Les ordinateurs rêvent aussi

Depuis 1 ou 2 ans on a vu fleurir sur internet des images psychédéliques intitulées : « deep dreams » et c’était soi-disant la manifestation de rêves produits par l’ordinateur.

Bien évidemment rien de magique là-dessous, les machines ne rêvent pas, et même si, elles ne « produiraient » pas d’images fantastiques.

Mais à la suite de l’article sur la blockchain, je m’interroge sur l’intelligence artificielle et sur la capacité des ordinateurs d’inventer, c’est-à-dire de créer.

Je ne vais pas parler du son, parce que je n’y connais rien. Enfin, je ne connais rien non plus à ce que je vais décrire mais c’est l’occasion de réfléchir.

La technologie « DEEP LEARNING » est une technologie qui existe depuis longtemps mais qui ouvre aujourd’hui, grâce à la puissance de nos machines, des voies réelles d’utilisation.

Appelée jusqu’à présent « machine learning », il s’agit, en agglomérant des données, de trouver une « loi », une règle, bref un algorithme applicable à d’autres cas et qui permet de résoudre des inconnues.

Sur internet il est donné l’exemple de la circonférence et de la taille d’arbres de la même espèce. A l’aide de nombreux relevés, on trouve une liaison entre la circonférence et la hauteur (la taille) d’un arbre. Et la machine, peut dès lors retrouver, à partir d’une circonférence seule, la taille associée d’un arbre ou vice versa.

Les choses se compliquent quand on parle de neurones artificiels, mais il s’agit, comme pour les neurones humains, de trouver, sur plusieurs couches d’interprétation de plus en plus fines, la (les) lois, les règles, bref les catégories permettant de différencier et de classer les images, objets, ensembles de données.

L’ordinateur classe d’abord un ensemble de données précises : on dit qu’il apprend.

Puis il va classer des inconnues dans des catégories, par analogie, l’analogie étant en fait une série statistique, une probabilité.

C’est exactement comme ça que nous pouvons créer : par apprentissage et par déduction, en nous servant de notre « expérience ». Au fond l’ordinateur (sur la base de calculs compliqués) est capable de déduire une solution à partir d’une nouvelle situation, à condition qu’il ait au préalable « avalé » un ensemble de données qui lui permet d’établir une série statistique.

C’est relativement simple à comprendre si on n'entre pas dans les "détails" matheux.

Le DEEP LEARNING, c’est la possibilité d’apprendre de plus en plus et de restituer de plus en plus de complexité.

L’inventeur du DEEP LEARNING, un français Yan LeCun, vivant et travaillant dans la Silicon Valley est celui qui aurait appris à Facebook les règles de l’apprentissage profond, ce qui permet à Facebook de chercher à vous identifier sur la base des photos publiées (et pas seulement par vos amis), ainsi que de « pousser » vers vous les pages internet qui sont =censées vous intéresser.

Ce que j’ai remarqué aussi sur FB, c’est que les publications de vos amis ne vous sont pas toutes adressées : il y a donc un tri effectué par FB en fonction des like que vous avez sélectionné.

Yan LeCun doit s’amuser avec ce terrain de jeu plaisant.

Pour faire ça, il faut être un génie des algorithmes.

J’ai lu que l’ordinateur peut aujourd’hui détecter un chat dans une photo, et on sait bien qu’il y a plusieurs sortes de chats, c'est donc difficile de reconnaitre un chat.  C’est ce qui a fait dire qu’on avait ainsi atteint et définit le « concept » de chat, l’idée platonicienne et Kantienne du « chat ».

Dorénavant les ordinateurs peuvent détecter à partir d’une image si ce sont des gens, des animaux ou une table, et les décrire.

La suite : eh bien, c’est carrément l’invention de morceaux manquants, comme réinventer une image, construire une vidéo à partir d’images séquentielles, construire un texte, une histoire.

L’avantage, c’est que contrairement aux créations (=décisions) humaines, les robots n’ont pas d’affects et peuvent donc reconstruire ou créer en toute objectivité. Les sensations humaines sont toujours subjectives et donc teintées de préjugés, d’émotions, de colères, d’amour ou de jalousies. Les robots sont exempts des passions humaines.

Les applications :

Facebook, c’est bien, cela doit servir les malvoyants mais c’est limité. (Ceci étant il est bien préférable de se méfier car les atteintes à la liberté et à l’intimité via Facebook sont ainsi rendues redoutables. Des policiers retrouvent déjà, sans logiciel particulier toute une bande d’individus à partir des seules photos Facebook, je viens de voir un reportage sur ce fait divers récent. Ce qui est possible pour rechercher des délinquants est, bien sûr, possible pour identifier des braves gens et on ferait bien , sans devenir parano, de faire attention à ceux et celles à qui on donne le pouvoir).

La reconnaissance visuelle est utilisée pour les voitures autonomes, la robotique, la sécurité, la santé.

Il est même possible à un ordinateur de reconnaitre les émotions d’une personne sur son visage, ce que tout un chacun n’est pas toujours capable de bien analyser et qui pose des problèmes non seulement dans la vie courante mais aussi dans la vie professionnelle (négociations…).

Tous les diagnostics médicaux reposent sur la connaissance (facile à enregistrer par ordinateur) et l’expérience  (c'est même le propre d'un "bon" médecin, il sait, il sent, il intuite) et sont donc susceptibles d’être « aidés » par ordinateurs.

Et moi je dis à tous les médecins, attention, si vous ne consacrez pas plus de temps qu’aujourd’hui à la relation humaine (mon expérience récente avec les médecins) , alors vous risquez de voir les ordinateurs vous remplacer !

Le rêve des ordinateurs est l'image construite à partir de ce que "croit" reconnaitre la machine dans une image donnée, et que l'on pousse à affirmer dans les couches les plus fines. C'était quand même poétique d'imaginer que les robots rêvaient pour de bon!