Des chercheurs en intelligence artificielle ont créé un programme capable d’apprendre un nouveau concept du premier coup, comme le ferait un humain.
Ces dernières années, l’intelligence artificielle a fait d’énormes progrès. Néanmoins, la capacité d’apprendre d’un ordinateur reste encore très en deçà de celle d’un humain. Pour reconnaître un objet dans une image, la machine a besoin d’être nourri de plusieurs centaines ou de plusieurs milliers d’exemples similaires. A l’inverse, un humain peut comprendre un nouveau concept du premier coup. Il suffit qu’on lui montre un Hoverboard une seule fois pour qu’il soit capable de le reconnaître par la suite.
Or, trois chercheurs américains viennent de présenter un algorithme baptisé « Bayesian Program Learning » (BPL), qui apprend aussi vite qu’un humain dans le cadre d’un problème relativement simple : la reconnaissance de caractères. Ils ont constitué un ensemble de 1623 caractères issus de 50 alphabets très exotiques : sanskrit, tibétain, gujarati, glagolitique… Chaque caractère a été présenté successivement à un humain et à un ordinateur doté de BPL. Les deux cobayes devaient ensuite reconnaître ces caractères – qu’ils ont vu une seule fois et jamais auparavant – parmi d’autres caractères.
Des reproductions très humaines
Le résultat est impressionnant. La machine s’est révélée aussi performante que l’humain dans cette tâche. Mieux : elle est capable de reproduire ce caractère de façon très naturelle, avec de légères différences, comme le ferait un humain. Confrontés à ces reproductions, les gens étaient incapables de les distinguer de celles créées par un humain.
Sur le plan technique, le BPL s’appuie sur le concept de « primitives ». Chaque nouvelle forme rencontrée est décortiquée en sous-parties abstraites, pour lesquelles il proposera un agencement spatial (position d’une boucle par rapport à un trait) et temporel (quelle partie est écrite avant l’autre).
D’après les chercheurs, l’avantage du BPL est qu’il permettrait d’être plus performant dans certains domaines comme la reconnaissance de formes ou de phonèmes. Mais pour l’instant, tout ceci n’est encore qu’au stade expérimental.
Ci-dessous une vidéo qui explique le fonctionnement le BPL:
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