La révolution de l'intelligence artificielle peut être à la fois effrayante et passionnante. Malgré cela, nous nous sommes toujours sentis en sécurité dans l'hypothèse qu'il y a certains emplois et tâches que seuls les humains peuvent faire.
Mais rien ne remet cela plus en question que les réalisations de l'IA DeepMind de Google, qui semble accomplir chaque jour des choses nouvelles et sans précédent. Jetons un coup d'œil à certaines des choses que cette IA avancée a accomplies et que beaucoup d'entre nous n'ont jamais vues venir.
DeepMind est une filiale de Google qui se concentre sur le développement de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique par renforcement profond. (Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?) Alors que l'IA de l'entreprise a attiré l'attention du monde entier lorsque son IA AlphaGo a battu le champion du monde professionnel (humain) de Go en 2015, ses buts et objectifs vont bien au-delà de battre les humains aux jeux de société.
L'apprentissage par renforcement profond de ses algorithmes d'IA a été utilisé à la fois dans des contextes de recherche et appliqués. Chaque année, de nouvelles avancées sont réalisées grâce à l'IA de l'entreprise développant des capacités de plus en plus complexes.
Jusqu'à présent, l'IA de DeepMind a trouvé des applications dans l'industrie médicale, l'activité Android de Google et d'autres expériences générales d'IA de Google. Voici cinq de ses réalisations notables.
L'un des visuels les plus durables issus des réalisations d'IA de DeepMind, une vidéo illustrant un réseau de neurones DeepMind apprenant à marcher.
L'IA a reçu des paramètres pour les corps virtuels à couple contrôlé, y compris le nombre d'articulations du corps, le degré de liberté des membres et les obstacles qu'il devait traverser dans un environnement virtuel. Ces environnements ont été générés de manière procédurale avec une variété de types d'obstacles, tels que des obstacles ou des lacunes.
Sans apprendre à surmonter ces obstacles, l'IA devait apprendre à partir de zéro comment se déplacer et manœuvrer dans son monde. Avec ces informations limitées, l'IA a appris à marcher dans divers corps, y compris un corps humanoïde, bipède et à quatre pattes.
Non seulement il a appris à marcher et à courir, mais il a également pu surmonter avec succès les obstacles dans ses environnements virtuels, comme sauter par-dessus des lacunes et escalader des rebords. C'était aussi incroyablement amusant à regarder car il a proposé des utilisations inventives de ses membres.
Une capacité intrigante développée par l'IA de DeepMind est la possibilité de créer ses propres images originales et réalistes à partir de rien. Pour ce faire, les chercheurs ont utilisé ImageNet comme base de données pour fournir des exemples d'images du monde réel dont l'IA peut tirer des enseignements.
Le réseau de neurones a ensuite été formé non seulement pour générer des images basées sur ce qu'il a appris des données, mais aussi pour distinguer les images générées des images du monde réel.
L'algorithme utilise les réseaux antagonistes génératifs (GAN), un type d'algorithme d'IA qui existe depuis un certain temps. Mais ce qui rend la génération d'images de DeepMind AI unique, c'est à quel point elle a amélioré et optimisé la technologie. En termes de mesures de qualité utilisées pour évaluer les images générées, les échantillons créés par l'IA de DeepMind ont surpassé les autres tentatives par une marge significative.
Rien ne fait autant penser aux images de SkyNet que de réaliser que DeepMind AI a déjà appris à surpasser stratégiquement les adversaires humains. Vous avez peut-être entendu parler de DeepMind AI battant des adversaires humains lors de jeux de société, mais il sait maintenant comment travailler en équipe.
DeepMind AI a découvert comment battre les humains dans les matchs Capture The Flag de Quake III Arena. Ses capacités de travail d'équipe ne sont même pas limitées à d'autres IA --- le bot a même pu travailler avec des équipes humaines pour battre ses adversaires dans le jeu.
"Grâce à de nouveaux développements dans l'apprentissage par renforcement, nos agents ont atteint des performances de niveau humain dans Quake III Arena Capture the Flag, un environnement multi-agent complexe et l'un des jeux multijoueurs canoniques en 3D à la première personne", a déclaré DeepMind dans son annonce. "Ces agents démontrent leur capacité à faire équipe avec des agents artificiels et des joueurs humains."
