Comment fonctionnent les réseaux neuronaux artificiels et leur impact sur l'intelligence artificielle

Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) sont des systèmes informatiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain, souvent comparés aux réseaux neuronaux biologiques. Comme d'autres outils d'apprentissage automatique, ils sont utilisés pour identifier des structures et des régularités dans des ensembles de données complexes. De nos jours, grâce à leur efficacité, ces réseaux sont intégrés dans une grande variété d'appareils quotidiens, allant des smartphones aux machines à laver, en passant par les systèmes de carburateurs de voitures. L'application la plus spectaculaire, cependant, demeure leur rôle dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA).

Le perceptron, qui a été proposé pour la première fois par Frank Rosenblatt en 1958, est un des modèles les plus simples de ces réseaux. Ce modèle a été conçu pour simuler les récepteurs de la rétine et constitue un prédécesseur des réseaux neuronaux modernes. Il consiste en une «réseau virtuel» qui comprend deux neurones d'entrée, un neurone caché et un neurone de sortie. Les connexions entre ces neurones sont initialement assignées à des valeurs numériques aléatoires, souvent comprises entre -1 et +1. Il est important de noter que ces connexions peuvent être représentées sous forme de matrice symétrique où les lignes et les colonnes désignent les neurones, et les entrées de la matrice représentent soit l'existence de la connexion (1 ou 0), soit sa force, autrement dit, le poids de la connexion. De cette manière, la transmission de l'excitation dans les RNA peut être calculée à l'aide de calculs matriciels.

Pour mieux comprendre le fonctionnement des RNA, prenons l'exemple d'une tâche d'apprentissage sur une fonction logique de type «OU inclusif». Cette fonction, souvent appelée OR, doit donner une sortie «vraie» (1) si l'un des deux inputs ou les deux sont vrais (1), et une sortie «fausse» (0) si les deux sont faux (0). L'objectif ici est d'apprendre à la machine à fournir les résultats appropriés lorsqu'elle est confrontée aux entrées possibles.

Le processus d'apprentissage commence par l'introduction des valeurs d'entrée (0, 0) dans le réseau. Ces valeurs sont ensuite traitées par le neurone caché en les multipliant par les poids des connexions. Le neurone caché additionne ces valeurs pondérées et compare la somme à un seuil. Si cette somme dépasse ce seuil, le neurone de sortie s'active, sinon il reste inactif. Le processus d'apprentissage se base sur cette comparaison entre la sortie générée et la sortie attendue (la cible), en ajustant les poids des connexions de manière itérative pour que les résultats des sorties générées coïncident avec les résultats attendus.

Dans notre exemple avec un perceptron, les premières entrées (0 et 0) donnent un résultat qui correspond déjà à la sortie attendue (0). Il n'y a donc pas de changement dans les poids. Lorsque les entrées suivantes (0 et 1) sont introduites, un ajustement des poids est nécessaire pour obtenir le bon résultat (1), ce qui marque le début du processus d'apprentissage. La machine répète ce processus pour chaque combinaison d'entrées, ajustant les poids à chaque étape pour minimiser l'erreur, c'est-à-dire la différence entre la sortie générée et la sortie cible.

Le réseau, bien que simple, démontre la puissance des RNA dans l'apprentissage supervisé. Cependant, ce type de réseau, limité dans ses capacités par sa structure et ses poids fixes, ne peut pas résoudre des problèmes plus complexes nécessitant une hiérarchisation ou des représentations plus élaborées, telles que celles rencontrées dans l'intelligence artificielle avancée.

En effet, au-delà de ce modèle simple, les réseaux neuronaux modernes ont évolué pour inclure des couches cachées multiples, permettant de traiter des données beaucoup plus complexes. C’est notamment le cas des réseaux neuronaux profonds, ou Deep Learning, qui sont capables de gérer des tâches complexes comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique, et bien plus encore. Ces réseaux ne se contentent pas d’ajuster des poids simples, mais construisent des représentations hiérarchiques des données, améliorant ainsi leur capacité à traiter des informations non linéaires.

