Les ingénieurs de Google « mutent » l’IA pour faire évoluer les systèmes plus rapidement que nous ne pouvons les coder

Une grande partie du travail entrepris par l’intelligence artificielle implique un processus de formation connu sous le nom d’apprentissage automatique, où l’IA s’améliore elle-même dans une tâche telle que la reconnaissance d’un chat ou la cartographie d’un itinéraire.

Cette même technique est maintenant utilisée pour créer de nouveaux systèmes d’IA, sans aucune intervention humaine.

Depuis des années, les ingénieurs de Google travaillent sur un système d’apprentissage machine étrangement intelligent, connu sous le nom de système AutoML (ou système d’apprentissage automatique), qui est déjà capable de créer une IA qui surpasse tout ce que nous avons réalisé.

Aujourd’hui, les chercheurs l’ont modifié pour y intégrer des concepts de l’évolution darwinienne et ont montré qu’il peut créer des programmes d’IA qui continuent à s’améliorer plus rapidement que si les humains en faisaient le codage.

Le nouveau système s’appelle AutoML-Zero et, bien qu’il puisse paraître un peu alarmant, il pourrait conduire au développement rapide de systèmes plus intelligents – par exemple, des réseaux de neurones conçus pour imiter plus précisément le cerveau humain avec plusieurs couches et pondérations, ce avec quoi les codeurs humains se sont battus.

« Il est possible aujourd’hui de découvrir automatiquement des algorithmes complets d’apprentissage machine en utilisant simplement des opérations mathématiques de base comme éléments de base », écrivent les chercheurs dans leur article de préimpression. « Nous le démontrons en introduisant un nouveau cadre qui réduit considérablement les biais humains grâce à un espace de recherche générique. »

Le système AutoML original est destiné à faciliter l’exploitation de l’apprentissage automatique par les applications et comprend déjà de nombreuses fonctions automatisées, mais AutoML-Zero réduit considérablement la quantité de données humaines nécessaires.

Grâce à un processus simple en trois étapes – configuration, prédiction et apprentissage – on peut considérer qu’il s’agit d’un apprentissage automatique à partir de zéro.

Le système démarre avec une sélection de 100 algorithmes réalisés en combinant de façon aléatoire des opérations mathématiques simples. Un processus sophistiqué d’essais et d’erreurs permet ensuite d’identifier les plus performants, qui sont retenus – avec quelques ajustements – pour une nouvelle série d’essais. En d’autres termes, le réseau de neurones est en train de muter au fur et à mesure.

Lorsqu’un nouveau code est produit, il est testé sur des tâches d’IA – comme la détection de la différence entre l’image d’un camion et l’image d’un chien – et les algorithmes les plus performants sont ensuite conservés pour une itération ultérieure. Comme la survie du plus fort.

Et c’est rapide : les chercheurs estiment qu’il est possible de rechercher jusqu’à 10 000 algorithmes par seconde et par processeur (plus il y a de processeurs disponibles pour la tâche, plus elle est rapide).

À terme, les systèmes d’intelligence artificielle devraient être plus largement utilisés et plus faciles d’accès pour les programmeurs qui n’ont pas de connaissances en IA. Cela pourrait même nous aider à éradiquer les préjugés humains de l’IA, car les humains sont à peine impliqués.

Les travaux visant à améliorer AutoML-Zero se poursuivent, dans l’espoir qu’il puisse finalement cracher des algorithmes auxquels de simples programmeurs humains n’auraient jamais pensé. Pour l’instant, il est seulement capable de produire des systèmes d’IA simples, mais les chercheurs pensent que la complexité peut être augmentée assez rapidement.

« Alors que la plupart des gens faisaient des petits pas, [les chercheurs] ont fait un pas de géant vers l’inconnu », a déclaré l’informaticien Risto Miikkulainen de l’Université du Texas à Austin, qui n’a pas participé aux travaux, à Edd Gent de Science. « C’est l’un de ces documents qui pourraient lancer beaucoup de recherches futures. »

L’article de recherche n’a pas encore été publié dans une revue à comité de lecture, mais peut être consulté en ligne sur arXiv.org.

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Source : ScienceAlert – Traduit par Anguille sous roche