L’intelligence artificielle est une discipline qui, historiquement, a récompensé les grands penseurs. James Marshall, professeur d’informatique à l’Université de Sheffield au Royaume-Uni, voit petit.
Contenu
- Construire des systèmes de navigation plus intelligents
- Provoquer un buzz
Ce n’est pas une offense, mais plutôt une description précise de son travail. Sa startup, Technologies Optéranes, vient de recevoir 2,8 millions de dollars pour poursuivre ses travaux. Là où d’autres se concentrent sur la création d’IA. avec une intelligence au niveau humain, poussant encore plus loin dans les domaines de « intelligence générale artificielle », Marshall vise quelque chose de bien plus petit que l’humain. cerveau. Il veut construire un cerveau artificiel d'abeille.
Le cerveau d’une abeille est plusieurs fois plus petit et techniquement plus simpliste que celui d’un cerveau humain. À notre connaissance, un cerveau humain compte environ 86 milliards de neurones et un volume de 1 274 centimètres cubes. Le cerveau d’une abeille possède 1 million de neurones et a à peu près la taille d’une tête d’épingle.
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La réingénierie d’un cerveau artificiel d’abeille en silicium devrait être beaucoup plus simple que la construction d’un cerveau humain artificiel. En fait, les plus grands réseaux de neurones possèdent désormais considérablement plus de neurones artificiels que l’abeille n’en possède de vrais. Si les neurones artificiels suffisaient à construire une intelligence comparable à celle d’un véritable animal, nous devrait avoir une intelligence artificielle nettement plus avancée en intelligence générale qu’un grenouille. Inutile de dire que ce n’est pas le cas.
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Marshall a déclaré à Digital Trends que son intérêt pour la recherche avait été suscité à l'origine en entendant parler de des projets à grande échelle visant à construire une simulation informatique complète du cerveau humain. « Ma première réponse à cela a été: « Si vous voulez commencer à construire un modèle de n’importe quel cerveau de la planète, pourquoi diable commenceriez-vous par le plus compliqué? » », a-t-il déclaré.
Construire des systèmes de navigation plus intelligents
Les abeilles peuvent sembler plus simples – et, dans un sens très réel, elles le sont – mais l’ingénierie inverse d’un cerveau d’abeille n’est pas une question de fruit à portée de main sans application pratique. Marshall a déclaré que les abeilles sont « des navigatrices visuelles accomplies, [aptes à] la navigation sur de longues distances, avec des capacités d'apprentissage très sophistiquées. Ils sont bien plus que le simple type d’automates réactifs que les gens pensent souvent être des insectes. Individuellement, ils sont très intelligents.
Recherche précédente a suggéré que les abeilles sont capables de résoudre des défis tels que le problème du voyageur de commerce (dans leur cas, trouver le le chemin le plus court entre des fleurs découvertes dans un ordre aléatoire) en une fraction du temps qu'il faudrait au sommet du monde supercalculateurs. Construire un cerveau d'abeille en silicium pourrait donc aider à développer des outils de navigation sophistiqués qui pourraient être légers, à très faible consommation et des ordres de grandeur plus efficaces que le approches d'apprentissage profond", a déclaré David Rajan, PDG d'Opteran. La technologie de l’entreprise pourrait alimenter les futurs drones, véhicules autonomes et divers robots.
« Avoir un million de neurones et un nombre important de synapses n’est pas la fin de l’histoire; c’est la façon dont vous les connectez ensemble.
Les méthodologies actuelles de deep learning s’inspirent d’une abstraction du cortex visuel du cerveau, faisant référence à son centre de reconnaissance visuelle. Les algorithmes d’Opteran, inspirés des abeilles, reflètent quant à eux plus pleinement le fonctionnement réel du cerveau. "Quand vous regardez un cerveau complet, il est hautement structuré", a déclaré Marshall. "Vous avez différentes régions du cerveau qui font des choses différentes, qui sont structurées en interne de différentes manières, avec des connexions bien définies entre elles."