Il est crucial pour un lecteur de comprendre que la véritable puissance des réseaux neuronaux réside dans leur capacité à généraliser à partir des données d’entraînement. L'apprentissage se fait par itération, et chaque ajustement des poids renforce la capacité du réseau à faire face à des situations inédites. Cependant, cette capacité à généraliser dépend de la qualité des données d’entraînement et du modèle choisi. Un mauvais choix de données ou une architecture inadéquate peut conduire à un phénomène appelé "overfitting", où le réseau apprend à mémoriser les données d’entraînement au lieu d’en extraire des principes généralisables.

Les Réseaux de Neurones et l’Émergence de l’Intelligence Artificielle : Comprendre l’Interaction des Composants

Cependant, comme nous le verrons en détail, le noyau de la technologie actuelle repose sur l'entraînement de réseaux neuronaux artificiels à calculer les probabilités selon lesquelles certains symboles, comme les lettres d’un mot, les mots d’une phrase ou les phrases d’un texte, seront suivis par d’autres lettres, mots ou phrases. Ces probabilités sont calculées à partir d'une quantité énorme de données d'entraînement, par exemple presque tous les textes disponibles sur Internet, avec une telle précision que les utilisateurs humains reçoivent des réponses largement satisfaisantes à leurs requêtes. Néanmoins, ces réponses, telles que celles d’un LLM à une question, ne reposent sur rien de plus que des probabilités agrégées. C'est pourquoi les LLMs et outils similaires sont souvent appelés des « perroquets statistiques », ce qui remet en question l’idée que l’intelligence humaine soit réellement en jeu.

Les livres, en revanche, sont des médias lents. Le rythme rapide de l’évolution numérique, en particulier dans la recherche en IA, pose un défi majeur pour écrire un ouvrage censé être complet et à jour. L’intérêt croissant pour ce domaine et le nombre toujours croissant de chercheurs travaillant dans le monde entier sur de nouvelles méthodes et découvertes ont créé des dynamiques et des conditions particulières. Les informations sont généralement diffusées en ligne en premier dans ce domaine, et, en raison de la pression du temps, parfois non vérifiées par des pairs, voire non imprimées sur papier. De plus, de nombreux détails méthodologiques ne sont pas publiés par crainte de perdre un avantage concurrentiel sur le marché mondial. Écrire un « livre lent » sur le Machine Learning et l'IA pose donc plusieurs défis, rendant sage de se concentrer sur un domaine spécifique que les médias plus rapides pourraient négliger.

Ce livre possède également un caractère unique en raison de la profession de l’auteur, qui est scientifique des systèmes, spécialisé dans l’analyse et la programmation de modèles informatiques de systèmes complexes. Il repose sur l'hypothèse selon laquelle la plupart des méthodes et modèles de Machine Learning sont des systèmes complexes, comme les réseaux neuronaux qui constituent la technologie de base des outils IA d’aujourd'hui. Cela requiert une explication sur ce que les sciences des systèmes peuvent offrir pour aider à comprendre le fonctionnement de ces outils.

Les sciences des systèmes constituent une discipline scientifique unique qui soutient fondamentalement l’idée que les composants interagissants peuvent agrégés en phénomènes qui ne peuvent être compris en analysant les composants isolément. Par exemple, considérons les particules d’un gaz. Leur mouvement et interaction génèrent de la pression et de la température, des caractéristiques observables du gaz. Cependant, ces caractéristiques ne peuvent être observées ou mesurées sur une particule individuelle. Une particule de gaz seule n'a pas de pression. La pression apparaît à travers l’interaction. Les scientifiques des systèmes affirment que la pression émerge.

Un autre concept des sciences des systèmes qui peut aider à comprendre le fonctionnement des outils IA est l'attracteur. Les interactions à partir desquelles un système avec des qualités ou des capacités spécifiques peut émerger commencent souvent par un enchevêtrement de composants interagissant entre eux. À cet état initial, les composants peuvent se heurter de manière chaotique et influencer les autres composants de manière désordonnée jusqu'à ce qu'après un certain temps, ils trouvent une sorte de relation entre eux où les forces opposées sont équilibrées. Ces relations sont appelées équilibres, souvent illustrées par une bille roulant dans un bol jusqu'à ce qu’elle trouve l’équilibre au point le plus bas. Les physiciens appellent cela un puits de potentiel. Lorsque la bille est légèrement déplacée de ce point bas, par exemple en secouant le bol, elle suivra la gravité et retournera au point le plus bas. L'équilibre, ou le point le plus bas, agit donc comme un attracteur. Il attire la bille et guide ses mouvements dans le bol.

