Un ordinateur jouant à Pictionary découvre l’abstraction

, , I.A. https://farm5.staticflickr.com/4860/40031994963_e5c7e17410_b.jpg https://farm5.staticflickr.com/4860/40031994963_e5c7e17410_b.jpg Technologie Média 0 https://technologiemedia.net/2019/02/05/un-ordinateur-jouant-a-pictionary-decouvre-labstraction/#respond
673

sens-commun-pictionnary-IA-jeu

Pendant des décennies, les scientifiques ont cherché à donner à l’ordinateur un sens commun – une compréhension de base du monde qui permet aux humains comprendre son environnement; de la conversation au trafic urbain.

Donner le sens commun à une IA

Dans le but de donner cette compréhension à un ordinateur, des chercheurs ont mis au point une nouvelle approche: ils ont conçu une intelligence artificielle (IA) capable d’abstraction et de généraliser ses connaissances pour lui permettre de jouer à un peu demander de la subtilité; Pictionary.

«Il s’agit d’un premier pas vers l’exploitation du sens commun», explique Aniruddha Kembhavi, informaticienne du projet à l’Institut Allen pour l’Intelligence Artificielle (AI2), un laboratoire à but non lucratif situé à Seattle, dans l’État de Washington. Angeliki Lazaridou, informaticienne chez DeepMind à Londres qui a essayé le jeu, est du même avis.

Elle dit que l’IA apprend comment les gens comprennent les concepts de base en trouvant le minimum d’éléments requis pour les transmettre.

Auparavant, les informaticiens cherchaient le sens commun en programmant les lois de la physique ou en téléchargeant des listes de faits. Cela fonctionnait pour des jeux simples. Mais Pictionary est beaucoup plus complexe: il demande aux joueurs de deviner des mots ou des phrases basés sur les dessins d’un partenaire. Cela nécessite de l’abstraction, du raisonnement, de la communication et de la collaboration.

Iconary et une IA qui émule le cerveau

Les chercheurs ont créé un nouveau jeu, Iconary, dans lequel les joueurs choisissent parmi 1 200 icônes (par exemple des images représentant des arbres ou des flèches) et les organisent pour transmettre une phrase générée aléatoirement. Un partenaire devine ensuite la phrase jusqu’à ce qu’il comprenne bien ou demande un nouvel ensemble d’icônes.

Ils ont également créé une IA, rendue publique aujourd’hui sur leur site Web, avec laquelle tout le monde peut jouer avec Iconary. Il a appris en regardant 100 000 parties disputées entre des joueurs humains. Cette intelligence artificielle s’appuie sur des réseaux de neurones, un logiciel émulant le cerveau en tirant des leçons des précédentes expériences acquises, et sur une vaste base de données de codes numériques utilisés dans les logiciels de traduction.

Les codes représentent le sens des mots: «chaise» et «canapé», par exemple, ont une valeur plus proche que «chaise» et «chien». L’IA traduit les mots en codes (en utilisant la phrase entière comme contexte), mais au lieu de traduire les codes dans une autre langue, il les traduit en icônes.

«Nous voulions construire un système d’IA capable de collaborer avec des êtres humains et en même temps, nous apprendre sur la façon dont les humains pensent et agissent», explique Ali Farhadi, informaticien travaillant sur le projet AI2. À l’avenir, ajoute-t-il, il apprendra en jouant contre des gens.

Des réactions mitigées 

Les experts en IA ont des réactions mitigées face à l’importance de ce nouvel algorithme. Catherine Havasi, informaticienne au Massachusetts Institute of Technology de Cambridge, apprécie sa capacité à généraliser, étant donné le manque de souplesse de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique.

«Il y a une profondeur, et la capacité de tirer des leçons d’une phrase et de les généraliser à d’autres», dit-elle. Mais Ernest Davis, informaticien à l’Université de New York à New York, était plus sceptique quant au lien du projet avec le sens commun. Une grande partie de la tâche consiste simplement à faire correspondre des mots avec des icônes. «C’est une forme très limitée de connaissance du sens commun», dit-il.

Une réelle collaboration 

Un élément-clé de ce nouveau système est qu’il peut reformuler des idées en fonction des suppositions d’un partenaire. Farhadi ressent une réelle collaboration lorsqu’il joue: «je pense en fait que ce système se connecte à moi au plus profond de mes pensées. »

Source : Science
Crédit dessin : Pixabay

https://farm5.staticflickr.com/4860/40031994963_e5c7e17410_b.jpg