Le cyberblog du coyote

Devenue imbattable au jeu de go, aux échecs et même à Starcraft, l'IA va prochainement s'embarquer sur les drones de course pour affronter de façon totalement autonome un champion humain lors d'une compétition baptisée Artificial intelligence robotic racing. La date de clôture des inscriptions des équipes de développement de drone autonome se rapproche, la tension monte...

Lire l'article de Louis Neveu sur Futura-Sciences

Le programme d'intelligence artificielle GPT-2 est capable d'écrire de faux articles de presse. À l'heure des infox (fake news), il représente un danger, et ses concepteurs ont décidé de ne pas le rendre public.

Lire l'article de Fabrice Auclert sur Futura Sciences

Les superordinateurs ont beau piler les meilleurs champions de Go ou de jeux vidéos, ils n'en restent pas moins dépourvus de tout sens commun. L'Institut Paul Allen milite depuis des années pour une approche complètement différente, où l'IA serait capable de manier des concepts auxquels elle n'a encore jamais été confrontée. Pour cela, il a développé un petit jeu de dessin entraîné uniquement par l'humain. Futura l'a testé et vous en dit plus.

Lire l'article de Céline Deluzarche sur Futura Sciences.

En 2018, l’intelligence artificielle n’aura pas tenu ses promesses. Ou plus exactement, n’aura pas tenu les immenses promesses – apocalyptiques comme utopiques – que les annonces et débats de 2017 auront placées en elle. Où sont passés les exploits prométhéens à l’image d’AlphaGo ? Les assistants personnels capables de répondre – correctement – à n’importe quelle question ? Tous les secteurs chamboulés par l’exploitation adroite de volumes gigantesques de données ? Les destructions massives d’emplois ?
Rien de cela ne s’est produit. Au contraire, j’ai comme une impression de ralentissement, voire de piétinement. L’intérêt pour les déclinaisons les plus récentes de l’IA, le machine learning et le deep learning, semble avoir atteint son pic à la mi-2018. L’investissement dans l’IA a commencé à refluer au dernier trimestre de l’année. Et les chercheurs eux-mêmes, confrontés aux limites du deep learning, réfléchissent aux solutions qui pourraient revigorer la discipline et ses applications.
Doit-on s’inquiéter de ce ralentissement ? Pas le moins du monde. Car c’est pour moi le signe que l’IA atteint l’âge de maturité : on laisse de côté les espérances bodybuildées pour mieux se concentrer sur les applications qui marchent – qu’elles fassent rêver ou pas. C’est ce que suggèrent les principales levées de fonds de l’année écoulée : 4 Mds$ pour les voitures autonomes de Cruise, 400 M$ pour la recherche de nouveaux matériaux chez Zymergen, 300 M$ pour les offres de RPA (Robotic Process Automation, l’automatisation de tâches simples sur ordinateur) de UiPath ou encore 200 M$ pour les solutions de cybersécurité de Tanium.
Allons un cran plus loin : on peut même avancer que l’IA est en train de disparaître… et que c’est une excellente nouvelle. Une technologie peut connaître 2 types de disparition. D’un côté, l’extinction – avez-vous croisé des lecteurs MiniDisc récemment ? De l’autre, la banalisation – l’écran tactile a beau être une innovation d’à peine 10 ans, plus aucun fabricant de smartphones ne l’utilise comme argument de vente. Dans ce second cas, la technologie en question a en fait gagné la partie.
C’est précisément ce que nous vivons de plus en plus : nous sommes les Mr. Jourdain du 21e siècle, car nous utilisons l’IA sans le savoir. Que ce soit en suivant une recommandation de nouveaux produits sur Amazon, en ordonnant à Alexa de lire le best-of d’Emile et Images ou en débloquant notre smartphone avec la reconnaissance faciale.
L’existence d’applications concrètes et utiles est ce qui protège aujourd’hui l’IA d’un nouvel « hiver », ces périodes où l’intérêt pour la discipline – et le financement qui va avec – ont pu quasiment disparaître. Laissons le fin mot de l’histoire à Geoff Hinton, l’un des chercheurs à l’origine de la récente renaissance de l’IA : « In the old AI winters, AI wasn’t actually part of your everyday life. Now it is. »

Source : Tom Morisse, forbes.fr

Quand l’homme et la machine se rejoignent, cela peut aussi amener une touche artistique de génie. Huawei a utilisé une intelligence artificielle, qui loin de trahir l’œuvre de Schubert, a pu terminer une partition inachevée du compositeur de génie.

