son intérêt s’est donc porté sur un élément qui, apparemment, est celui qui passionne le plus les êtres humains sur YouTube : les vidéos de chats. Habituellement, ce type d’expérience est contrôlé par des êtres humains donnant à l’intelligence artificielle une série de modèles à reconnaître. Mais cette fois, l’intelligence artificielle développée par Google était totalement vierge de toute information ou connaissance.
Le réseau a tout d’abord identifié les images les plus "marquantes" avant de "décider" de se concentrer sur une figure, qu’il a ensuite analysée et appris à connaître en tant que "chat". Un processus intellectuel d’apprentissage jusqu’à présent inédit, qui peut être comparé, selon ses inventeurs, au cortex visuel du cerveau humain. Jeff Dean de Google précise :
Cette capacité d’apprentissage pourrait révolutionner la manière dont sont conçus les logiciels, qui paraissent désormais aptes à "apprendre" par eux-mêmes en puisant dans de vastes bases de données. Andrew Y. Ng, informaticien à l’université de Stanford, explique :
Nous sommes pourtant encore très loin d’un véritable cerveau numérique pouvant imiter le fonctionnement du cerveau humain, qui conserve encore une large avance sur la machine. Dans l'étude qui doit être prochainement présentée, les chercheurs écrivent :
chat ordinateur (SUPERSTOCK/SUPERSTOCK/SIPA)