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J’ai eu la chance de contacter la société Deepmind par téléphone dont j’ai trouvé le numéro tout bêtement sur Internet. La personne qui ne s’est pas identifiée et qui ne m’a pas accordé beaucoup de temps m’a dit quelque chose d’effrayant!

"Tu mets un ordinateur sans aucune donnée sur le jeu d’Échecs, face à Kasparov (le célèbre champion du monde des jeux Échecs). L’ordinateur, ne fait même pas la différence entre un pion et le roi, il ne connaît pas le principe du jeu. Pire, il ne sait même pas comment les pièces se déplacent. Après plusieurs parties, l’ordinateur va observer, apprendre de ses erreurs, s’auto-développer pour finir par battre Kasparov!"

Le logiciel développé par Deepmind ne demande pas une machine puissante. Votre ordinateur à la maison, est amplement suffisant! Ce logiciel se base sur deux techniques:
L'apprentissage en profondeur: C’est un processus permettant l'apprentissage automatique et l’auto-développement de la machine. La nouveauté est le système de reconnaissance des objets qui n’est pas en forme de lignes de programme mais plutôt une visualisation physique tout comme le fait un être humain.
La récompense: Le comment est une chose, le pourquoi en est une autre! En analysant les données, la machine corrige ses erreurs et renforce sa la technique pour atteindre un objectif reconnu grâce à un système de motivation. En gros, si le Singe fait la bonne chose, il obtient une cacahouète.

Cela vous paraît compliqué? Pour comprendre mieux il vous suffira de jeter un œil sur l'exemple suivant: Le programme appelé Agent a été confronté à de grands joueurs du célèbre jeu Atari des années 80s. Le but était de pousser le programme à finir les 49 niveaux du jeu; de s’auto-développer grâce aux erreurs qu’il fait, d’apprendre le concept et de se ressayer sans refaire les mêmes erreurs.

Il faut noter que le programme n’a aucune donnée sur le fonctionnement du jeu, les principes ainsi que le but escompté. En analysant le déplacement des objets dans le jeu et les changements affectés sur le système de notation; Agent a compris la relation entre le système de points et le déplacement des objets et du fait ce qu'il devait faire pour atteindre le meilleur score possible… Enfin de compte le principe même du jeu!

Quand on voit la rapidité d’apprentissage de la première version, soit 600 sessions pour atteindre 75% du jeu Atari et cela face à un joueur professionnel, Il n’y a qu’un mot à dire: Ce programme est impressionnant! Mais en même temps un peu effrayant. En effet l’idée de doter une machine d’une intelligence reste partagée.

"Si vous ne pouvez pas voir l’acharnement des scientifiques qui travaillent sur le développement de l'intelligence artificielle, vous ne pouvez pas imaginer comment cette progression est si rapidement. Le risque y est! C’est dans peut-être 5 ans, maximum 10 ans" s’alarme Elon Musk, un des premiers investisseurs de Deepmind.

Denis Hassabis, fondateur de la société Deepmind, est plus optimiste: "J’admets que le risque existe mais nous allons traiter cette question avec soin. Cela dit, nous sommes encore à des décennies du jour où cette technologie sera en mesure de faire avec ses propres initiatives"

Pour rappel, DeepMind Technologies Ltd. est une compagnie britannique spécialisée dans l'intelligence artificielle, fondée en 2011 par Demis Hassabis, Mustafa Suleyman et Shane Legg, elle a été rachetée le 26 janvier 2014, par Google pour plus de 370 millions de $us.

En combinant ceci avec les réalisations de ''Boston Dynamics'' -également propriété de Google- ce n'est pas difficile d'imaginer le scenario d’une armée de robots intelligents…