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Des scientifiques créent une IA capable de penser comme un bébé humain

Crédits : Westend61

Inspirés par la recherche sur la façon dont les nourrissons apprennent, des chercheurs ont développé une IA capable d’apprendre des règles physiques simples sur le comportement des objets et d’exprimer leur surprise lorsqu’ils semblent enfreindre ces règles. Les résultats ont été publiés dans Nature Human Behavior.

Le domaine de l’intelligence artificielle (IA) a fait des progrès étonnants ces dernières années, maîtrisant une gamme croissante de tâches qui incluent désormais les jeux de société comme les échecs et le go, les problèmes scientifiques comme le repliement des protéines ou encore la modélisation du langage. Il manque pourtant encore quelque chose de fondamental. Les systèmes d’IA de pointe ont en effet encore plus particulièrement du mal à capturer les connaissances de « sens commun » qui guident la prédiction, l’inférence et l’action dans les scénarios humains quotidiens.

Dans le cadre de récents travaux, une équipe s’est concentrée sur un domaine particulier de la connaissance de sens commun : la physique intuitive. Il s’agit du réseau de concepts qui sous-tend le raisonnement sur les propriétés et les interactions des objets macroscopiques. Malgré des efforts considérables, les progrès récents de l’IA n’ont en effet toujours pas encore abouti à un système affichant une compréhension claire de la physique intuitive même comparable à celle de très jeunes enfants.

Concepts physiques de base

Il y a trois concepts clés que nous comprenons tous dès le plus jeune âge. Le premier la permanence : les objets ne disparaissent pas soudainement. Lorsqu’on montre à des bébés une vidéo d’une balle qui disparaît soudainement par exemple, les enfants expriment leur surprise que les chercheurs mesurent par la durée pendant laquelle ils regardent dans une direction particulière. Les deux autres concepts clés sont la solidité (les objets solides ne peuvent pas passer les uns à travers les autres) et la continuité (les objets se déplacent de manière cohérente dans l’espace et dans le temps).

Ces règles de continuité nous paraissent assez simples, mais comme dit plus haut, elles ne sont pas aussi intuitives pour l’IA. Luis Piloto et son équipe de la société DeepMind à Londres, propriété de Google, ont donc souhaité y remédier.

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Même les jeunes bébés sont conscients de la physique de base des objets du quotidien. Crédits : thedanw/Pixabay

Des résultats prometteurs

Leur IA, qui se nomme PLATO (Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects), est un réseau de neurones. Autrement dit, il s’agit d’un type de système logiciel qui apprend en repérant des modèles dans de grandes quantités de données. Le programme a été formé à travers une série de vidéos animées d’objets simples tels que des cubes et des balles conçues pour représenter les mêmes connaissances de base que les bébés ont au cours de leurs premiers mois de vie.

L’ensemble de données construit par les chercheurs couvrait les trois concepts mentionnés ci-dessus auxquels s’ajoutaient deux autres : l’immuabilité (les propriétés de l’objet, comme la forme, ne changent pas) et l’inertie directionnelle (les objets se déplacent d’une manière cohérente avec les principes d’ inertie ). Après avoir formé PLATO sur ces vidéos, l’étape suivante consistait à le tester.

Résultat : lorsqu’elle a vu des vidéos de scénarios impossibles, l’IA a exprimé « sa surprise ». Autrement dit, le programme était suffisamment avancé pour reconnaître qu’une action étrange qui venait de se produire avait défié la physique qu’elle avait apprise.

Les chercheurs ont également effectué des tests impliquant cette fois des objets différents de ceux des données de formation. Là encore, PLATO aurait affiché une solide compréhension de ce qui devait et ne devait pas se produire.

Les auteurs soulignent que PLATO n’est pas conçu comme un modèle de comportement infantile. Cependant, il pourrait être un premier pas vers une IA capable de tester des hypothèses sur la façon dont les bébés humains apprennent. « Nous espérons que cela pourra éventuellement être utilisé par les scientifiques cognitifs pour modéliser sérieusement le comportement des nourrissons », explique Luis Piloto.