Des chercheurs ont entraîné un ordinateur d'apprentissage pour naviguer de manière autonome dans le réseau du métro de Londres.
Les informaticiens de DeepMind ont développé un ordinateur hybride combinant réseaux de neurones artificiels et processeurs conventionnels. Cette innovation permet à cette machine "d'apprentissage" de se déplacer indépendamment dans le métro londonien.
Les réseaux de neurones artificiels imitent les groupes de cellules nerveuses du cerveau humain, responsables de la reconnaissance de motifs et du stockage d'informations. Bien que ces clones artificiels identifient déjà des patterns, ils manquaient jusqu'ici d'un espace de mémoire intégré : dans les ordinateurs traditionnels, processeur et mémoire restent séparés.
Entraîner l'ordinateur comme un cerveau
Des experts en informatique et neurosciences de DeepMind ont connecté une mémoire externe, similaire à la RAM des ordinateurs classiques, à un réseau de neurones. Résultat : la machine DNC (Differentiable Neural Computer), un ordinateur neuronal capable de traiter des données complexes et d'en tirer des leçons, à l'image des réseaux biologiques.
Cette combinaison résout des problèmes insolubles pour les ordinateurs classiques. Les développeurs ont testé la DNC sur le métro de Londres en l'entraînant d'abord à calculer l'itinéraire le plus court via des graphes aléatoires.
Test grandeur nature sur le métro
Après entraînement, la DNC a reçu la carte du métro sans données supplémentaires. Sur un million de tests, elle a affiché une précision moyenne de 98,8 %. À titre de comparaison, d'autres IA atteignent seulement 37 % sur des tâches similaires mais moins complexes.
Contrairement aux IA préprogrammées, la DNC apprend par exemples. À l'avenir, elle pourrait générer automatiquement des sous-titres vidéo ou analyser sémantiquement des textes.
DeepMind est également à l'origine du programme qui a vaincu Lee Sedol, champion du monde de Go, pour Google. (pvw)
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