Lire l'article d'Emmanuel Ghesquier sur presse-citron.net

Des scientifiques américains ont dévoilé un système basé sur l'intelligence artificielle qui traduit correctement les signaux du cerveau en paroles intelligibles. Cette expérience unique en son genre ouvre la voie à des appareils électroniques capables de communiquer par la pensée.

Lire l'article de Fabrice Auclert sur Futura-Sciences.

Unity, l’éditeur du moteur de jeu du même nom, vient de frapper fort avec une annonce inattendue. L’entreprise vient de dévoiler la création d’un jeu d’un genre inédit. Il n’est pas pensé pour que les êtres humains y jouent mais pour que l’intelligence artificielle s’y entraîne.
Nommé Obstacle Tower, il sera composé de 100 niveaux différents qui pourront évoluer et s’adapter en difficulté de façon imprévue. Concrètement, il sera généré à chaque fois et sera donc différent à chaque fois que l’IA s’y risquera.
Comme le montre l’exemple récent de Starcraft II, on médiatise surtout la compétition entre l’être humain et l’intelligence artificielle. Pourtant, il y a clairement une place pour le combat IA versus IA.

Unity crée un mètre étalon pour l’intelligence artificielle

C’est là, en creux, que naît le projet de Unity : donner naissance à un outil qui permettra de comparer les IA qui réussiront le mieux, ce qui permettra de les faire évoluer et aussi de les faire progresser.
Pour inciter les concepteurs d’IA à se lancer, Unity a annoncé une récompense de 100.000 dollars qui pourra être partagée entre les participants. Le vice-président de Unity en charge de l’IA et du machine learning explique que l’objectif est de « créer un outil qui permettra aux chercheurs de concentrer leur travail, de s’unir et comparer leur progrès.
Reste une vraie interrogation. Si une IA peut tricher pour devenir meilleure que ses concepteurs, qui nous garantit que les IA qui s’affronteront dans ce jeu ne tricheront pas aussi un peu. Toutefois, si on en croit les exemples actuels, les IA ont surtout tendance à améliorer les tactiques conçues par les êtres humains. Pour la petite histoire, le jeu longtemps utilisé pour mesurer les capacités d’une IA était Montezuma’s Revenge, un jeu sorti en 1984 sur Atari !

Source : Presse-citron.net

DeepMind, l'intelligence artificielle née dans les labos de Google, a réussi un véritable exploit en dominant des humains à Starcraft II, l'un des jeux les plus populaires de stratégie en temps réel. Il y a encore 15 mois, la machine n'en était pas capable...

Lire l'article de Fabrice Auclert sur Futura Sciences.

Reconnaître un visage, compléter une phrase, gagner au jeu de go... Après plusieurs décennies de déconvenues, les machines intelligentes deviennent enfin réalité – grâce à des réseaux de plusieurs couches de neurones artificiels.

Lire l'article de Yoshua Bengio sur Interstices.

L'intelligence artificielle est capable de l'extraordinaire, mais aussi du pire. Illustration de quelques ratés. Voir le reportage de FranceInfo.

France Culture propose toute une série de podcasts ayant pour sujet l'intelligence artificielle.

Des neurones artificiels pour des machines profondément intelligentes. C’est la nouvelle révolution de l’IA offerte, depuis 2012, par Geoffrey Hinton et son équipe. Cet expert en sciences cognitives de l’université de Toronto, et chercheur chez Google Brain a annoncé cette année-là des résultats exceptionnels d’un réseau de neurones artificiels à couches profondes (Deep Neural Network, DNN) dans une tâche de classification d’images.
Suite à ces performances impressionnantes dans ce domaine prometteur et passionnant qu’est l’intelligence artificielle (IA), des investissements massifs ont été réalisés par les universités mais aussi par les plus grands groupes internationaux pour développer ce nouveau potentiel. Néanmoins, malgré l’efficacité impressionnante des DNN dans de nombreux domaines d’applications (reconnaissance visuelle ou vocale, traduction, imagerie médicale, etc.) des questions se posent sur les limites du deep learning dans d’autres domaines tels que le pilotage de véhicules autonomes par exemple.

Lire l'article de Martial Mermillod dans The Conversation.

La Swarm Intelligence, ou intelligence distribuée, est un concept reposant sur la coordination entre un nombre massif d’intelligences individuelles. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet.

Lire l'article de Bastien L sur Le Big Data