Rajan, qui a décrit l’approche de l’entreprise vers des algorithmes cérébraux davantage inspirés du biomimétisme comme étant fondamentalement différent des approches actuelles, a déclaré qu’il ne l’appelle pas intelligence artificielle, mais plutôt « intelligence naturelle ». intelligence."
« Avoir un million de neurones et un nombre important de synapses n’est pas la fin de l’histoire; c'est la façon dont vous les connectez ensemble », a déclaré Marshall. « Il s’agit également du type de traitement de l’information effectué au niveau neuronal, car plus d’un type de neurone dans le cerveau réel, bien qu’il n’y ait souvent qu’un seul type de neurone dans un cerveau profond. filet."
Provoquer un buzz
L’approche d’Opteran en matière de technologie cérébrale comporte plusieurs éléments extrêmement prometteurs. Son algorithme haute performance consommera beaucoup moins d’énergie que les systèmes informatiques lourds utilisés par les outils d’apprentissage profond d’aujourd’hui. Surtout, ses créateurs promettent qu'aucune formation ne sera requise, ce qui le rendra beaucoup plus facile à déployer dès le départ, et il sera plus efficace dans la gestion des événements de style cygne noir. cas extrêmes. De plus, il est prévisible, avec des règles transparentes qui lui donnent un avantage sur les approches opaques et invérifiables actuelles utilisées par l’IA. des chercheurs.
Opteran lancera ses premiers outils commerciaux dans les 18 prochains mois, notamment une technologie pour les obstacles évitement et navigation réactive, et prise de décision autonome, ainsi qu'Opteran See, une vision à 360 degrés caméra.
D’ici là, l’idée qu’il s’agisse d’une approche plus robuste pour construire des technologies de détection autonomes reste sujette à caution. Toutefois, les premiers signes sont prometteurs. Un essai récent impliquait l’utilisation de la technologie Opteran pour piloter un petit drone de moins de 250 grammes, avec autonomie complète à bord, utilisant moins de 10 000 pixels provenant d'un seul panoramique basse résolution caméra. Un drone qui pense comme un bourdon? C’est certainement quelque chose à surveiller.
Mais comment savoir si on a créé le cerveau d’un bourdon en silicium? Après tout, comme le font les principaux neuroscientifiques je tiens à souligner, il y a encore beaucoup de choses que nous ignorons sur le cerveau et que nous ne pouvons donc pas espérer faire de l’ingénierie inverse. Existe-t-il les étapes nécessaires dans le biomimétisme des bourdons pour savoir quand une I.A. modelé sur un bourdon fait ce que ses créateurs prétendent ?
"Ce qui nous importe vraiment sur le plan commercial, c'est le comportement, la compétence du système", a déclaré Marshall. « En tant qu’entreprise, nous ne prétendons pas que nous sommes convaincus d’avoir reproduit le fonctionnement de l’abeille. [Au lieu de cela, nous voulons dire] nous sommes convaincus d'avoir reproduit un système qui est comportementalement robuste, et qui nous semble se comporter comme s'il s'agissait d'une abeille agissant comme une abeille. Cela revient à la définition d’Alan Turing d’une IA. test. Comment savoir quand vous avez créé l’IA? Vous ne pouvez pas vraiment regarder à l’intérieur et dire: « oui, c’est l’IA ». Il doit s’agir d’un test comportemental. C'est ce que Jeu d'imitation est; Quand peut-on tromper un observateur humain en lui faisant croire qu’il parle à un autre humain plutôt qu’à une IA? »
Un test de Turing pour les robots-abeilles, alors? Les prochaines années semblent de plus en plus intéressantes. Lorsque les robots de demain seront alimentés par un algorithme inspiré des bourdons, rappelez-vous où vous l’avez entendu pour la première fois. Et pourquoi, en matière d’IA, penser petit n’est pas si mal après tout.
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