L'impact des modèles linguistiques sur la recherche scientifique et la société : une nouvelle ère pour l'intelligence artificielle

Les modèles linguistiques de grande taille (LLM), tels que ceux développés par OpenAI, ont marqué un tournant dans de nombreuses pratiques scientifiques. Ce n’est pas seulement leur capacité à traiter des textes en grande quantité qui les rend précieux, mais aussi leur aptitude à comprendre et générer du code informatique. Un tel développement permet de considérablement réduire le temps et les efforts consacrés à des tâches qui étaient autrefois considérées comme des obstacles dans la recherche scientifique. Les scientifiques, souvent peu formés au codage informatique, n'ont plus besoin de recourir systématiquement à des ingénieurs en logiciel pour accomplir des calculs complexes ou générer des graphiques. Des outils comme GitHub Copilot ont simplifié ce processus, permettant aux chercheurs de se concentrer davantage sur la réflexion créative que sur la programmation.

De plus, des outils comme Whisper, un modèle de reconnaissance vocale et de transcription développé par OpenAI, ouvrent de nouvelles possibilités en permettant de convertir directement des fichiers audio en textes. Dans le domaine de la visualisation et de la création, des outils tels que Midjourney, DALL-E, et Stable Diffusion, bien que parfois éloignés des préoccupations scientifiques immédiates, facilitent la création d'images et de vidéos à partir de textes, offrant ainsi aux chercheurs une nouvelle forme de représentation visuelle de leurs idées.

L'intégration des GPTs avec des outils externes, tels que des bases de données ou des calculateurs, a permis de réduire ces erreurs. Cependant, le véritable défi réside dans la capacité de ces modèles à reconnaître leurs propres limites et à déterminer quand leurs réponses peuvent être erronées. Le problème devient encore plus complexe lorsque les modèles sont utilisés pour des prévisions ou des généralisations dans des domaines peu connus ou mal documentés.

Outre leurs applications en traitement du langage naturel, les modèles basés sur les transformateurs, comme les GPT, sont également utilisés dans des domaines variés tels que la prévision des séries temporelles, la création musicale ou la prédiction de la structure des protéines. Cette dernière application, par exemple, pourrait révolutionner les traitements médicaux, offrant une aide précieuse pour comprendre les maladies et développer de nouveaux médicaments. L’IA a ainsi le potentiel de faire progresser la science à des niveaux que l'on n'aurait pas imaginés il y a encore quelques années.

Mais ces avancées suscitent des interrogations sur l'avenir de l'intelligence artificielle. Les progrès rapides des technologies d'IA soulèvent la question de leur rôle dans l'évolution vers une intelligence artificielle générale (AGI). La capacité des systèmes d'IA à s'auto-améliorer, en utilisant des outils existants pour créer de nouvelles versions plus performantes, renforce les inquiétudes quant à la singularité, un moment où l'IA surpasserait l'intelligence humaine. Si certains considèrent que des étapes importantes ont déjà été franchies, comme le passage du test de Turing, il est indéniable que cette évolution rapide pourrait entraîner des transformations profondes dans de nombreux secteurs, y compris dans la manière dont la recherche est conduite.

Les discussions autour de l'IA et de ses implications sociales sont de plus en plus fréquentes et alimentent un débat global sur la régulation et la gouvernance de ces technologies. Alors que l’IA continue d’évoluer et d’être déployée dans des domaines de plus en plus divers, il devient crucial d’aborder ces questions avec sérieux, en veillant à ce que les outils d’intelligence artificielle soient alignés sur des valeurs humaines fondamentales, et ce, afin d’éviter une réintroduction des discriminations sociales et des injustices dans les processus de prise de décision automatisée.

Comment les modèles d’apprentissage par renforcement (RL) s’adaptent-ils aux environnements dynamiques et aux tâches complexes ?

