{"id":12610,"date":"2016-04-24T14:44:43","date_gmt":"2016-04-24T12:44:43","guid":{"rendered":"http:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/?p=12610"},"modified":"2016-05-17T12:08:36","modified_gmt":"2016-05-17T10:08:36","slug":"avancees-intelligence-artificielle-7","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/2016\/avancees-intelligence-artificielle-7\/","title":{"rendered":"Les avanc\u00e9es de l’intelligence artificielle – 7"},"content":{"rendered":"

Apr\u00e8s un peu de s\u00e9mantique<\/a>, un tour des techniques de l\u2019IA<\/a>, l\u2019\u00e9tude de cas d\u2019IBM Watson<\/a>, un tour d\u2019horizon des startups am\u00e9ricaines de l\u2019IA<\/a>, puis de celles qui sont acquises par les grands groupes<\/a> et enfin, des startups fran\u00e7aises du secteur<\/a>, je vais m\u2019int\u00e9resser d\u2019abord au fonctionnement du cerveau pour en \u00e9valuer la complexit\u00e9 et la difficult\u00e9 \u00e0 en mod\u00e9liser le comportement dans de l\u2019IA.<\/p>\n

Imiter ou s\u2019inspirer du cerveau humain<\/strong><\/p>\n

Le concept m\u00eame d\u2019IA ne fait pas l\u2019unanimit\u00e9 dans sa d\u00e9finition. Pour les puristes, un simple r\u00e9seau de neurones ou un syst\u00e8me de reconnaissance d\u2019images ne rel\u00e8ve pas \u00e0 proprement parler de l\u2019IA. Tout d\u00e9pend de la d\u00e9finition que l\u2019on se donne de l\u2019IA, et notamment si la d\u00e9finition est anthropocentr\u00e9e ou pas.<\/p>\n

C\u2019est un peu comme la magie. Tant que l\u2019on ne connait pas le truc, c\u2019est de la magie voire de l\u2019art. Une fois qu\u2019on le connait, c\u2019est une technique, souvent tr\u00e8s simple, si ce n\u2019est \u00e9vidente. L\u2019intelligence humaine est un peu du m\u00eame ressort quand on n\u2019en connait pas le fonctionnement exact. Elle pr\u00e9serve ce c\u00f4t\u00e9 myst\u00e9rieux et inimitable, presque immat\u00e9riel, comme une \u00e2me qui n\u2019aurait pas d\u2019existence physique.<\/p>\n

Au gr\u00e9 des d\u00e9couvertes en neurobiologie et en sciences cognitives, cette magie perd petit \u00e0 petit de son lustre. L\u2019homme n\u2019est apr\u00e8s tout qu\u2019une machine biologique tr\u00e8s sophistiqu\u00e9e issue de l\u2019\u00e9volution. Certes, une machine complexe, une machine dont le fonctionnement d\u00e9pend d\u2019un tr\u00e8s grand nombre de param\u00e8tres environnementaux et de l\u2019accumulation d\u2019exp\u00e9riences, mais une machine tout de m\u00eame. C\u2019est la premi\u00e8re d\u2019entre elles qui soit d\u2019ailleurs capable d\u2019en comprendre son fonctionnement interne !<\/p>\n

\"Avion<\/a><\/p>\n

Doit-on absolument chercher \u00e0 copier ou imiter le cerveau humain pour cr\u00e9er des solutions num\u00e9riques ? Dans quel cas l\u2019imitation est-elle utile et dans quels cas l\u2019inspiration seulement n\u00e9cessaire ? Doit-on chercher \u00e0 cr\u00e9er des machines plus intelligentes que l\u2019homme dans toutes <\/em>ses dimensions ?<\/p>\n

L\u2019exemple de l\u2019aviation peut servir de bonne base de r\u00e9flexion. L\u2019avion s\u2019inspire de l\u2019oiseau mais ne l\u2019imite pas pour autant. Les points communs sont d\u2019avoir des ailes et d\u2019utiliser la vitesse et la portance des ailes pour voler.<\/p>\n

Le concept diverge alors rapidement : les avions n\u2019ont pas d\u2019ailes mobiles faites de plumes ! En lieu et place, leurs ailes sont g\u00e9n\u00e9ralement fixes et les moteurs sont \u00e0 h\u00e9lice ou sont des r\u00e9acteurs. L\u2019avion d\u00e9passe largement l\u2019oiseau dans la vitesse (supersonique pour les avions militaires), la taille (B747, A380, Galaxy C5, Antonov 124), la capacit\u00e9 d\u2019emport (qui se mesure en dizaines de tonnes), l\u2019altitude (10 km pour un avion de ligne) et la r\u00e9sistance du froid (il y fait environ -50\u00b0C, ce qu’un organisme biologique d\u00e9velopp\u00e9 peu difficilement supporter longtemps, m\u00eame avec un bon plumage). Les avions sont par contre tr\u00e8s inf\u00e9rieurs aux oiseaux c\u00f4t\u00e9 efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique et flexibilit\u00e9, m\u00eame si la densit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique de la graisse animale est voisine de celle du k\u00e9ros\u00e8ne (37 vs 43 M\u00e9ga Joules\/Kg).<\/p>\n

