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6 Fév, 2024

Ce que les bébés peuvent apprendre à l’IA

Ce que les bébés peuvent apprendre à l’IA

L’étude de la façon dont les bébés apprennent pourrait nous aider à développer des modèles d’IA plus puissants.

Les bébés humains sont des créatures fascinantes. Bien qu’ils soient totalement dépendants de leurs parents pendant une longue période, ils sont capables de faire des choses étonnantes. Les bébés ont une compréhension innée de la physique de notre monde et peuvent apprendre rapidement de nouveaux concepts et de nouvelles langues, même avec des informations limitées.

Même les systèmes d’IA les plus puissants dont nous disposons aujourd’hui n’ont pas ces capacités. Les modèles linguistiques qui alimentent des systèmes tels que ChatGPT, par exemple, sont excellents pour prédire le mot suivant dans une phrase, mais ils sont loin d’avoir le bon sens d’un enfant en bas âge. 

Et si une IA pouvait apprendre comme un bébé ? Les modèles d’IA sont formés sur de vastes ensembles de données comprenant des milliards de points de données. Des chercheurs de l’université de New York ont voulu voir ce que ces modèles pouvaient faire lorsqu’ils étaient entraînés sur un ensemble de données beaucoup plus restreint : les images et les sons perçus par un enfant qui apprend à parler. À leur grande surprise, leur IA a beaucoup appris, grâce à un bébé curieux appelé Sam.

Les chercheurs ont fixé une caméra sur la tête de Sam, qui l’a portée par intermittence pendant un an et demi, depuis l’âge de six mois jusqu’à un peu après son deuxième anniversaire. Le matériel qu’elle a recueilli a permis aux chercheurs d’enseigner à un réseau neuronal à associer les mots aux objets qu’ils représentent, rapporte Cassandra Willyard dans cet article.

Cette recherche n’est qu’un exemple parmi d’autres de la façon dont les bébés pourraient nous rapprocher de la possibilité d’apprendre aux ordinateurs à apprendre comme les humains et, à terme, de construire des systèmes d’IA aussi intelligents que nous. Les bébés inspirent les chercheurs depuis des années. Ils sont de fins observateurs et d’excellents apprenants.

Les bébés apprennent également par essais et erreurs, et les humains deviennent de plus en plus intelligents au fur et à mesure qu’ils découvrent le monde. Les psychologues du développement affirment que les bébés ont un sens intuitif de ce qui va se passer. Par exemple, ils savent qu’une balle existe même si elle est cachée, qu’elle est solide et ne changera pas soudainement de forme, et qu’elle roule en suivant une trajectoire continue et ne peut pas soudainement se téléporter ailleurs.

Les chercheurs de Google DeepMind ont essayé d’apprendre à un système d’IA à avoir le même sens de la « physique intuitive » en entraînant un modèle qui apprend comment les choses bougent en se concentrant sur les objets dans les vidéos plutôt que sur les pixels individuels. Ils ont entraîné le modèle sur des centaines de milliers de vidéos pour apprendre comment un objet se comporte.

Selon la théorie, si les bébés sont surpris par quelque chose comme une balle qui s’envole soudainement de la fenêtre, c’est parce que l’objet se déplace d’une manière qui va à l’encontre de leur compréhension de la physique. Les chercheurs de Google DeepMind ont également réussi à faire en sorte que leur système d’IA manifeste de la « surprise » lorsqu’un objet se déplace différemment de la façon dont il a appris que les objets se déplacent.

Yann LeCun, lauréat du prix Turing et responsable scientifique de Meta pour l’IA, a affirmé qu’apprendre aux systèmes d’IA à observer comme des enfants pourrait être la voie à suivre pour obtenir des systèmes plus intelligents. Il explique que les êtres humains disposent d’une simulation du monde, ou « modèle du monde », dans leur cerveau, qui leur permet de savoir intuitivement que le monde est tridimensionnel et que les objets ne disparaissent pas réellement lorsqu’ils sont hors de vue. Il nous permet de prédire où une balle qui rebondit ou un vélo qui roule à toute allure se trouveront dans quelques secondes. Il est en train de construire des architectures entièrement nouvelles pour l’IA, qui s’inspirent de la manière dont les humains apprennent. Nous avons évoqué ici son grand pari pour l’avenir de l’IA.

