Les progrès en matière d’intelligence artificielle se poursuivent. D’ailleurs, des chercheurs américains sont à l’origine d’une petite révolution. Récemment, leurs travaux ont en effet permis l’élaboration d’une IA capable de transmettre des « modifications utiles » à destination des prochaines générations.
Une nouvelle technique de machine learning
Depuis plusieurs années, l’intelligence artificielle impressionne l’humanité. Il existe aujourd’hui des IA capables de diagnostiquer des maladies, d’identifier des astéroïdes potentiellement dangereux pour la Terre ou encore entre autres de prédire les séismes. D’ordinaire, nous parlons d’évolution de l’IA, mais en réalité, cette même évolution concerne les travaux scientifiques, et non les IA elles-mêmes.
En effet, l’intelligence artificielle n’a pas encore réussi à imiter l’évolution du vivant. Aucune d’entre elles ne s’est ainsi transformée en réponse à son environnement, en apprenant de ses erreurs ou en transmettant des mutations à leur descendance. D’ordinaire, les scientifiques développent de manière distincte des IA dédiées à des problèmes précis. Néanmoins, une étude récente publiée dans la revue Nature Communications le 6 octobre 2021 incarne une petite révolution en matière d’IA. L’équipe de l’Université de Stanford (États-Unis) à l’origine des travaux explique avoir mis au point une IA capable d’imiter la vie (voir vidéo en fin d’article).
Dans leur publication, les scientifiques évoquent une nouvelle technique de machine learning. Celle-ci permet à l’IA de se transformer au fil du temps, et ce, en fonction de la complexité de son environnement. Par ce biais, les chercheurs de l’étude espèrent élucider certains principes régissant les relations entre la complexité environnementale, la morphologie évoluée et la capacité d’apprentissage du contrôle intelligent.
Une morphologie transmise aux futures générations
Plusieurs agents d’apprentissage composent et définissent la morphologie de l’IA afin de s’adapter et trouver des solutions. L’IA est ensuite placée dans un environnement virtuel et doit se déplacer de façon autonome. Après plusieurs essais, les agents vont déterminer quelles mutations peuvent être utiles pour par exemple parcourir de grandes distances. Or, ces mutations seront par la suite transmises aux générations suivantes qui bénéficieront de la même morphologie que leur aîné. En revanche, ce ne sera pas le cas des apprentissages.
En ayant généré plusieurs morphologies dans le but de résoudre tout autant de problématiques, les chercheurs sont allés à l’encontre que ce que font habituellement les IA. Ces dernières testent en effet un très large éventail de solutions et retiennent la plus efficace. Par ailleurs, la nouvelle IA augmente son niveau d’intelligence en fonction de la complexité de l’environnement. Selon les scientifiques, des environnements nécessitant de s’évader, de manipuler des objets ou encore d’explorer donnent l’occasion à l’IA d’apprendre plus rapidement.
Pour les meneurs du projet, ces travaux pourraient soutenir l’industrie de la robotique. Davantage d’expériences devraient voir le jour pour mieux comprendre la manière dont l’apprentissage et l’évolution créent ensemble des relations sophistiquées entre la complexité de l’environnement, l’intelligence morphologique et la capacité d’apprentissage des tâches de contrôle.