Le bio-mim\u00e9tisme a \u00e9t\u00e9 utile au d\u00e9but pour conceptualiser l\u2019avion, que ce soit dans les sch\u00e9mas de L\u00e9onard de Vinci ou de l\u2019avion de Cl\u00e9ment Ader qui \u00e9taient tr\u00e8s proches de l\u2019oiseau. Si la motorisation d\u2019un avion est tr\u00e8s diff\u00e9rente de celle des oiseaux qui battent de l\u2019aile, les plumes se d\u00e9ployant au moment de l\u2019atterrissage et du d\u00e9collage sont cependant r\u00e9apparues sous la forme des volets hypersustentateurs, invent\u00e9s par Boeing pour ses 707 lanc\u00e9s \u00e0 la fin des les ann\u00e9es 1950 (description<\/a>) et dont la forme la plus \u00e9labor\u00e9e a \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9e aux Boeing 747 (ci-dessous<\/em>), dont les premiers vols ont eu lieu en 1969.<\/p>\n

\"Volet<\/a>.<\/p>\n

L’aigle est l’un des oiseaux les plus rapides au monde, atteignant 120 Km\/h. Un avion de ligne classique atteint 1000 Km\/h et il touche le sol,\u00a0volets hypersustentateurs d\u00e9ploy\u00e9s, \u00e0 environ 200 Km\/h. Un A380 d\u00e9colle en 2700 m et atterri sur 1500 m. Un aigle se pose en quelques secondes et presque n’importe o\u00f9 !\u00a0C’est la puissance contre la flexibilit\u00e9. Il faut se pencher du c\u00f4t\u00e9 des drones de poche pour retrouver une part de la flexibilit\u00e9 des oiseaux mais leur autonomie est g\u00e9n\u00e9ralement bien plus limit\u00e9e que celles des oiseaux, surtout les oiseaux migrateurs qui peuvent voler plusieurs heures d’affil\u00e9e avant de se reposer au sol.<\/p>\n

L\u2019IA suit un chemin voisin dans le biomim\u00e9tisme : certaines caract\u00e9ristiques du cerveau des mammif\u00e8res sont imit\u00e9es dans les r\u00e9seaux de neurones, le machine et le deep learning. Mais des diff\u00e9rences fondamentales font diverger intelligence humaine et de la machine : \u00e0 la fois ses entr\u00e9es et sorties tout comme la structure de sa m\u00e9moire et du raisonnement. La machine se distingue pour l’instant par la capacit\u00e9 de stockage et d\u2019analyse d\u2019immenses volumes d\u2019information et par sa puissance de calcul brute.<\/p>\n

L\u2019homme dispose de capteurs sensoriels en quantit\u00e9 astronomique qu\u2019aucun objet connect\u00e9 n\u2019\u00e9gale \u00e0 ce stade, ce qui, associ\u00e9s au cortex, lui procure une m\u00e9moire sensorielle qui accumule les souvenirs pendant toute son existence, provenant des entr\u00e9es\/sorties que sont les nerfs optiques, auditifs et olfactifs, ainsi que ceux qui g\u00e8rent le toucher, faits de millions de neurones irrigant en parall\u00e8le notre m\u00e9moire sensorielle. C\u2019est une force et une faiblesse. Nos \u00e9motions li\u00e9es \u00e0 cette m\u00e9moire sensorielle g\u00e9n\u00e8rent la peur de certains risques et des prises de d\u00e9cisions pouvant \u00eatre irrationnelles. Ensuite, le niveau de complexit\u00e9 du cerveau d\u00e9passe l\u2019entendement.<\/p>\n

Il n\u2019emp\u00eache que, par la force brute, l\u2019IA d\u00e9passe d\u00e9j\u00e0 l\u2019homme dans tout un tas de domaines, notamment lorsqu\u2019il faut \u201ccruncher\u201d de gros volumes de donn\u00e9es qui nous \u00e9chappent compl\u00e8tement. Quand elle a acc\u00e8s \u00e0 de gros volumes de donn\u00e9es comme dans l\u2019oncologie ou en exploitant les donn\u00e9es issues d\u2019objets connect\u00e9s, l\u2019IA peut faire des merveilles.<\/p>\n

