Le point de vue du Guardian sur le rapprochement entre l’apprentissage humain et l’apprentissage automatique : tout est dans le jeu | Éditorial

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LLa semaine dernière, une intelligence artificielle – appelée NooK – a battu huit joueurs champions du monde au bridge. Que les algorithmes puissent déjouer les humains peut ne pas sembler digne d’intérêt. Deep Blue d’IBM a battu le champion du monde d’échecs Garry Kasparov en 1997. En 2016, AlphaGo de Google a battu un grand maître de Go. Un an plus tard, l’AI Libratus a éliminé quatre stars du poker. Pourtant, les applications réelles de ces technologies ont été limitées. Stephen Muggleton, un informaticien, suggère que c’est parce qu’il s’agit de « boîtes noires » qui peuvent apprendre mieux que les gens mais ne peuvent pas exprimer et communiquer cet apprentissage.

NooK, de la startup française NukkaAI, est différent. Il a gagné en formulant des règles, pas seulement en calculant la force brute. Le bridge n’est pas la même chose que les échecs ou le go, qui sont des jeux à deux joueurs basés sur un ensemble de faits entièrement connus. Bridge est un jeu pour quatre joueurs répartis en deux équipes, impliquant collaboration et compétition avec des informations incomplètes. Chaque joueur ne voit que ses cartes et doit recueillir des informations sur les mains des autres joueurs. Contrairement au poker, qui implique également des informations cachées et du bluff, au bridge, un joueur doit divulguer à ses adversaires les informations qu’il transmet à son partenaire.

Cette caractéristique du pont signifiait que NooK pouvait expliquer comment ses décisions de jeu étaient prises et pourquoi cela représentait un bond en avant pour l’IA. Lorsqu’ils sont confrontés à un nouveau jeu, les humains ont tendance à apprendre les règles, puis à s’améliorer, par exemple en lisant des livres. En revanche, les IA «boîte noire» s’entraînent par apprentissage en profondeur: jouer à un jeu des milliards de fois jusqu’à ce que l’algorithme ait trouvé comment gagner. C’est un mystère comment ce logiciel arrive à ses conclusions – ou comment il échouera.

NooK fait un clin d’œil au travail du pionnier britannique de l’IA Donald Michie, qui a estimé que l’état le plus élevé de l’IA serait de développer de nouvelles connaissances et de les enseigner aux humains, dont les performances seraient par conséquent augmentées à un niveau supérieur à celui d’un humain étudiant par lui-même. Michie considérait que l’apprentissage automatique « faible » ne faisait qu’améliorer les performances de l’IA en augmentant la quantité de données ingérées.

Sa perspicacité a été justifiée alors que les limites de l’apprentissage en profondeur ont été exposées. Les voitures autonomes restent un rêve lointain. Les radiologues n’ont pas été remplacés par l’IA l’année dernière, comme cela avait été prévu. Les humains, contrairement aux ordinateurs, effectuent souvent des tâches compliquées et à fort enjeu. Heureusement, la société humaine n’est pas sous surveillance diagnostique constante. Mais cela signifie souvent qu’il n’y a pas suffisamment de données disponibles pour l’IA et qu’elles contiennent souvent des biais cachés et socialement inacceptables. L’impact environnemental est également une préoccupation croissante, l’informatique devant représenter 20 % de la demande mondiale d’électricité d’ici 2030.

Les technologies renforcent la confiance si elles sont compréhensibles. Il y a toujours un danger que l’IA de la boîte noire résolve un problème de la mauvaise manière. Et plus un système d’apprentissage en profondeur devient puissant, plus il peut devenir opaque. La commission de la justice de la Chambre des lords a déclaré cette semaine que ces technologies avaient de graves implications pour les droits de l’homme et a mis en garde contre des condamnations et des peines d’emprisonnement fondées sur l’IA qui ne pourraient être ni comprises ni contestées. NooK sera une technologie qui changera le monde si elle tient la promesse de résoudre des problèmes complexes et d’expliquer comment elle le fait.

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