La technologie DeepMind AI de Google peut déjà faire 5 choses étonnantes

Added 2018-10-29

La révolution de l'intelligence artificielle peut être à la fois effrayante et excitante. Malgré cela, nous nous sommes toujours sentis en sécurité dans l’hypothèse où il y a certains travaux et tâches que seuls les humains peuvent faire.

Mais rien ne le remet plus en cause que les réalisations de DeepMind AI de Google, qui semble accomplir chaque jour de nouvelles choses sans précédent. Jetons un coup d’œil sur certaines des réalisations de cette intelligence artificielle avancée que beaucoup d’entre nous n’avons jamais vues venir.

Qu'est-ce que DeepMind?

L'apprentissage par renforcement en profondeur de ses algorithmes d'IA a été utilisé dans des contextes de recherche et appliqués. Chaque année, de nouveaux progrès sont réalisés grâce à l’IA développant des capacités de plus en plus complexes.

Choses notables que DeepMind peut faire

Jusqu’à présent, l’intelligence artificielle de DeepMind a trouvé des applications dans l’industrie médicale, dans le commerce Android de Google et dans d’autres expériences générales de Google dans le domaine de l’IA. . Voici cinq de ses réalisations notables.

1. DeepMind AI s'est appris à marcher

L’un des éléments visuels les plus durables des réalisations de DeepMind en matière d’intelligence artificielle est une vidéo décrivant un réseau de neurones DeepMind apprenant à marcher.

L’IA a reçu des paramètres pour les corps virtuels à couple contrôlé, y compris le nombre d’articulations, le degré de liberté des membres et les obstacles qu’il devait traverser dans un environnement virtuel. Ces environnements ont été générés de manière procédurale avec une variété de types d'obstacles, tels que des obstacles ou des lacunes.

Sans apprendre à surmonter ces obstacles, l'IA devait apprendre à partir de rien à se déplacer et à manœuvrer dans son monde. Avec ces informations limitées, l'IA a appris à marcher dans différents corps, notamment un humanoïde, un bipède et un corps à quatre pattes.

Non seulement il a appris à marcher et à courir, mais il a également pu surmonter les obstacles dans ses environnements virtuels, tels que sauter par-dessus les brèches et grimper. C'était aussi incroyablement amusant à regarder car il proposait des utilisations inventives de ses membres.

2. L’intelligence artificielle de DeepMind peut créer ses propres images

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L’intelligence artificielle développée par DeepMind permet de créer ses propres images originales et réalistes à partir de rien. Pour ce faire, les chercheurs ont utilisé ImageNet en tant que base de données afin de fournir des exemples d’images réels permettant à l’intelligence artificielle d’apprendre.

Le réseau de neurones a ensuite été formé pour non seulement générer des images à partir de ce qu’il a appris des données, mais également pour distinguer les images générées des images du monde réel.

L'algorithme utilise des réseaux génératifs d'adversaire (GAN), un type d'algorithme d'intelligence artificielle existant depuis un certain temps. Mais ce qui rend la génération d’images de DeepMind AI unique, c’est l’amélioration et l’optimisation de la technologie. En termes de métriques de qualité utilisées pour évaluer les images générées, les échantillons créés par l’intelligence artificielle de DeepMind ont été nettement plus performants que d’autres tentatives.

3. Les robots DeepMind peuvent penser stratégiquement aux humains

Rien ne fait plus penser aux images de SkyNet que de réaliser que DeepMind AI a déjà appris à surpasser de manière stratégique les opposants humains. Vous avez peut-être entendu parler de DeepMind AI battant des adversaires humains lors de jeux de société, mais elle sait désormais travailler en équipe.

DeepMind AI a découvert comment vaincre les humains lors des matchs Capture The Flag de Quake III Arena. Ses capacités de travail en équipe ne sont même pas limitées aux autres IA - le bot a même été capable de travailler avec des équipes humaines pour vaincre ses adversaires dans le jeu.

