Un matériel similaire au cerveau pourrait améliorer la capacité d’apprentissage de l’IA
Points clés à retenir
- Un nouveau type de matériel informatique pourrait permettre à l’intelligence artificielle d’apprendre en continu comme le cerveau humain.
- Des chercheurs de l’Université Purdue affirment que leur appareil peut être reprogrammé à la demande avec des impulsions électriques.
- Alors qu’un système d’IA entièrement autodidacte est encore principalement un concept, il existe de nombreux exemples qui s’en rapprochent.
Violeta Stoimenova/Getty Images
Une nouvelle puce informatique inspirée du cerveau humain pourrait bientôt alimenter l’intelligence artificielle (IA).
Des chercheurs de l’Université Purdue ont construit un nouveau matériel qui peut être reprogrammé à la demande avec des impulsions électriques. L’équipe affirme que cette adaptabilité permettra à l’appareil d’assumer toutes les fonctions nécessaires pour construire un ordinateur inspiré du cerveau. Cela fait partie d’un effort continu pour construire des systèmes d’intelligence artificielle capables d’apprendre en continu.
« Alors que les systèmes d’IA apprennent continuellement dans leur environnement, ils peuvent s’adapter à un monde qui change avec le temps », a déclaré Jordan Sucho, un expert en IA au Stevens Institute of Technology, à ledigitalpost dans une interview par e-mail. « Nous le voyons, par exemple, lorsque les systèmes de détection de fraude trouvent des modèles d’achats frauduleux qui n’ont pas été observés auparavant, ou lorsque les systèmes de reconnaissance faciale rencontrent des personnes qu’ils n’ont jamais vues auparavant. »
apprenant tout au long de la vie
Des chercheurs de l’Université Purdue ont récemment publié l’article dans la revue la science. Il décrit comment une puce informatique se recâble dynamiquement pour recevoir de nouvelles données comme un cerveau. Cette approche peut aider l’IA à apprendre au fil du temps.
« Le cerveau des êtres vivants peut apprendre en continu tout au long de leur vie. Nous avons maintenant créé une plate-forme artificielle permettant aux machines d’apprendre tout au long de leur vie », a déclaré Shriram Ramanathan, l’un des auteurs de l’article, dans un communiqué de presse.
Le matériel conçu par l’équipe de Ramanathan est un petit appareil rectangulaire fait d’un matériau appelé nickelate de pérovskite, très sensible à l’hydrogène. L’application d’impulsions électriques de différentes tensions a permis à l’appareil de modifier la concentration d’ions hydrogène en quelques nanosecondes, ce qui a entraîné des états que les chercheurs ont découverts et qui correspondent aux fonctions correspondantes dans le cerveau.
Par exemple, lorsqu’il y a plus d’hydrogène près du centre de l’appareil, il peut agir comme un neurone, une cellule nerveuse unique. Avec moins d’hydrogène gazeux à l’emplacement, l’appareil peut fonctionner comme une synapse, la connexion entre les neurones, qui est ce que le cerveau utilise pour stocker des souvenirs dans des circuits neuronaux complexes.
« Si nous voulons créer un ordinateur ou une machine inspirés par le cerveau, nous voulons à notre tour être capables de programmer, reprogrammer et changer continuellement la puce », a déclaré Ramanathan.
Machine à penser ?
De nombreux systèmes d’IA modernes s’adaptent aux nouvelles informations lorsqu’ils sont recyclés, a déclaré David Kanter, directeur exécutif de MLCommons, un consortium d’ingénierie ouvert dédié à l’amélioration de l’apprentissage automatique, dans un e-mail.
« Le monde est par nature un endroit dynamique, et en fin de compte, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle doivent s’adapter à cela », a déclaré Kanter. « Par exemple, les systèmes de reconnaissance vocale en 2022 qui ne « connaissent » pas le COVID-19 ou le coronavirus passeront à côté d’un aspect important du monde moderne. De même, les voitures autonomes devraient s’adapter aux rues, aux fermetures de ponts ou même aux faibles des températures qui gèlent les routes. »
Yuichiro Chino/Getty Images
Sameer Maskey, PDG de la société d’IA Fusemachines, a déclaré dans une interview par e-mail que si les systèmes d’IA entièrement auto-apprenants sont encore principalement un concept, de nombreux exemples sont très proches. Lorsqu’un système d’intelligence artificielle a battu un humain au jeu de Go, l’un des systèmes d’auto-apprentissage a fait l’actualité.
« AlphaGo est la première IA de DeepMind à battre un joueur de Go professionnel », a ajouté Maskey. « Leur franchise de jeux est devenue un tremplin, chaque nouvel ajout mettant en vedette une IA en constante apprentissage. »
Les systèmes d’IA du futur rechercheront les informations nécessaires pour prendre les bonnes décisions et prendre les mesures appropriées, prédit Suchow. Ces ordinateurs avancés éviteront des erreurs coûteuses en apprenant à partir de simulations de leurs propres expériences, par exemple, par le biais de « l’auto-jeu », où l’IA imagine les résultats de ses interactions avec des copies d’elle-même.
« C’est similaire à la façon dont les humains apprennent par l’imagination, prédisant les mauvais résultats sans avoir à les expérimenter directement », a ajouté Sucho. « Les systèmes d’IA apprendront des stratégies d’apprentissage plus efficaces où les étudiants pourront utiliser leur temps et leur attention non seulement pour le contenu de fond qu’ils apprennent, mais aussi pour le processus d’apprentissage lui-même. »
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