Elle est d\u2019ailleurs plut\u00f4t inop\u00e9rante sans donn\u00e9es. Elle ne sait pas encore quoi chercher ni prendre d\u2019initiatives. Et les algorithmes sont encore tr\u00e8s limit\u00e9s car les donn\u00e9es de notre vie ne sont, heureusement, pas encore consolid\u00e9es. Cela explique les limites de ces algorithmes de recommandation qui ne savent pas ce que j\u2019ai d\u00e9j\u00e0 vu ou fait et ne sont pas pr\u00eats de le savoir. Ils ne peuvent donc pas faire de recommandation totalement pertinente. Le jour o\u00f9 toute notre vie sera suivie par des objets connect\u00e9s depuis la naissance, il en sera peut-\u00eatre autrement.<\/p>\n

Qu\u2019en est-il du raisonnement humain ? Celui-ci ne semble pas hors de port\u00e9e des machines. On arrive petit \u00e0 petit \u00e0 le mod\u00e9liser pour des t\u00e2ches tr\u00e8s sp\u00e9cialis\u00e9es. Mais l\u2019IA manque encore de souplesse et de capacit\u00e9 d\u2019adaptation \u00e0 une grande vari\u00e9t\u00e9 de situations. Bref, de jugeote ! Mais il n\u2019est pas inconcevable d\u2019arriver \u00e0 fournir une intelligence g\u00e9n\u00e9rique \u00e0 une machine. On y arrivera pas t\u00e2tonnements, par int\u00e9gration de briques algorithmiques et logicielles disparates, et pas seulement via la force brute de la machine.<\/p>\n

De grandes initiatives de recherche cherchent \u00e0 d\u00e9coder le cerveau<\/strong><\/p>\n

Comprendre le cerveau en mod\u00e9lisant son fonctionnement reste cependant un objectif de nombreux chercheurs. L\u2019id\u00e9e n\u2019est pas forc\u00e9ment de le copier, mais au moins de mieux connaitre son fonctionnement pour d\u00e9couvrir des traitements de certaines pathologies neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9ratives.<\/p>\n

De nombreuses initiatives de recherche nationales et internationales ont \u00e9t\u00e9 lanc\u00e9es dans ce sens. Inventori\u00e9es ici<\/a>, elles sont issues d\u2019Europe, des USA, mais aussi du Japon, d\u2019Australie, d\u2019Isra\u00ebl, de Cor\u00e9e et d\u2019Inde.<\/p>\n

Le projet europ\u00e9en Human Brain Project<\/strong> vise \u00e0 simuler num\u00e9riquement le fonctionnement d\u2019un cerveau. Lanc\u00e9 apr\u00e8s la r\u00e9ponse \u00e0 un appel d\u2019offre par Henry Markram de l\u2019EPFL de Lausanne, un chercheur \u00e0 l\u2019origine du Blue Brain Project<\/b> lanc\u00e9 en 2005, qui vise \u00e0 cr\u00e9er un cerveau synth\u00e9tique de mammif\u00e8re. Construit \u00e0 partir d\u2019un supercalculateur Blue Gene d\u2019IBM et faisant tourner le logiciel de r\u00e9seau de neurones de Michael Hines, le projet vise \u00e0 simuler de mani\u00e8re aussi r\u00e9aliste que possible des neurones.<\/p>\n

Disposant d\u2019un budget communautaire de 1Md\u20ac \u00e9tal\u00e9 sur cinq ans, le Human Brain Project ambitionne de mani\u00e8re aussi large que possible d\u2019am\u00e9liorer la compr\u00e9hension du fonctionnement du cerveau, avec en ligne de mire le traitement de pathologies neuro-c\u00e9r\u00e9brales et la cr\u00e9ation d\u2019avanc\u00e9es technologiques dans l\u2019IA. Il est critiqu\u00e9 ici<\/a> et l\u00e0. Il fait penser un peu \u00e0 Quaero par son aspect diss\u00e9min\u00e9. Les laboratoires fran\u00e7ais ont r\u00e9colt\u00e9 78m\u20ac de financement, notamment au CEA, tandis que ceux d\u2019Allemagne et la Suisse se sont taill\u00e9s la part du lion avec respectivement 266m\u20ac et 176m\u20ac. On se demande qui fera l\u2019int\u00e9gration !<\/p>\n

\"Human<\/a><\/p>\n

Dans la pratique, c\u2019est plut\u00f4t un projet de big data qui s\u2019\u00e9loigne du cerveau. En effet, les mod\u00e8les de simulation ne s\u2019appuient plus du tout sur la connaissance biologique actualis\u00e9e que l\u2019on du fonctionnement des neurones dans le cerveau.<\/p>\n