Les systèmes d’IA actuels excellent dans des tâches précises, comme jouer aux échecs ou générer un texte qui ressemble à un texte écrit par un humain. Mais comparés au cerveau humain, la machine la plus puissante que nous connaissions, ces systèmes sont fragiles. Ils n’ont pas le bon sens qui leur permettrait de fonctionner de manière transparente dans un monde désordonné, de faire des raisonnements plus sophistiqués et d’être plus utiles à l’homme. L’étude de la façon dont les bébés apprennent pourrait nous aider à débloquer ces capacités.

Un apprentissage plus approfondi

Ce robot peut ranger une pièce sans aucune aide

Les robots sont doués pour certaines tâches. Ils sont excellents pour ramasser et déplacer des objets, par exemple, et ils sont même de plus en plus doués pour cuisiner. Mais si les robots peuvent facilement accomplir des tâches de ce type en laboratoire, les faire travailler dans un environnement inconnu où l’on ne dispose que de peu de données est un véritable défi.

Prenez ça, s’il vous plaît : Aujourd’hui, un nouveau système appelé OK-Robot pourrait apprendre aux robots à ramasser et à déplacer des objets dans des environnements qu’ils n’ont jamais rencontrés auparavant. Cette approche pourrait permettre de combler le fossé entre les modèles d’IA qui s’améliorent rapidement et les capacités réelles des robots, puisqu’elle ne nécessite pas de formation supplémentaire complexe et coûteuse. Pour en savoir plus sur Rhiannon Williams, cliquez ici.

Bits et octets

Semafor 🤝🏻 Microsoft

La startup d’information Semafor a conclu un accord avec Microsoft pour utiliser les chatbots d’intelligence artificielle du géant technologique afin de créer des articles. En cas d’actualité brûlante, Semafor utilisera les chatbots pour rechercher des reportages et des commentaires dans différentes langues auprès d’autres sources d’information dans le monde entier. Ces informations seront intégrées dans un nouveau flux appelé « Signals ». (Financial Times)

Une multinationale a perdu 26 millions de dollars dans une arnaque de deepfake call

Les « deepfakes » sont devenus incontrôlables, et il ne s’agit pas seulement de pornographie. Selon le South China Morning Post, des escrocs ont réussi à tromper des employés en utilisant des imitations du directeur financier d’une multinationale pour transférer des fonds de l’entreprise sur cinq comptes bancaires différents à Hong Kong. À mesure que cette technologie s’améliore et devient plus accessible, il faut s’attendre à voir de plus en plus d’histoires de ce genre. (Bloomberg)

Les pays de l’UE approuvent la loi sur l’IA

La loi sur l’IA s’est rapprochée de son entrée en vigueur, les pays de l’UE ayant voté en sa faveur. Mais comme le veut la tradition européenne, il y a eu beaucoup de panique à la dernière minute et des tensions ont surgi lorsque la France a tenté d’édulcorer le projet de loi. Euractiv propose un résumé complet de la situation. La dernière étape est le vote du Parlement européen au printemps. Dragoș Tudorache, l’un des principaux négociateurs de la loi sur l’IA, interviendra lors de notre événement EmTech Digital à Londres les 16 et 17 avril.

Au cœur des expériences d’IA à fort enjeu de l’industrie musicale

Un article amusant sur les bouleversements que connaît l’industrie musicale et sur la manière dont un vétéran, Lucian Grainge, président-directeur général d’Universal Music Group, tente de tirer parti de la technologie sans sacrifier les droits d’auteur. (The New Yorker)

https://www.technologyreview.com/2024/02/06/1087793/what-babies-can-teach-ai/