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Les assistants virtuels peuvent-ils obtenir une véritable intelligence? – OneZero

Les assistants virtuels peuvent-ils obtenir une véritable intelligence? - OneZero


1*Q p3Eag68yGc7PEZs1LB1g - Les assistants virtuels peuvent-ils obtenir une véritable intelligence? - OneZeroUNEBien que Soul Machines et ses bailleurs de fonds comptent sur les comptes d’entreprise pour générer des revenus. Construire des visages attrayants pour les chatbots du service client n’est pas exactement ce que Sagar a décidé de faire quand il a quitté le cinéma.

Son véritable objectif a toujours été de modeler le cerveau humain lui-même et, entre les deux ambassadeurs de la marque, lui et son équipe ont bricolé ce projet original. Le résultat est un bambin virtuel qui, selon Sagar, représente une approche de l'intelligence artificielle totalement différente de celle des algorithmes d'apprentissage automatique qui pilotent maintenant des véhicules autonomes, créent des deepfakes et des actions de négociation.

BabyX semble avoir environ 18 mois. Ses yeux sont larges et curieux, ses cheveux sont soyeux. "Salut bébé. Salut bébé. Hellooo », dit Sagar, alors que l'enfant à l'écran se tournait pour lui faire face, attirer son regard et sourire. Conçu sur le modèle d’une capture stéréoscopique de la fille de Sagar, BabyX a été créé peu après l’ouverture de son laboratoire à l’Université d’Auckland en 2012.

Il frappe certaines touches et joue avec une série de curseurs. La peau du jeune enfant s'estompe et révèle les couches numériques situées en dessous: une musculature, un squelette, un système respiratoire simple et un modèle élaboré des différentes régions du cerveau - chaque élément minutieusement. rendu en utilisant certains de ces mêmes graphiques haut de gamme développés par Sagar pour les films. Chaque système a été construit séparément - «à la manière des briques Lego», explique-t-il, ce qui permet à l'équipe d'ajouter des couches de complexité supplémentaires au fur et à mesure de leur progression.

«Ce que vous voyez maintenant est une représentation anatomique de ce qui se passe dans les modèles informatiques», explique Sagar en regardant l’écran. "Oh, elle se réveille."

«Voyons voir si elle peut prendre le rythme», dit-il en battant des battements dans ses mains alors que BabyX commençait à trembler dans sa chaise haute. «C’est son système vestibulaire, lié à l’équilibre», explique-t-il. Puis il arrête d'applaudir et elle ralentit progressivement, une expression interrogatrice sur le visage. «Je me demande pourquoi elle rigole», dit-il.

Sagar me montre la visualisation du tronc cérébral du bébé, ainsi que ses thalamus et hypothalamus, ses ganglions de la base et son système surrénal. En zoomant encore plus profondément, il révèle un fin réseau de millions de nerfs et de synapses, qui s'illuminent lorsque le tout-petit répond à différents stimuli.

En examinant le modèle cérébral de Soul Machines avec un tel détail visuel exquis, je dois me rappeler de ne pas prendre les étiquettes trop littéralement. Ces représentations finement travaillées de diverses structures anatomiques ne sont pas réelles. Ce sont des ensembles d’algorithmes, représentés sous forme graphique. Mais de manière simplifiée, ils travaillent sur les mêmes principes généraux que leurs homologues biologiques et, une fois assemblés, ils créent un fac-similé rudimentaire de certains processus mentaux simples.

Soul Machines affirme que son «cerveau numérique» peut faire plus que sourire: c’est un système qui «peut ressentir son monde, apprendre, s’adapter, prendre des décisions, agir et communiquer de manière interactive», à la fois par le langage non verbal et oral.

C’est une affirmation assez extravagante, mais Sagar était impatient de démontrer.

BabyX ne peut pas jouer aux échecs, à Go ou à StarCraft II, comme l’apprentissage automatique A.I. développé par Alphabet’s DeepMind, et elle peut à peine babiller. Mais avec un simple coup de souris, Sagar peut placer un écran tactile Internet transparent devant son visage à la Rapport minoritaire, lui permettant de se mélanger sur un piano basé sur le Web et même de manipuler des jeux simples sur sesamestreet.com. Après avoir été programmée pour rechercher la nouveauté - sa curiosité récompensée par des bouffées de dopamine numérique - elle "aime" jouer aux jeux. Elle gargouille aussi des yeux quand elle est regardée ou caressée via une tablette tactile, et est stressée - son niveau de «cortisol» augmente de façon visible - lorsqu'elle est ignorée trop longtemps. Et selon Sagar, elle peut apprendre, créer des souvenirs, identifier des modèles et même faire des prédictions sur les actions à venir.