Les robots ont dû apprendre à partir de zéro comment voir et agir dans ces environnements générés de manière procédurale (et donc invisibles). Ils l'ont fait sans même connaître les règles du jeu. Ils ont ensuite dû apprendre à coopérer et à rivaliser pour gagner. Les chercheurs ont nommé à juste titre l'IA "agents For The Win (FTW)". Cette IA a participé à un tournoi avec 40 joueurs humains.
Les chercheurs ont même réduit la précision et la réaction des robots pour réduire leurs performances. Malgré cela, ils ont appris des comportements humains comme camper et suivre leurs coéquipiers pour gagner.
Lors de la mesure de leur cote Elo, une métrique utilisée pour noter l'habileté des joueurs dans les jeux à somme nulle, les agents FTW ont dépassé le score moyen des joueurs réguliers et des joueurs au cours de sa formation.
L'une des réalisations les plus impressionnantes de l'IA de DeepMind est sa capacité à naviguer dans une ville sans carte. L'IA s'appuyait plutôt sur l'apprentissage par l'expérience. Il s'agit d'une tâche relativement simple que les humains effectuent tout le temps. Mais les mécanismes mentaux sous-jacents qui nous permettent de faire cela sont très complexes.
DeepMind AI devait naviguer à travers les grandes villes et atteindre un emplacement spécifique sans carte. L'IA s'est déplacée dans son environnement virtuel avec une vue à la première personne dérivée des images de Google Street View.
Au fil du temps, l'IA a mémorisé différents itinéraires et moyens de se déplacer comme s'il s'agissait d'un citadin résident lui-même.
"L'agent est récompensé lorsqu'il atteint une destination cible (spécifiée, par exemple, comme une paire de coordonnées de latitude et de longitude), comme un coursier chargé d'un ensemble infini de livraisons mais sans carte", a déclaré DeepMind dans sa déclaration sur le projet.
Au fil du temps, l'IA a appris à naviguer dans de nouvelles villes. Il a même pu appliquer ce qu'il a appris à de nouvelles villes. Par exemple, après avoir appris le fonctionnement des intersections, il utiliserait ces connaissances pour les villes futures.
L'IA de l'entreprise a également appris à naviguer avec succès dans des labyrinthes 3D, ce que beaucoup d'humains ne parviennent toujours pas à faire.
Bien que l'IA ne remplacera pas les médecins de sitôt, la technologie révolutionne les soins de santé de diverses manières. DeepMind fait également des choses étonnantes dans le domaine médical.
Suite à un partenariat avec le Moorfields Eye Hospital de Londres, l'IA de DeepMind a appris à détecter et à diagnostiquer correctement plus de 50 maladies oculaires. Il l'a fait en analysant des milliers de scans. Cela inclut le glaucome, la dégénérescence maculaire et d'autres maladies qui causent une déficience visuelle.
Dans l'article détaillant leurs conclusions, les chercheurs ont déclaré que l'IA a montré "une performance dans la formulation d'une recommandation de référence qui atteint ou dépasse celle des experts".
Google a également étendu son projet de dépistage du cancer du sein au Japon. Cela fait suite aux progrès prometteurs de son partenariat avec le Cancer Research UK Imperial Centre.
Ces outils aideront, espérons-le, les médecins à passer les examens des patients à un rythme beaucoup plus rapide. Ceci est important car une intervention précoce est importante dans le traitement de nombreuses maladies.
Ce ne sont là que quelques-unes des choses inattendues que DeepMind AI de Google a pu faire. À chaque développement, les chercheurs disposent d'une meilleure base sur laquelle travailler et atteindre des objectifs encore plus élevés. Ce qui semblait être un fantasme il y a moins de dix ans est aujourd'hui une réalité.
Mais qu'y a-t-il dans notre avenir ? Assurez-vous de consulter notre article sur les tendances de l'IA pour voir comment l'intelligence artificielle façonnera notre avenir.