Les USA ne sont pas en reste avec la BRAIN Initiative <\/strong>annonc\u00e9e par Barack Obama en 2013. Elle vise \u00e0 mieux comprendre le fonctionnement du cerveau. L\u2019objectif annonc\u00e9 semble plus op\u00e9rationnel que celui des europ\u00e9ens : mieux comprendre les maladies d\u2019Alzheimer et de Parkinson ainsi que divers troubles neuronaux. Le budget annuel est de l\u2019ordre de $100m, donc, in fine, du m\u00eame ordre de grandeur que le Human Brain Projet. Parmi les projets, on trouve des initiatives en nano-technologies pour mesurer l\u2019activit\u00e9 individuelle de cellules nerveuses, \u00e0 commencer par celles des mouches drosophiles.<\/p>\n

\"Human<\/a><\/p>\n

On peut aussi citer le Human Connectome Project<\/strong>, lanc\u00e9 en 2009, un autre projet am\u00e9ricain, financ\u00e9 par le NIH comme la BRAIN Initiative, et qui vise \u00e0 cartographier avec pr\u00e9cision les diff\u00e9rentes r\u00e9gions du cerveau (exemple ci-dessus <\/em>avec les principales liaisons nerveuses internes au cerveau).<\/p>\n

De son c\u00f4t\u00e9, le projet Allen Brain Atlas <\/strong>planche sur la cartographie du cerveau de diff\u00e9rentes esp\u00e8ces dont l\u2019homme et la souris, au niveau de l\u2019expression des g\u00e8nes de ses diff\u00e9rentes cellules nerveuses. La plateforme et les donn\u00e9es associ\u00e9es sont ouvertes. Des chercheurs de l’Universit\u00e9 de Berkeley ont m\u00eame r\u00e9ussi<\/a> \u00e0 cr\u00e9er une cartographie pr\u00e9cise de la s\u00e9mantique du cortex.<\/p>\n

Reste aussi, c\u00f4t\u00e9 neurobiologie, \u00e0 comprendre le processus d\u2019\u2019apprentissage des enfants en bas \u00e2ge et jusqu\u2019\u00e0 20 ans. Comment le cerveau se c\u00e2ble-t-il pendant les phases d\u2019apprentissage ? Comment s\u00e9parer l\u2019inn\u00e9 de l\u2019acquis dans les processus d\u2019apprentissage ? On diss\u00e8que les souris, mais bien \u00e9videmment pas les enfants en bas \u00e2ge. Donc, on ne sait pas trop. Et l\u2019IRM est insuffisante. Les chinois et les japonais planchent sur une voie interm\u00e9diaire en cartographiant le cerveau de singes qui sont plus proches de l\u2019homme que les rongeurs.<\/p>\n

Pour r\u00e9sumer, un bon nombre de recherches portent sur le fonctionnement du cerveau, avec une intersection avec les recherches en intelligence artificielle.<\/p>\n

La copie du cerveau n\u2019est pas pour demain et heureusement<\/strong><\/p>\n

Dans \u201cThe Singularity is Near\u201d, Ray Kurweil fantasme sur la capacit\u00e9 \u00e0 venir de transplanter un cerveau dans une machine et d\u2019atteindre ainsi l\u2019immortalit\u00e9, incarnation ultime du solutionnisme technologique qui cherche \u00e0 trouver une solution technologique \u00e0 tous les probl\u00e8mes ou fantasmes humains.<\/p>\n

Le dump <\/em>du contenu d\u2019un cerveau dans un ordinateur fait cependant face \u00e0 quelques obstacles technologiques de taille. Heureusement d\u2019ailleurs !<\/p>\n

Quels sont-ils ? Tout d\u2019abord, on ne sait pas encore pr\u00e9cis\u00e9ment d\u00e9crire le mode de stockage de l\u2019information dans le cerveau. Se situe-t-il dans les neurones ou dans les synapses qui relient les neurones aux axones d\u2019autres neurones ? Dans \u201cMemories may not live in neurons synapses<\/a>\u201d paru dans Scientific American en 2015, il est fait \u00e9tat que l\u2019information serait stock\u00e9e dans les neurones et pas au niveau des synapses. Ce stockage est-il du m\u00eame ordre dans le cortex et dans le cervelet ? Qu\u2019en est-il du cerveau limbique qui g\u00e8re les \u00e9motions, le bonheur et la peur, en interagissant \u00e0 la fois avec le cortex et avec les organes producteurs d\u2019hormones ? On cherche encore !<\/p>\n