Il ramasse une araignée sur son bureau et la fait passer devant la webcam du Mac. «Bébé, oooh araignée! Araignée! »S'exclame-t-il alors que son expression s'inquiète Elle est programmée pour identifier l’alarme d’une voix humaine et, à mesure que son niveau de stress augmente, elle «apprend», dit Sagar, à associer l’image d’une araignée à une réaction de peur. Sagar a ouvert une série de petites fenêtres sur l'écran, chacune surveillant un aspect différent de «l'activité cérébrale» de X en temps réel: niveaux de ses différents neurotransmetteurs, traitement visuel et auditif, traitement métasensoriel, reconnaissance d'objet, mémoire épisodique, etc. encore et encore.

Il pose l'araignée et ramasse un dinosaure en jouet. «Oooo, bon dino», dit-il d'un ton apaisant. Ses yeux suivent le jouet. Son taux de «cortisol» baisse, sa «sérotonine» augmente et elle commence à sourire.

Un bébé informatisé, même s'il peut être entraîné à détecter des motifs et à associer des mots, des images et ses propres états internes, peut sembler être un jouet sophistiqué. En fait, Sagar espère pouvoir publier une version maison, qu'il assimile à «un super Tamagotchi». Mais il voit des implications plus profondes dans la technologie.

"Ce que j'essaie de construire est essentiellement la base d'une machine sensible enseignable", dit-il. “Une machine qui apprend à travers des expériences. À l’échelle mondiale, c’est probablement la tentative la plus folle d’essayer de lier émotion, comportement, intelligence, planification, mémoire, etc., tous ces éléments. »

"Il semble que la contribution principale est dans le rendu des choses plutôt que du côté de l'intelligence."

Plusieurs informaticiens contactés par OneZero d'accord - c'est fou. «Différents groupes de neurosciences informatiques élaborent des modèles de différentes fonctions, mais dans des domaines restreints et restreints», note Thomas Serre, professeur agrégé en sciences cognitives linguistiques et psychologiques à l'Université Brown. "Quoi [Soul Machines] prétend faire, c'est synthétiser tout un cerveau, ce que personne ne fait littéralement. Les graphismes sont très réalistes et ils sont capables de synthétiser le comportement - et différentes expressions faciales et poses - mieux que la plupart des choses que j’ai vues. Mais il semble que la contribution principale se situe du côté du rendu, plutôt que du côté de l’intelligence. ”

«Mark est très dévoué, motivé et créatif, et tout ce qu'il fera sera vraiment beau», déclare Stacy Marsella, professeure au Northeastern et à l'Université de Glasgow, spécialisée dans les modèles informatiques du comportement humain. «Mais ce qui est vraiment difficile du point de vue des neurosciences, c’est de comprendre comment ces fonctions se chevauchent. Beaucoup de gens s'inquiètent des sous-ensembles de ces fonctions. Il essaie de les modeler tous, à plusieurs niveaux, et cela est très difficile. "

Sagar le reconnaît. «Avec un cerveau si compliqué, nous ne faisons que des choses qui ont un impact direct sur le comportement», dit-il. «J’aime bien y voir un grand schéma fonctionnel, car il ya tellement de débats dans ces domaines. Personne ne peut réclamer quoi que ce soit, vraiment. "

La plupart de ce que nous appelons l'intelligence artificielle fait appel à des programmes, appelés réseaux de neurones, qui peuvent être formés pour reconnaître des modèles dans d'énormes quantités de données. Ces ensembles d'algorithmes peuvent devenir assez efficaces pour certaines tâches - par exemple, apprendre à identifier correctement une tumeur dans un scanner ou identifier un panneau d'arrêt pour une voiture autonome. En revanche, Sagar semble moins intéressé à obtenir un résultat final particulier qu'à imiter des processus biologiques et à voir ce qui se passe.

"C’est un chemin difficile à emprunter", dit Marsella, "mais c’est aussi un chemin très intéressant."

«Je pense que c’est l’un des projets les plus importants et les plus intéressants de la planète à l’heure actuelle», déclare Peter Huynh, partenaire et cofondateur de la société de capital-risque Qualgro, qui a mené une recherche approfondie sur A.I. entreprises. «L’apprentissage en profondeur est idéal pour les choses où vous pouvez alimenter beaucoup de données», explique-t-il, «mais ce n’est pas formidable pour faire progresser l’intelligence générale artificielle.» AGI est le terme technique pour une machine qui peut vraiment penser par elle-même. «Je ne dis pas que Soul Machines, c’est AGI, mais j’estime que les éléments constitutifs proviendront de ce que Mark fait. Ils nous rapprochent de la création d’AGI dans le futur. "

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