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HOP #5 - Si l'intelligence m'était comptée (1/3)

Je n'ai pas perdu mon thème de vue, je lis, je regarde souvent des vidéos. Je pensais la discipline assez récente pour m'en faire rapidement une idée assez nette et une petite fiche bien propre. En réalité j'arrive trop tard, les bases théoriques de l'IA sont déjà si complexes et d'un niveau mathématique si élevé que je ne peux pas suivre.

Pour des notions sérieuses, je vous invite à écouter la chaîne YouTube Science4All. Vraiment ! Je milite mais personne n'a le courage de s'y mettre ! Il faut accepter de ne pas tout comprendre. Essayez.

Programme vs IA

On commence à nous vendre de l'intelligence artificielle partout y compris sur l'étiquette de produits qui semblent n'être que des algorithmes élaborés.
Si vous vous demandez quelle est la différence entre une IA et un programme prenons un exemple simple, une grille avec des cases noires et d'autres blanches.
Objectif : savoir si c'est un damier.

damier.pngUn programme va regarder la couleur de la première case, puis avancer sur la ligne en se demandant si la case suivante a la même couleur. Si oui, c'est terminé, ce n'est pas un damier. De la même façon, à chaque changement de ligne on vérifie que la couleur est différente de celle du dessus. Si on arrive au bout de la grille sans rencontrer d'anomalie, c'est un damier.

En résumé, un programme, c'est une suite d'instructions qui, mises bout à bout, retournent le résultat attendu. Manipuler un robot d'usine, envoyer une fusée dans l'espace, calculer une racine carrée. On peut faire des choses très complexes sans aucune intelligence, pour peu qu'on puisse décrire petit bout par petit bout l'ensemble des étapes.

Là où les choses se compliquent, c'est quand cette description devient difficile. Une des premières applications de l'IA a été de lire les montants inscrits à la main en chiffres sur les chèques.

Reprenons notre grille de cases noires ou blanches. On cherche à savoir si les cases noires forment le chiffre « 1 », écrit à la main. Un programme peut tester si plusieurs cases se suivent à la verticale. Et vérifier qu'à partir de la case du haut, on part en diagonale vers le bas/gauche. Mais combien de cases dans chaque direction? Les chiffres ne sont pas toujours écrits de la même taille. Et si le chiffre n'est pas écrit parfaitement droit ? Si la diagonale n'est pas pile à 45° ? Et comment être sûre que ça n'est pas un 7 ?

Vous arrivez à envisager les tailles, les angles et à décrire toutes les combinaisons de cases noires pour faire un « 1 ». Parfait, vous avez un programme qui fonctionne (et bcp de patience). Ce n'est toujours pas une intelligence mais l'important, c'est que la tâche soit accomplie.

velos.pngJe vous engage pour la tâche suivante. Je vous donne encore une grille. Terminé le noir et blanc. C'est une photo couleur numérique prise dans la rue, et je vous demande, toujours à partir de l'unique information de la couleur des « cases » (les pixels), de me trouver une règle qui me dira s'il y a ou non un vélo sur l'image. Facile non ? Notre œil et notre cerveau le font en continu, des dizaines de milliers de fois par jour, sans effort. Prendre des informations lumineuses, en extraire des concepts.

Pourtant... Si la tâche est simple à comprendre elle est impossible à décrire. Le vélo peut être de toutes les couleurs, de plusieurs couleurs, même. Il n'a pas toujours la même forme de guidon. Il peut y avoir une poubelle devant. Il peut être vu de face ou sous n'importe quel angle.

On ne traite plus avec une trentaine de cases, mais avec des millions de pixels. Trop de données, trop de possibilités. Si on ne peut pas décrire la résolution de la tâche, on ne peut pas la programmer.

C'est là qu'intervient l'IA.

Le « machine learning » (apprentissage machine), consiste pour une machine à répéter un très grand nombre de fois une tâche, à comparer sa réponse à une "bonne réponse" pré-enregistrée et à corriger ensuite sa méthode pour s'approcher de cette réponse.

Le Deep learning (apprentissage profond) est une technique de machine learning, qui manie de plus grandes quantités de données. Cette méthode cherche en quelque sorte elle-même son chemin vers la résolution de problèmes complexes.