L'apprentissage par renforcement (RL) repose sur l'idée fondamentale de maximiser les valeurs Q pour guider un agent vers un objectif. Dans un environnement statique, un agent peut suivre un modèle déterministe qui, à travers une table Q entièrement remplie, lui permet de prendre des décisions efficaces en suivant le gradient des valeurs Q croissantes jusqu'à l'objectif. Ce processus atteint sa conclusion lorsque l’agent a appris à atteindre l'objectif de manière fiable. Toutefois, dans un monde en constante évolution, où les objectifs ou les chemins vers ceux-ci peuvent changer au fil du temps, ce modèle doit être constamment mis à jour pour rester pertinent et optimal. Ce phénomène nécessite non seulement une exploitation des connaissances acquises, mais aussi une exploration continue de nouvelles options.

L'un des domaines dans lesquels l'apprentissage par renforcement a connu des avancées notables est son intégration avec des réseaux de neurones artificiels, un concept souvent désigné sous le terme Deep-Q-Learning. Des projets comme AlphaGo, qui a remporté en 2016 la victoire contre le maître du jeu de Go, Lee Sedol, ou AlphaZero, qui a surclassé AlphaGo en 2017, sont des exemples illustrant la puissance de ces algorithmes. Ces systèmes d'IA, développés par DeepMind, sont capables de jouer à des jeux de société complexes sans nécessiter d'apprentissage préalable basé sur les stratégies humaines. Au lieu de cela, ils apprennent à travers une série de matchs contre des copies d’eux-mêmes, accumulant progressivement la connaissance nécessaire pour exceller dans ces jeux.

Une avancée encore plus impressionnante dans ce domaine est MuZero, un algorithme qui, contrairement à ses prédécesseurs, apprend à jouer à des jeux sans être préalablement informé des règles. Ce modèle représente un exemple de "découverte" autonome, où l’algorithme comprend par lui-même la dynamique du jeu simplement en interagissant avec l'environnement. Ce type de système est particulièrement puissant, car il ne dépend pas d’une pré-conception humaine, ce qui le rend extrêmement flexible et capable d'aborder des problèmes d'une complexité considérable.

Cependant, malgré la puissance de ces modèles, l'apprentissage par renforcement souffre d'un défaut majeur : l'absence d’informations sur le processus menant à l’objectif. Contrairement à un professeur qui fournirait des retours d’information détaillés sur les erreurs et réussites d'un étudiant, l’apprentissage par renforcement classique ne donne des récompenses qu'après l’atteinte d’un objectif, ce qui peut entraîner des périodes d'apprentissage très longues, voire impraticables, dans certains cas. Ce problème se complique encore dans des tâches complexes, où l’agent doit accumuler des connaissances sur de nombreuses tentatives avant de réussir.

Toutefois, un défi central du RL reste l'exploration de l’espace des états, c’est-à-dire l’ensemble de toutes les actions possibles dans une situation donnée. Même des tâches apparemment simples, comme conduire une voiture, peuvent entraîner un espace des états immensément vaste, rendant impossible l'exploration complète de toutes les actions possibles. L'une des solutions envisagées dans ce contexte est l'Apprentissage par Renforcement Inverse (Inverse Reinforcement Learning - IRL), qui permet de dériver une fonction de récompense préliminaire à partir du comportement observé d’un agent, comme un humain. Par exemple, pour l’apprentissage de la conduite autonome, l’IRL pourrait extraire une fonction de récompense d’un ensemble de données de conduite humaine, fournissant ainsi un modèle de récompense simplifié, sans la nécessité de définir exhaustivement toutes les actions "correctes" du conducteur.

Il est important de noter que ces modèles d'apprentissage par renforcement sont loin d’être parfaits et rencontrent de nombreuses limitations, notamment lorsqu'il s'agit de tâches impliquant des environnements dynamiques, des objectifs flous ou des actions imprévisibles. Toutefois, la flexibilité et la capacité d’adaptation des approches modernes du RL, en particulier lorsqu’elles sont couplées avec des réseaux de neurones profonds, offrent des perspectives impressionnantes pour aborder des problèmes extrêmement complexes, à la fois dans les jeux, la biologie et au-delà.