\"Conservative<\/a><\/p>\n

La science progresse aussi pour cartographier le cerveau politique. Ici, sur le clivage r\u00e9publicains et d\u00e9mocrates\u00a0aux USA qui est toujours d’actualit\u00e9. Source<\/a>.<\/span><\/p>\n

\"Progressive<\/a><\/p>\n

Quoi qu\u2019il en soit, l\u2019information est stock\u00e9e sous forme de gradients chimiques et ioniques. Probablement pas sous forme binaire (\u201con\u201d ou \u201coff\u201d) mais avec des niveaux interm\u00e9diaires. En langage informatique, on dirait que les neurones stockent peut-\u00eatre des nombres entiers voire flottants au lieu de bits individuels. Il n\u2019est pas exclu non plus que les neurones puissent stocker plusieurs informations \u00e0 diff\u00e9rents endroits (dendrites, synapses, axones). Et il n\u2019y a que quelques nanom\u00e8tres entre les dendrites et les terminaisons des axones ! La communication entre les deux est chimique, via un potentiel d\u2019ions calcium, sodium et potassium, et r\u00e9gul\u00e9e par des hormones de r\u00e9gulation de la transmission nerveuse telles que l\u2019ac\u00e9tylcholine, la dopamine, l\u2019adr\u00e9naline ou des acides amin\u00e9s comme le glutamate ou le GABA (acide \u03b3-aminobutyrique) qui bloquent ou favorisent la transmission d\u2019influx nerveux. A cette complexit\u00e9, il faut ajouter l\u2019\u00e9tat des cellules gliales qui r\u00e9gulent l\u2019ensemble et conditionnent notamment la performance des axones via la my\u00e9line qui l\u2019entoure. La quantit\u00e9 de my\u00e9line autour des axones est variable d\u2019un endroit \u00e0 l\u2019autre du cerveau et module \u00e0 la fois l\u2019intensit\u00e9 et la rapidit\u00e9 des transmissions nerveuses. Cela fait une complexit\u00e9 de plus dans le fonctionnement du cerveau !<\/p>\n

Et si la m\u00e9moire n\u2019\u00e9tait constitu\u00e9e que de r\u00e8gles et m\u00e9thodes de rapprochement ? Et si le savoir \u00e9tait en fait encod\u00e9 \u00e0 la fois dans les neurones et dans les liaisons entre les neurones ? En tout cas, le cerveau est un gigantesque puzzle chimique qui se reconfigure en permanence. Les neurones ne se reproduisent pas mais leurs connexions et la soupe biologique dans laquelle elles baignent \u00e9voluent sans cesse.<\/p>\n

Comment d\u00e9tecter ces potentiels chimiques qui se trouvent \u00e0 des trillions d\u2019endroits dans le cerveau, soit au sein des neurones, soit dans les liaisons interneuronales ? Comment le faire avec un syst\u00e8me d\u2019analyse non destructif et non invasif ?<\/p>\n

Il n\u2019y a pas 36 solutions : il faut passer par des ondes \u00e9lectromagn\u00e9tiques, et avec une pr\u00e9cision de l\u2019\u00e9chelle du nanom\u00e8tre. Aujourd\u2019hui les scanners utilisent g\u00e9n\u00e9ralement trois technologiques : la tomodensitographie qui mesure la densit\u00e9 de la mati\u00e8re par rayons X,\u00a0 les PET scanners qui d\u00e9tectent des traceurs biologiques radioactifs par \u00e9mission de photons et l\u2019IRM qui d\u00e9tecte les corps mous par r\u00e9sonnance magn\u00e9tique nucl\u00e9aire, qui n\u2019irradie pas le cerveau mais doit le plonger dans un bain magn\u00e9tique intense. Ces scanners ont une r\u00e9solution qui ne d\u00e9passe pas l\u2019ordre du millim\u00e8tre et elle ne progresse pas du tout en suivant une loi exponentielle de Moore ! Il serait d\u2019ailleurs int\u00e9ressant d\u2019\u00e9valuer la quantit\u00e9 d\u2019\u00e9nergie qu\u2019il faudrait envoyer dans le cerveau (rayons X, magn\u00e9tisme, etc) pour r\u00e9aliser ce genre de d\u00e9tection 100 \u00e0 1000 trillions de fois, soit le nombre de synapses dans le cerveau, et avec une r\u00e9solution de l\u2019ordre du nanom\u00e8tre. Si cela se trouve, cette \u00e9nergie \u00e9lectromagn\u00e9tique serait suffisante pour faire cuire le cerveau comme dans un four \u00e0 micro-ondes, ce qui ne serait pas du tout un effet d\u00e9sir\u00e9 ! Sauf peut-\u00eatre pour traiter de mani\u00e8re un peu radicale certains abrutis.<\/p>\n

