DeepMind AI apprend la physique simple comme un bébé
Même les jeunes bébés sont conscients de la physique de base des objets du quotidien.Crédit : Getty
Inspirés par la recherche sur la façon dont les nourrissons apprennent, des informaticiens ont créé un programme capable de relever des règles physiques simples sur le comportement des objets et d’exprimer leur surprise lorsqu’ils semblent enfreindre ces règles. Les résultats ont été publiés le 11 juillet dans Nature Comportement humain1.
Les psychologues du développement testent la façon dont les bébés comprennent le mouvement des objets en suivant leur regard. Lorsqu’on leur montre une vidéo d’une balle qui disparaît soudainement, par exemple, les enfants expriment leur surprise, que les chercheurs quantifient en mesurant combien de temps les nourrissons regardent dans une direction particulière.
Luis Piloto, informaticien de la société DeepMind à Londres, propriété de Google, et ses collaborateurs souhaitaient développer un test similaire pour l’intelligence artificielle (IA). L’équipe a formé un réseau de neurones, un système logiciel qui apprend en repérant des modèles dans de grandes quantités de données avec des vidéos animées d’objets simples tels que des cubes et des balles.
Le modèle logiciel, nommé Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects (PLATO), a été alimenté avec les images brutes des vidéos, mais également avec des versions mettant en évidence chaque objet de la scène. PLATO a également été conçu pour développer une représentation interne des propriétés physiques des objets, telles que leurs positions et leurs vitesses.
Le système a été formé sur des dizaines d’heures de vidéos montrant des mécanismes simples tels qu’une balle roulant sur une pente ou deux balles rebondissant l’une sur l’autre, et a développé la capacité de prédire comment ces objets se comporteraient dans différentes situations. En particulier, il a appris des modèles tels que la continuité, dans laquelle un objet suit une trajectoire ininterrompue plutôt que de se téléporter comme par magie d’un endroit à un autre ; la solidité, qui empêche deux objets de se pénétrer ; et la persistance de la forme des objets. À chaque étape d’un film, il fait une prédiction sur ce qui va se passer ensuite, dit Piloto. Au fur et à mesure que le film avance, la prédiction devient plus précise.
Surprendre!
Lorsqu’il est montré des vidéos avec des événements impossibles, comme un objet qui disparaît soudainement, PLATO pourrait mesurer la différence entre la vidéo et sa propre prédiction, fournissant une mesure de surprise.
Piloto dit que PLATO n’est pas conçu comme un modèle de comportement infantile, mais qu’il pourrait être un premier pas vers l’IA qui peut tester des hypothèses sur la façon dont les bébés humains apprennent. Espérons que cela puisse éventuellement être utilisé par les scientifiques cognitifs pour modéliser sérieusement le comportement des nourrissons.
Comparer l’IA avec la façon dont les nourrissons humains apprennent est une direction de recherche importante, déclare Jeff Clune, informaticien à l’Université de la Colombie-Britannique à Vancouver. Cela dit, le document conçoit à la main une grande partie des connaissances antérieures qui donnent à ces modèles d’IA leur avantage.
Clune et d’autres chercheurs travaillent sur des approches dans lesquelles le programme développe ses propres algorithmes pour comprendre le monde physique.