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Intelligence artificielle : le signal d’alarme du monde scientifique

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La voiture sans conducteur de Google

L’intelligence artificielle prend aujourd’hui une place de plus en plus prépondérante dans notre quotidien. Mais sommes-nous conscients des risques encourus ? C’est dans ce sens que quatre scientifiques, dont Stephen Hawking, tirent le signal d’alarme. À l’heure actuelle, les développeurs de l’intelligence artificielle ont encore le contrôle sur leurs développements, que cela soit les assistants vocaux, les voitures intelligentes, l’ordinateur Watson d’IBM ou autres. Mais qu’en sera-t-il demain ? Il est en effet plus que probable que l’intelligence artificielle du futur ira nettement plus loin que ce que l’on connait aujourd’hui.

C’est dans ce sens que le physicien Stephen Hawking, le professeur en sciences informatiques Stuart Russel et les professeurs du MIT Max Tegmark et Fran Wilczek viennent de cosigner une tribune en commun pour y souligner que 'Développer avec succès l’intelligence artificielle pourrait être le plus grand événement dans l’histoire de l’humanité'. Ce quatuor de scientifiques ajoute immédiatement le corollaire à savoir que 'Malheureusement, cela pourrait aussi être le dernier…'.

À l’instar de ce qui est souvent présenté dans les films de science-fiction, que se passera-t-il le jour où la machine supplantera l’homme par ses décisions ? C’est face à cette menace que Stephen Hawking, Stuart Russel, Max Tegmark et Fran Wilczek ont décidé de tirer un signal d’alarme, pour que tous les acteurs en matière d’intelligence artificielle réfléchissent à l’évolution d’une telle technologie afin d’esquiver les risques relatifs à son utilisation.

Ce constat a de quoi donner des frissons dans le dos, d’autant plus que la réflexion soulevée par ces scientifiques semble très loin des préoccupations des développeurs et dirigeants actuels. Dès lors, faut-il avoir peur ? Pas de l’intelligence artificielle d’aujourd’hui, mais déjà des œillères en la matière que semblent avoir certaines firmes.


***un algorithme a réussi à battre les humains dans un test de reconnaissance faciale***

Face à deux photos prises dans des angles différents, le programme GaussianFace est capable de reconnaître s’il s’agit bien de la même personne.
Ce n’est pas la première fois que les robots battent les humains. Cette intelligence artificielle a été développée par les chinois Chaochao Lu et Xiaoou Tang pour classer entre des images ayant des conditions d’éclairage, des angles de prise de vue, ou des paramètres changeant.

Habituellement, pour ce genre de problématique les chercheurs font appel à la technique connexionniste s’appuyant sur un réseau de neurones artificiels. Mais ici, les deux chinois ont préféré une méthode par l’apprentissage. L’algorithme commence par normaliser les photos en 150 x 150 pixels et selon cinq points de repère : les deux yeux, le nez et les coins de la bouche. Il sous-divise ces images en superposant des morceaux de 25 x 25 pixels qu’il vectorise ensuite pour lui permettre de rechercher les similitudes. Le logiciel extrait un motif binaire local ou LBP en anglais.

GaussianFace apprend automatiquement de quatre bases de données différentes dont Multi-PIE qui compte 750 000 photos et Life Photos 4 000. Sur ces photos les mêmes personnes sont prises sous différents points de vue et conditions d’éclairages. Une fois l’apprentissage effectué, l’algorithme était prêt à affronter les images de la base de données test, Labeled Faces in the Wild ou LFW.

Cet algorithme de reconnaissance faciale chinois a été capable d’identifier une même personne sur des photos différentes malgré les variations des paramètres. Il a même dépassé l’humain puisque GaussianFace a obtenu un pourcentage de réussite de 98,52 %, par rapport à 97,53 % obtenu par les humains.

Ce qui est innovant dans cet algorithme est la méthode utilisée : basée sur l’analyse discriminante linéaire avec quelques modifications intéressantes (et intelligentes !), qui permettent de travailler sur une optimisation non-linéaire pour de meilleures performances. L’inconvénient est la nécessité d’avoir recours à une quantité de données phénoménales pour que GaussianFace soit performant.


***La Google Car, la voiture autonome développée par Google, vient de passer la barre des 700 000 miles (soit 1 126 541 kilomètres) parcourus sans provoquer un seul accident***

Google vient de publier une note sur les avancées de son programme voiture sans conducteur dévoilée publiquement pour la première fois en octobre 2010. Le prototype vient de franchir les 700.000 miles soit plus d’1 millions de km sans avoir à déplorer un seul accident. La voiture continue d’apprendre à naviguer en milieu urbain en évitant les dangers qu’elle rencontre à chaque coin de rue. Si ça se trouve, la Google Car sera bien meilleure que n’importe quel conducteur. A moins que ce ne soit déjà le cas…
 

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