IA.JPGLes modèles actuels copient un peu le principe du réseau de nos neurones. Les données d'entrées passent successivement par des couches de "neurones", qui sont comme de petits thermostats qui amplifient ou réduisent le signal reçu. Le transmettent à la couche suivante ou le bloquent tant qu'un certain seuil n'est pas atteint. Au premier "tour", le résultat est aléatoire, puis, à partir de l'écart entre cette réponse et la bonne, la machine fait bouger les thermostats pour voir si en recalculant, elle s'approchera ou s'éloignera du résultat. Et ainsi de suite, essai après essai.

Rien ne dit que cette technologie sera celle dont découlera l'IA du futur, qui concurrencera notre cerveau. Le biomimétisme est une piste de recherche parmi d'autres. L'avion ne bat pas des ailes.

L'explication la plus claire que j'ai trouvée pour l'instant est celle de Science Étonnante .

A suivre dans les prochains jours :

Partie 2 : Petit tour des stupéfiantes applications de l'IA aujourd'hui

Partie 3 : Et demain ?



 

Lien permanent Catégories : Laboratoire 4 commentaires

Commentaires

  • L'avantage avec moi, c'est que je n'y connais rien et que les bases que tu poses m'apprennent déjà beaucoup de choses !
    C'est assez fascinant tout ça. Je suis allée voir la vidéo de science étonnante que tu as donnée en lien, et je suis soufflée par la façon dont ça fonctionne. Les pochettes de CD créées par les IA, et les images psychédéliques qui la force à voir des choses qui n'existent pas qui se révèlent assez pertinentes !
    Je vais lire la suite de tes articles de ce pas !

  • ça me fait super plaisir que tu aies eu le courage de te lancer dans la lecture !
    Je suis déçue de ne pas avoir mieux digéré l'histoire des thermostats. ça m'a l'air passionnant en tout cas et presque... simple. C'est comme ajuster des curseurs et par miracle, à la fin, ça fonctionne. J'ai cru comprendre que la difficulté réelle réside dans la façon dont on doit créer ces réseaux. Combien de couches, cb de neurones dans chaque couche, lesquels relier auxquels. Je n'ai rien trouvé de précis là dessus pour l'instant. Rien d'intelligible disons. Mon objectif premier était d'en créer un petit rien que pour moi pour tester... Mais en effet, le sujet ne passionne pas les foules, ce serait du temps perdu supplémentaire.

  • Et pourquoi une perte de temps ? Les loisirs qui nous plaisent n'en font pas partie. Je colorie... ça n'apporte rien à personne.
    Il manque juste un bon moyen de diffusion à tes articles. Forums sur l'IA, par exemple !

    J'ai compris la même chose que toi sur les réseaux de neurones. La superposition des couches et le grand nombre de connexions de chacun rend les chemins innombrables et donc longs et lourds à tester... Mais ils ont quand même l'air d'y arriver... Notre cerveau fait ça à chaque instant, même quand on dort. On a quand même un temps d'avance !

  • Mon lectorat actuel trié sur un volet de lucarne me convient.
    Au passage, si la/le visiteur/euse régulier.e en provenance (d'après les statistiques du blog), de la région parisienne veut venir discuter dans les commentaires, c'est tout à fait autorisé. On ne mange personne. Enfin... surtout Solessor. Moi parfois j'ai sale caractère. Mais jetez-vous à l'eau ! Plus on est de fous...

    C'était ma minute sociale.

    Donc, un petit temps d'avance, oui... et les progrès suivent une courbe exponentielle. Chaque pas permet d'avancer plus vite.
    Nous verrons peut-être la grande révolution de notre vivant. C'est pour l'emploi que ça me soucie. Nous sommes trop lents dans nos changements.

    C'est très Darwinien, l'IA. Pour ça que le sujet me fascine sans doute. D'ailleurs certains systèmes fonctionnent par sélection des réseaux efficaces, plutôt que par le laborieux apprentissage d'un réseau. Soit tu formes un gars à devenir pianiste, soit tu prends 3000 gars en casting et tu gardes celui qui a un don naturel.

    J'aimerais parvenir à en comprendre plus. Mais je sens que j'ai trop vieilli, je n'ai plus la souplesse. et les maths pointues me répugnent toujours. C'est ma limite.

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