Des ordinateurs vivants forgent une « intelligence collective » et collaborent pour déjouer l’IA.
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Dans une nouvelle interprétation de l’expression « deux têtes valent mieux qu’une », les créateurs du premier ordinateur biologique au monde ont découvert que la mise en commun de 15 de ces cerveaux synthétiques a permis à leurs neurones humains collectifs de fonctionner mieux et plus intelligemment.
Lors de la première Conférence internationale sur l’intelligence des organoïdes qui s’est tenue cette semaine aux États-Unis, la société australienne Cortical Labs a présenté son nouveau système, baptisé, à juste titre, HIVE.
Le système consiste à relier 15 des ordinateurs biologiques révolutionnaires CL1 de l’entreprise, partant du principe qu’au lieu d’une seule machine alimentée par un groupe de cellules cérébrales résolvant des problèmes et apprenant des tâches, le travail d’équipe permettrait peut-être d’atteindre un autre niveau.
Bien que la supériorité intellectuelle ne garantisse pas automatiquement le succès – quiconque a déjà participé à un projet de groupe le sait pertinemment –, les machines CL1 de HIVE semblaient répartir les différents aspects de la tâche à accomplir, les triant selon le chemin le plus efficace pour atteindre l’objectif. Les scientifiques n’auraient pas pu « enseigner » cela aux neurones cultivés en laboratoire ; ils l’ont simplement compris une fois intégrés à un réseau plus vaste.
« L’informatique biologique recèle un potentiel énorme, mais les systèmes utiles ne peuvent pas dépendre d’une seule culture fonctionnant parfaitement à chaque fois », déclare le Dr Brett Kagan , cofondateur et PDG de Cortical Labs.
« La nature résout les problèmes complexes collectivement », ajoute-t-il. « Le cerveau répartit l’information entre des régions spécialisées, tandis que les ruches s’appuient sur de nombreuses ouvrières, chacune ayant ses propres fonctions et contribuant à un résultat commun. HIVE applique ce même principe au calcul biologique, créant des systèmes plus cohérents, résilients et performants que n’importe quelle culture prise individuellement. »
« Le fonctionnement conjoint de systèmes neuronaux discrets n’est pas nouveau dans la nature, sauf que nous disposons désormais d’une échelle qui peut transcender les limites physiologiques, rendue possible par l’incroyable contrôle, l’échelle et l’intégration matérielle permises par la plateforme CL1 de Cortical Labs . »
Selon l’équipe, la configuration HIVE est non seulement évolutive, mais aussi plus stable.
Comme il s’agit de cellules vivantes, un groupe de neurones peut être performant un jour et moins actif le lendemain. La combinaison de plusieurs groupes permet de maintenir les performances en répartissant la charge. Elle permet également au système de continuer à fonctionner si un groupe cesse de répondre pour une raison quelconque.
Dans un test impliquant la reconnaissance de symboles, Cortical rapporte que la mise en relation de sept ordinateurs biologiques a permis d’augmenter la précision des résultats d’environ 80 % à 99 %.
Un autre test consistait à faire guider un personnage virtuel par HIVE à travers une grille pour trouver une cible spécifique. L’équipe a comparé son système avec le réseau de neurones artificiels Deep Q Network (DQN) classique, qui utilise des algorithmes plutôt que des cellules cérébrales.
Le DQN a obtenu environ 32 % du score maximal, tandis que le meilleur ordinateur cortical individuel a atteint 40 %. Lorsque plusieurs ordinateurs biologiques ont contribué à déterminer les actions à entreprendre, le score a grimpé à environ 70 %. La répartition de la tâche entre des groupes de bioinformatique spécialisés a permis d’obtenir des résultats encore plus élevés (environ 80 %).
Il est important de noter qu’il s’agit de résultats préliminaires, limités par le protocole expérimental et le modèle d’IA utilisé pour évaluer HIVE. L’équipe de Cortical Labs affirme néanmoins qu’ils plaident fortement en faveur du travail collectif des réseaux neuronaux, plutôt que de l’utilisation individuelle de ces machines.
Naturellement, l’équipe souhaite maintenant comprendre comment les neurones transmettent des signaux et traitent les retours d’information entre ces machines connectées, et également voir si l’ajout de connexions supplémentaires pourrait faire progresser encore davantage les choses dans la bonne direction.
« Une culture peut être particulièrement performante un jour donné, tandis qu’une autre ne l’est pas », explique Johnson Zhou, chercheur chez Cortical Labs. « Lorsque les cultures collaborent, ces différences individuelles ont moins d’influence sur le résultat final. HIVE nous offre un moyen de gérer cette variabilité tout en tirant parti de l’adaptabilité qui fait la force des systèmes biologiques. »
Au-delà des applications pratiques, ce type de système représente une manière bien plus économe en énergie d’exploiter l’apprentissage automatique.
Ces recherches ont été présentées lors de la première Conférence internationale sur l’intelligence des organoïdes (ICOI), qui s’est tenue à Washington, DC, les 26 et 27 octobre.