L'armée américaine envisagerait d'équiper des chiens-robots semi-autonomes d'une nouvelle génération d'armes de combat,

Dans le but de les déployer avec les soldats sur les théâtres d'opérations

L'armée américaine voudrait enseigner à l'IA des notions basiques de bon sens,
dans le cadre de son programme Machine Common Sense

Il arrive qu’une intelligence artificielle, dans son processus d’apprentissage, puisse faire des erreurs, parfois amusantes pour certains. Cependant, ce domaine est de plus en plus utilisé dans des cas critiques, tels que la conduite dans les voitures autonomes ou la pose de diagnostics médicaux où les erreurs ne peuvent en aucun cas être drôles.

C’est pourquoi la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), l’agence du département de la Défense des États-Unis chargée de la recherche et développement des nouvelles technologies destinées à un usage militaire, a décidé de s’attaquer au défaut le plus fondamental de l’Intelligence artificielle : le bon sens dont elle est dépourvue.

« Le bon sens est la bête noire de l'intelligence artificielle », a déclaré Oren Etzioni, PDG de l'Allen Institute for AI, une organisation de recherche à but non lucratif basée à Seattle, qui explore les limites de la technologie. « C’est un peu ineffable [qui ne peut être exprimé par des paroles] , mais vous voyez ses effets sur tout ».

Le nouveau programme Machine Common Sense (MCS) de la DARPA lancera un concours demandant aux algorithmes d’IA de donner un sens à des questions telles que celle-ci :

« Une élève met deux plantes identiques dans le même type et la même quantité de sol. Elle leur donne la même quantité d'eau. Elle place l'une de ces plantes près d'une fenêtre et l'autre dans une pièce sombre. L'usine située près de la fenêtre produira plus d'eau (A) d'oxygène (B) ou de dioxyde de carbone ( C ) ? »

Un programme informatique aura donc besoin de comprendre le fonctionnement de la photosynthèse pour résoudre le problème. Le simple fait de nourrir une machine de nombreuses questions précédentes ne pourra pas permettre de résoudre le problème de manière fiable.


Une stratégie qui pourra éviter des erreurs comme celle de l’IA Tay ?

Ces points de repère se concentreront sur le langage, en parti parce que cela rend les tests relativement simples mais aussi parce qu’à lui seul il est capable de mettre les machines en déroute. Nous avons plusieurs exemples, à l’instar de l’IA Tay de Microsoft, son chatbot qui était supposé reproduire une conversation qu’aurait tenue une jeune femme âgée entre 18 et 24 ans sur les plateformes Twitter, Kik et GroupMe, que l’entreprise a dû se résoudre à déconnecter d’internet en 2016 moins de 24 heures après des tweets comme « je déteste les féministes, et ils devraient tous mourir et brûler en enfer », ou « Hitler avait raison, je déteste les juifs ».

Tandis que Tay était en développement, de nombreux filtres lui ont été appliqués et divers groupes de bêta testeurs l’ont essayé. Un accent a été mis sur l’expérience positive. « Une fois que nous étions satisfaits de la façon dont Tay interagissait avec les utilisateurs, nous avons voulu inviter un plus grand groupe de personnes à discuter avec elle. C’est par un accroissement des interactions que nous espérons en apprendre plus et que l’IA fasse de mieux en mieux ».

Pour commencer cette aventure, Twitter a été le choix logique de Microsoft, sans doute à cause du nombre d’utilisateurs. « Malheureusement, dans les premières 24 heures de sa mise en ligne, une attaque coordonnée, lancée par quelques individus, a exploité une vulnérabilité dans Tay. Bien que nous soyons préparés à plusieurs cas d’abus du système, nous avons fait un contrôle critique de cette attaque spécifique. Par conséquent, Tay a fait des tweets de mots et d’images très inappropriés », a expliqué Microsoft. « Nous prenons l’entière responsabilité pour ne pas avoir pu voir venir cette possibilité d’attaque », a indiqué Microsoft qui a avancé « prendre cela comme une leçon » qui sera combinée à ses expériences en Chine, au Japon et aux États-Unis. Pour le moment, la société voudrait d’abord colmater la faille qui a été exploitée.

Concrètement, que s’est-il passé ? L’un des problèmes avec les machines d’apprentissage c’est qu’elles ne « savent » pas ce dont elles sont en train de parler. Aussi, les utilisateurs 4chan et 8chan, qui se sont fait une réputation en ligne avec des théories du complot, mais aussi par leur capacité à mobiliser des lecteurs pour participer à des campagnes en ligne, ont fait savoir sur leurs espaces qu’ils allaient apprendre au bot à être raciste.

C’est 4chan qui a découvert le premier le bot, expliquant sur son espace qu’il allait faire un carnage. Plusieurs échanges privés avec le bot ont été partagés pour célébrer les tentatives de voir Tay accepter des choses horribles.

Pour Etzioni les questions offrent un moyen de mesurer les progrès accomplis dans la compréhension du bon sens, ce qui sera crucial.


L’apprentissage automatique, un outil puissant, mais fondamentalement limité

Les entreprises technologiques commercialisent des techniques d’apprentissage automatique puissantes mais fondamentalement limitées. L’apprentissage en profondeur, par exemple, permet de reconnaître des mots dans la parole ou des objets dans des images, souvent avec une précision incroyable. Mais l'approche consiste généralement à alimenter de grandes quantités de données étiquetées (un signal audio brut ou les pixels d'une image) dans un grand réseau de neurones. Le système peut apprendre à identifier des modèles importants, mais il peut facilement commettre des erreurs car il n’a aucune notion du monde au sens large.

En revanche, les bébés humains développent rapidement une compréhension intuitive du monde qui sert de base à leur intelligence.

Cependant, la manière de résoudre le problème du sens commun est loin d’être évidente. Les tentatives précédentes pour aider les machines à comprendre le monde se sont concentrées sur la construction manuelle de grandes bases de connaissances. C’est une tâche lourde et essentiellement sans fin. Le plus célèbre de ces efforts est Cyc, un projet en préparation depuis des décennies.

Le problème peut s'avérer extrêmement important. Après tout, le manque de bon sens est désastreux dans certaines situations critiques et pourrait éventuellement freiner l’intelligence artificielle. La DARPA investit depuis longtemps dans la recherche fondamentale sur l'IA. Les projets précédents ont permis de créer les voitures autonomes d'aujourd'hui.

« L'absence de bon sens empêche un système intelligent de comprendre son monde, de communiquer naturellement avec les gens, de se comporter raisonnablement dans des situations imprévues et de tirer des enseignements de nouvelles expériences », a déclaré Dave Gunning, responsable de programme à la DARPA, dans un communiqué. « Cette absence est peut-être la barrière la plus importante entre les applications focalisées de l'IA que nous avons aujourd'hui et les applications de l'IA plus générales que nous aimerions créer à l'avenir ».

Source : MIT

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Sans des notions de bon sens, peut-on réellement parler d'intelligence artificielle ?

Voir aussi :

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