Si vous avez regardé les deux premiers épisodes de l’excellente série Westworld, créée par HBO et diffusée en France par OCS, vous savez que tout le début de l’intrigue de la série commence par un problème simple : et si les androïdes pouvaient se souvenir ? Nous sommes encore loin de l’univers dépeint dans Westworld, mais les questions posées par le show ont des échos très contemporains dans l’actualité scientifique. Le travail sur la mémoire des intelligences artificielles est précisément le sujet du dernier article publié par DeepMind dans la revue Nature.
L’entreprise que vous connaissez probablement parce que sa création a vaincu les meilleurs joueurs de Go de la planète progresse à grands pas, avec le soutien de Google, sur la voie d’une intelligence artificielle qui aurait une manière de penser plus humaine. Pour eux, la mémoire est un facteur essentiel pour améliorer les réponses d’une IA. Par exemple, si vous connaissez un peu le métro parisien, vous saurez à peu près comment vous rendre de Strasbourg Saint-Denis à la Défense : vous vous souvenez que la 4 croise la 1 à la station Châtelet et que la Défense est sur cette ligne. Vous avez donc combiné deux séries de connaissances qui sont en mémoire, votre connaissance de la ligne 1 d’un côté, et celle de la ligne 4 de l’autre.
C’est à peu près comme cela que fonctionne la nouvelle intelligence artificielle de DeepMind, nommée DNC pour differentiable neural computers. Elle utilise de manière assez classique des réseaux de neurones à convolution pour corréler des données primaires, mais utilise également sa mémoire pour créer de nouvelles manières de traiter l’information, de nouveaux liens entre les faits. DeepMind a publié une vidéo qui montre comment un DNC peut, par exemple, comprendre un arbre généalogique.
En gardant en mémoire des relations simples entre deux personnes, l’ordinateur est capable de comprendre des relations complexes. Par exemple, deviner qui est le grand oncle maternel de Freya sans connaître l’information brute. L’ordinateur la devine simplement en analysant les données contenues dans sa mémoire sur les relations entre deux parents. En essayant de vulgariser au maximum cette avancée, DeepMind emploie des mots justes : « Nos DNC peuvent apprendre à partir d’exemples comme les réseaux neuronaux et peuvent aussi stocker des informations complexes comme les ordinateurs ».
À terme, DeepMind souhaite avoir entre ses mains une machine qui sait collecter des informations, les stocker et les relier entre elles pour répondre à des problèmes complexes. Un peu comme nos cerveaux, en somme.
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