C\u2019est une loi connue dans la physique : plus on explore l\u2019infiniment petit, plus c\u2019est couteux en \u00e9nergie. Le LHC du CERN pr\u00e8s de Gen\u00e8ve a permis de d\u00e9tecter les bosons de Higgs. Il consomme la bagatelle de 200 m\u00e9gawatts<\/a> avec des pointes de 1,3 gigawatts, soit plus que la puissance g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par une tranche de centrale nucl\u00e9aire ! Le LHC a cout\u00e9 $9B et le prix de ce genre d\u2019instrument scientifique ne suit pas du tout la loi de Moore comme le s\u00e9quen\u00e7age de l\u2019ADN !<\/p>\n

Des capteurs d\u2019\u00e9lectro-enc\u00e9phalogrammes existent bien (EEG). Ils sont plac\u00e9s \u00e0 la p\u00e9riph\u00e9rie du cortex sur la t\u00eate et captent l\u2019activit\u00e9 de grandes zones de contr\u00f4le psychomotrices du cerveau avec un faible niveau de pr\u00e9cision. C\u2019est tr\u00e8s \u201cmacro\u201d. La m\u00e9moire et le raisonnement fonctionnent au niveau du \u201cpico\u201d. Qui plus est, si on sait cartographier approximativement les zones fonctionnelles du cerveau, on est bien incapable de capter le r\u00f4le de chaque neurone prise individuellement. Pourra-t-on connaitre avec pr\u00e9cision la position de toutes les synapses dans l\u2019ensemble du cerveau et \u00e0 quels neurones elles appartiennent ? Pas \u00e9vident ! Autre solution : cartographier le cortex pour identifier les patterns de pens\u00e9e. Si on pense \u00e0 un objet d\u2019un tel type, cela rend peut-\u00eatre actif des macro-zones distinctes du cerveau que l\u2019on pourrait reconnaitre.<\/p>\n

Dans The Brain vs Deep Learning Part I: Computational Complexity \u2014 Or Why the Singularity Is Nowhere Near<\/a>, Tim Dettmers avance que la machine ne pourra pas d\u00e9passer le cerveau pendant le si\u00e8cle en cours. Il d\u00e9monte les pr\u00e9dictions de Ray Kurzweil. J\u2019avais moi-m\u00eame \u00e9mis des doutes sur les exponentielles qui sont la primitive des raisonnements de Kurzweil en avril 2015 dans trois articles<\/a> sur les d\u00e9rives des exponentielles.<\/p>\n

\"neuron_types\"<\/a><\/p>\n

(source sch\u00e9ma ci-dessus sur quelques exemples de neurones c\u00e9r\u00e9brales : <\/span>http:\/\/neuromorpho.org<\/a>)<\/span><\/p>\n

Mais poursuivons dans la d\u00e9couverte fascinante de la complexit\u00e9 du cerveau. Celui-ci contient plusieurs centaines de types de neurones diff\u00e9rents (source<\/a>), les illustrations pr\u00e9c\u00e9dente et suivante n\u2019en pr\u00e9sentant que quelques grandes variantes. Le cervelet contient notamment ces \u00e9tonnantes cellules de Purkineje, avec leur arbre de dendrites reli\u00e9es avec jusqu\u2019\u00e0 200 000 autres neurones, qui contr\u00f4lent les mouvements appris.<\/p>\n

\"Cerebral-Cortex-7-Layers_thumb2\"<\/a><\/p>\n

(<\/span>source de l\u2019illustration ci-dessus<\/span><\/a>)<\/span><\/p>\n

Cette complexit\u00e9 se retrouve aussi au niveau mol\u00e9culaire avec de nombreuses prot\u00e9ines et hormones intervenant dans la transmission d\u2019influx neuronaux, comme d\u00e9crit dans Deep Molecular Diversity of Mammalian Synapses: Why It Matters and How to Measure It<\/a>. Parmi les 20 000 g\u00eanes de nos cellules, 6000 sont sp\u00e9cifiques au fonctionnement du cerveau et leur expression varie d\u2019un type de neurone \u00e0 l\u2019autre et en fonction de leur environnement ! C\u2019est dire la richesse de la soupe de prot\u00e9ines qui gouverne le cerveau, dont l’actine qui structure la\u00a0forme mouvante des neurones\u00a0!<\/p>\n

