La manière dont Facebook entraîne ses intelligences artificielles est parfois déroutante : l’entreprise l’a encore montré le 11 juillet 2018, en annonçant que son laboratoire de recherche FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research) formait des IA à la reconnaissance du langage en leur demandant de guider des touristes virtuels dans les rues new-yorkaises.
Baptisée Talk the Walk, cette méthode d’entraînement confronte deux intelligentes artificielles distinctes : elles doivent réussir à « communiquer entre elles pour atteindre l’objectif commun de se déplacer vers une localisation spécifique ».
Dans New York à 360°
Pour corser davantage l’expérience, ces intelligences artificielles doivent réaliser cette tâche à partir d’images à 360 degrés des quartiers de New York. « Ceci est réalisé avec l’aide du bot guide qui ne voit rien, hormis une carte du quartier », précisent les chercheurs Douwe Kiela et Jason Weston, membres du FAIR.
Les IA peuvent aussi utiliser des exemples de dialogues entre humains, qui se donnent des indications d’itinéraires dans l’espace.
Comme le note The Verge, cette façon d’entraîner des intelligences artificielles peut sembler quelque peu étrange. Pourtant, le FAIR n’utilise ici une méthode de recherche connue sous le nom d’ « embodied learning », consistant à apprendre « par le corps ». Autrement dit, ces technologies sont en train d’apprendre le langage de la même manière que les êtres humains, par leur expérience dans le monde réel.
Cette technique est différente de celle du traitement automatique du langage naturel, où les IA cherchent à établir des corrélations à l’aide d’un corpus de données. « Les humains apprennent la langue efficacement, car nous pouvons nous fonder sur nos expériences au monde qui nous entoure », précise Douwe Kiela à The Verge.
Bien que les rues de New York ne soient qu’un aperçu de ce monde qui nous entoure, le FAIR montre ici qu’il est possible d’appliquer à des IA des méthodes d’entraînements propres aux humains. Cela pourrait éventuellement être un début de réponse aux préoccupations éthiques autour du deep learning, l’expérience montrant aussi que ces technologies ne sont pas exemptes de biais humains.
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