«Grâce à de nouveaux développements en matière d’apprentissage par renforcement, nos agents ont atteint un niveau humain dans Quake III Arena, Capture the Flag, un environnement multi-agents complexe et l’un des jeux multijoueurs 3D à la première personne canonique», a déclaré DeepMind dans son communiqué. "Ces agents démontrent la capacité à faire équipe avec des agents artificiels et des joueurs humains."

Les robots ont dû apprendre à partir de zéro comment voir et agir dans ces environnements générés procéduralement (et donc invisibles). Ils l'ont fait sans même connaître les règles du jeu. Ils ont ensuite dû apprendre à coopérer et à se faire concurrence pour gagner. Les chercheurs ont nommé de manière appropriée les agents de l'IA «For The Win (FTW)». Cette IA a participé à un tournoi avec 40 joueurs humains.

Les chercheurs ont même réduit la précision et la réaction des robots pour réduire leurs performances. Malgré cela, ils ont appris un comportement semblable à l'homme, comme camper et suivre des coéquipiers pour gagner.

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Lors de la mesure de leur note Elo, une mesure utilisée pour marquer les compétences des joueurs dans les jeux à somme nulle, les agents FTW ont dépassé le score moyen des joueurs réguliers et des joueurs au cours de son entraînement.

4. DeepMind AI s'est appris à naviguer sans carte

L’une des réalisations les plus impressionnantes de l’intelligence artificielle de DeepMind est sa capacité à naviguer dans une ville sans carte. L'intelligence artificielle s'est appuyée sur l'apprentissage de l'expérience. C'est une tâche relativement simple que les humains effectuent tout le temps. Mais les mécanismes mentaux sous-jacents qui nous permettent de faire cela sont très complexes.

DeepMind AI devait naviguer dans les grandes villes et atteindre un emplacement spécifique sans carte. L'intelligence artificielle a parcouru son environnement virtuel avec une vue à la première personne dérivée des images de Google Street View.

Au fil du temps, l’intelligence artificielle a mémorisé différents itinéraires et moyens d’obtenir des lieux comme s’il s’agissait d’un résident urbain.

"L'agent est récompensé lorsqu'il atteint une destination cible (spécifiée, par exemple, sous la forme d'une paire de coordonnées de latitude et de longitude), comme un service de messagerie chargé d'un nombre illimité de livraisons mais sans carte", a déclaré DeepMind dans son communiqué du projet.

Au fil du temps, l'IA a appris à naviguer dans de nouvelles villes. Il était même capable d'appliquer ce qu'il avait appris à de nouvelles villes. Par exemple, après avoir appris comment les intersections fonctionnaient, il utiliserait ces connaissances pour les villes futures.

L’intelligence artificielle de la société a également déjà appris à naviguer efficacement dans les labyrinthes 3D, ce que beaucoup d’entre nous n’avons toujours pas réussi à faire.

5. DeepMind peut détecter certaines maladies mieux que les médecins

Suite à un partenariat avec le Moorfields Eye Hospital à Londres, l’intelligence artificielle de DeepMind a appris à détecter et à diagnostiquer correctement plus de 50 maladies des yeux. Il l'a fait en analysant des milliers d'analyses. Cela inclut le glaucome, la dégénérescence maculaire et d'autres maladies causant une déficience visuelle.

dans le papier détaillant leurs conclusions , les chercheurs ont déclaré que l'intelligence artificielle montrait «une performance dans la recommandation de renvoi atteignant ou dépassant celle des experts».

Google a également étendu son projet de dépistage du cancer du sein au Japon. Cela fait suite aux progrès prometteurs de son partenariat avec le Cancer Research UK Imperial Centre.

Espérons que ces outils aideront les médecins à effectuer les analyses de patients à un rythme beaucoup plus rapide. Ceci est important car une intervention précoce est importante dans le traitement de nombreuses maladies.

AI va continuer à nous surprendre

Ce ne sont là que quelques exemples des imprévus de DeepMind AI de Google. À chaque développement, les chercheurs disposent de meilleures bases pour travailler et atteindre des objectifs encore plus ambitieux. Ce qui semblait être une fantaisie il y a moins d'une décennie est une réalité aujourd'hui.