Le cerveau d\u2019un f\u0153tus comprendrait\u00a0plus de mille milliards\u00a0de neurones, qui meurent rapidement. On perd en fait des neurones d\u00e8s sa naissance, comme si une matrice s\u2019\u00e9vidait pour prendre forme progressivement au gr\u00e9 des apprentissages. Le cerveau d\u2019un enfant comprendrait plus de 100 milliards de neurones, et plus de 15 trillions de synapses et 150 milliards de dendrites.<\/p>\n

Un cerveau adulte comprend environ 85 milliards de neurones dont 30 dans le cortex, 10 trillions de synapses (liaisons neurones \/ neurones via les terminaisons multiples des axones qui sortent de neurones et se connectent aux dendrites proches du noyau d\u2019autres neurones), et 300 milliards de dendrites (les structures des neurones sur lesquelles ne trouvent les synapses). Il consomme environ 20 Watts fournis sous forme d\u2019hydrates de carbone (glucoses) via la circulation sanguine, ce qui en fait une \u201cmachine\u201d tr\u00e8s efficace c\u00f4t\u00e9 consommation \u00e9nerg\u00e9tique. Dans son d\u00e9veloppement \u00e0 partir de la naissance, le cerveau perd des neurones mais gagne des liaisons entre elles, et ce, toute la vie, m\u00eame si le processus se ralentit avec l’\u00e2ge, m\u00eame sans maladies neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9ratives.<\/p>\n

Un neurotransmetteur arrivant via une synapse peut d\u00e9clencher une cascade de r\u00e9actions en chaines dans le neurone cible qui va r\u00e9guler l\u2019expression de g\u00eanes et produire des prot\u00e9ines de r\u00e9gulation qui vont modifier le comportement des dendrites dans la r\u00e9ception des signaux issus des axones. Qui plus est les dendrites \u2013 les r\u00e9cepteurs dans les neurones – ont des formes et des comportements variables. Bref, nous avons un syst\u00e8me de r\u00e9gulation des plus complexes qui n\u2019a pas du tout \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9 dans les mod\u00e8les Kurzweiliens !<\/p>\n

\"dendritic_spikes\"<\/a><\/p>\n

Plus de la moiti\u00e9 des neurones du cerveau sont situ\u00e9es dans le cervelet. Il g\u00e8re les automatismes appris comme la marche, la pr\u00e9hension, les sports, la conduite, le v\u00e9lo, la danse ou la maitrise des instruments de musique. Un neurone du cervelet contient environ 25 000 synapses le reliant aux terminaisons d\u2019axones d\u2019autres neurones. Ceux du cortex qui g\u00e8rent les sens et l\u2019intelligence comprennent chacun de 5000 et 15 000 synapses.<\/p>\n

Le cerveau est aussi rempli de cellules gliales qui alimentent les neurones et en contr\u00f4lent le fonctionnement via la my\u00e9line qui entoure les axones et divers autres m\u00e9canismes de r\u00e9gulation. Il y en a au moins autant que de neurones dans le cerveau, ce qui ajoute un niveau de complexit\u00e9 de plus. Il faut ajouter le r\u00f4le de buffer de m\u00e9moire de l\u2019hippocampe, le vidage de ce buffer pendant le sommeil ce qui rappelle que une bonne qualit\u00e9 et dur\u00e9e de sommeil permet d\u2019entretenir sa m\u00e9moire. Enfin, via le syst\u00e8me nerveux sympathique et parasympathique, le cerveau est reli\u00e9 au reste des organes, dont le syst\u00e8me digestif ainsi qu\u2019\u00e0 tous les sens et notamment le toucher.<\/p>\n

\"Neuron<\/a><\/p>\n

(<\/span>source du sch\u00e9ma<\/span><\/a> qui l\u2019explique tr\u00e8s bien)<\/span><\/p>\n

Le cerveau est imbattable dans sa densit\u00e9, sa compacit\u00e9 et son parall\u00e9lisme. Par contre, les ordinateurs nous d\u00e9passent dans leur capacit\u00e9 de stockage et de traitement de gros volumes de donn\u00e9es. Si l\u2019on aura bien longtemps du mal \u00e0 scanner un cerveau au niveau des neurones, il n\u2019en reste pas moins possible d\u2019en comprendre le fonctionnement par t\u00e2tonnements. Les neurosciences continuent de progresser r\u00e9guli\u00e8rement de ce point de vue-l\u00e0. On comprend petit \u00e0 petit comment fonctionnent les diff\u00e9rents niveaux d\u2019abstraction dans le cerveau, m\u00eame si les m\u00e9thodes scientifiques de v\u00e9rification associ\u00e9es restent assez empiriques, r\u00e9alis\u00e9es le plus souvent avec des souris.<\/p>\n

