Recherche Google aujourd’hui annoncé une architecture d’IA de nouvelle génération appelée « Pathways ». Cette « nouvelle façon de penser à l’IA » vise à remédier aux « faiblesses actuelles des systèmes existants ».
Google affirme que Pathways peut « former un seul modèle à faire des milliers ou des millions de choses » par rapport à l’approche actuelle, hautement individualisée. L’ancienne méthode prend beaucoup de temps et « beaucoup plus de données » car elle repart de zéro à chaque fois.
Plutôt que d’étendre les modèles existants pour apprendre de nouvelles tâches, nous entraînons chaque nouveau modèle à partir de rien pour faire une chose et une seule chose (ou nous spécialisons parfois un modèle général à une tâche spécifique). Le résultat est que nous finissons par développer des milliers de modèles pour des milliers de tâches individuelles.
Pathways peut « exploiter et combiner ses compétences existantes pour apprendre de nouvelles tâches plus rapidement et plus efficacement ». Semblable à la façon dont les humains – en particulier les cerveaux des mammifères – fonctionnent, cela donne un modèle d’IA qui peut gérer de nombreuses tâches différentes.
Comme Google travaille avec MUM et Lens l’année prochaine, Pathways « pourrait permettre des modèles multimodaux qui englobent simultanément la vision, l’audition et la compréhension du langage », encore une fois comme un humain utilisant plusieurs sens pour percevoir le monde. Pour le moment, les modèles d’IA choisissent un corpus à analyser à la fois : du texte, des images ou de la parole.
Ainsi, que le modèle traite le mot « léopard », le son de quelqu’un disant « léopard » ou une vidéo d’un léopard en cours d’exécution, la même réponse est activée en interne : le concept d’un léopard. Le résultat est un modèle plus perspicace et moins sujet aux erreurs et aux biais.
Des formes de données plus abstraites peuvent également être utilisées pour l’analyse :
Et bien sûr, un modèle d’IA n’a pas besoin d’être limité à ces sens familiers ; Pathways pourrait traiter des formes de données plus abstraites, aidant à trouver des modèles utiles qui ont échappé aux scientifiques humains dans des systèmes complexes tels que la dynamique climatique.
En plus de la généralisation, Google dit que Pathways permet un degré de spécialisation avec des modèles d’IA qui sont « clairsemés et efficaces » en n’ayant pas besoin d’activer tout un réseau de neurones pour accomplir une tâche simple :
Nous pouvons construire un modèle unique qui est activé de manière « clairsemée », ce qui signifie que seules de petites voies à travers le réseau sont mises en action selon les besoins. En fait, le modèle apprend de manière dynamique quelles parties du réseau sont bonnes pour quelles tâches – il apprend à acheminer les tâches à travers les parties les plus pertinentes du modèle. Un grand avantage de ce type d’architecture est qu’elle a non seulement une plus grande capacité d’apprentissage d’une variété de tâches, mais elle est également plus rapide et beaucoup plus économe en énergie, car nous n’activons pas l’ensemble du réseau pour chaque tâche.
Google espère que Pathways fera passer l’informatique d’une « ère de modèles à usage unique qui ne font que reconnaître des modèles à une ère dans laquelle des systèmes intelligents plus polyvalents reflètent une compréhension plus profonde de notre monde et peuvent s’adapter à de nouveaux besoins ». En pratique, cela devrait permettre la création d’outils d’assistance plus nombreux dans divers domaines.
L’IA est prête à aider l’humanité à faire face à certains des défis les plus difficiles auxquels nous ayons jamais été confrontés, des problèmes persistants comme la maladie et les inégalités aux menaces émergentes comme le changement climatique.
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