Mais il n\u2019est pas n\u00e9cessaire de maitriser le niveau d\u2019abstraction le plus bas du cerveau pour en simuler les niveaux \u00e9lev\u00e9s, sans passer par un clonage. Comme il n\u2019est pas n\u00e9cessaire de maitriser les bosons de Higgs pour faire de la chimie ou comprendre la mani\u00e8re dont l\u2019ADN sert \u00e0 fabriquer des prot\u00e9ines au sein des cellules !<\/p>\n

\"Howard-Graph-1024x629\"<\/a><\/p>\n

Placer l\u2019intelligence de la machine dans la prolongation de celle de l\u2019homme et sur une simple courbe exponentielle n\u2019a pas beaucoup de sens, comme dans \u201cThe AI Revolution: Our Immortality or Extinction<\/a>\u201d de Tim Urban (ci-dessus<\/em>).<\/p>\n

En tout cas, quoi qu\u2019il arrive, l\u2019intelligence d\u2019une machine hyper-intelligente n\u2019aura pas une intelligence similaire \u00e0 celle de l\u2019homme. Elle sera probablement plus froide, plus rationnelle, moins \u00e9motionnelle et plus globale dans sa port\u00e9e et sa compr\u00e9hension du monde.\u00a0L\u2019intelligence artificielle sera sup\u00e9rieure \u00e0 celle de l\u2019homme dans de nombreux domaines et pas dans d\u2019autres. Elle sera simplement diff\u00e9rente et compl\u00e9mentaire. Tout du moins, \u00e0 une \u00e9ch\u00e9ance raisonnable de quelques d\u00e9cennies.<\/p>\n

Dans la partie suivante<\/a> de cette s\u00e9rie, nous verrons quelles \u00e9volutions technologiques mat\u00e9rielles et logicielles pourraient permettre \u00e0 l\u2019IA de r\u00e9aliser des sauts quantiques en termes de performance.<\/p>\n

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\"10years_thumb2\"<\/a><\/p>\n

J\u2019en profite pour signaler discr\u00e8tement que ce blog f\u00eate ses 10 ans r\u00e9volus d\u2019existence en ce mois d\u2019avril 2016. Pas besoin d\u2019en faire toute une histoire avec un bilan, des chiffres, des retours d\u2019exp\u00e9rience ou un livre d\u2019or ! Toutes les archives<\/a> du site sont en tout cas disponibles, le site n\u2019ayant pas chang\u00e9 d\u2019URL ni de plateforme (WordPress) pendant cette d\u00e9cennie. C\u2019est toujours un d\u00e9fi que de se renouveler. Mais je compte bien continuer \u00e0 vous surprendre en traitant un nombre aussi vari\u00e9 de sujets associant de mani\u00e8re variable num\u00e9rique, technologies, sciences, biologie, entrepreneuriat, \u00e9conomie et politique.<\/p>\n

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Vous pouvez consulter tous les \u00e9pisodes de ce roman fleuve de printemps sur l\u2019intelligence artificielle :<\/p>\n

Episode 1 : s\u00e9mantique et questions cl\u00e9s<\/a>
\nEpisode 2 : histoire et technologies de l\u2019intelligence artificielle<\/a>
\nEpisode 3 : IBM Watson et le marketing de l\u2019intelligence artificielle<\/a>
\nEpisode 4 : les startups US de l\u2019intelligence artificielle<\/a>
\nEpisode 5 : les startups acquises par les grands du num\u00e9rique<\/a>
\nEpisode 6 : les startups fran\u00e7aises de l\u2019intelligence artificielle<\/a>
\nEpisode 7 : la mod\u00e9lisation et la copie du cerveau<\/a>
\nEpisode 8 : \u00e9volutions de la loi de Moore et applications \u00e0 l\u2019intelligence artificielle<\/a>
\nEpisode 9 : la robotisation en marche des m\u00e9tiers<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Apr\u00e8s un peu de s\u00e9mantique, un tour des techniques de l\u2019IA, l\u2019\u00e9tude de cas d\u2019IBM Watson, un tour d\u2019horizon des startups am\u00e9ricaines de l\u2019IA, puis de celles qui sont acquises par les grands groupes et enfin, des startups fran\u00e7aises du secteur, je vais m\u2019int\u00e9resser d\u2019abord au fonctionnement du cerveau pour en \u00e9valuer la complexit\u00e9 et […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[2544,2719,2717,2718,2341,2716],"class_list":["post-12610","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-actualites","tag-cervelet","tag-jaron-lanier","tag-piero-scaruffi","tag-purkinje","tag-ray-kurzweil","tag-sinfularite"],"views":30808,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12610","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12610"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12610\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12610"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12610"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12610"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}