Le MIT a conçu une IA qui aide à comprendre certaines lois de la physique

Alexandre Boero
Par Alexandre Boero, Journaliste-reporter, responsable de l'actu.
Publié le 05 décembre 2019 à 15h39
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© Pixabay

Les chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont développé un modèle d'intelligence artificielle, capable, comme peut le faire un être humain, de comprendre intuitivement certaines lois de la physique.

Une équipe de chercheurs du MIT a annoncé, le 2 décembre, avoir mis au point un étonnant système capable d'aider les machines à comprendre certaines lois de la physique. Baptisé, ADEPT, le modèle est capable d'observer un objet en mouvement dans une scène vidéo et de produire le comportement que celui-ci pourrait adopter, en fonction des lois de la physique dont il a connaissance. Ce modèle est destiné à rendre encore plus intelligente l'intelligence artificielle.

ADEPT, le système qui arrive à voir les choses comme un bébé

Grâce à ADEPT, les cerveaux du MIT espèrent comprendre la manière dont les nourrissons voient le monde qui les entoure, ainsi que leurs réactions. Comme un bébé, le système serait capable d'exprimer sa surprise en émettant un signal lorsqu'il voit quelque chose d'intriguant ou d'inhabituel pour lui, comme un objet qui disparaît ou un individu qui change de place.


Plus le signal émis par le système est gros, plus la surprise est grande. Les chercheurs ont remarqué qu'en visionnant une vidéo durant laquelle des sujets bougeaient de manière parfois invraisemblable, le modèle a généré des niveaux de surprise sensiblement identiques à ceux atteints par les humains qui avaient regardé la même vidéo.

« À l'âge de trois mois, les bébés considèrent que les objets ne disparaissent pas et ne peuvent pas se déplacer, ni se téléporter », explique Kevin A. Smith, l'un des auteurs de l'étude, qui voulait capturer et formaliser ces connaissances pour transformer la cognition infantile en un vrai système d'intelligence artificielle. Les modèles que les chercheurs sont parvenus à créer se rapprochent énormément de la façon dont les humains distinguent des scènes de base plausibles ou invraisemblables.

Deux modules distincts, l'un basé sur des informations générales, l'autre agissant comme un moteur physique

Le système ADEPT repose sur deux modules. Le premier capture les représentations d'objets à partir d'images brutes. Il extrait des informations liées à l'objet comme sa vitesse dans l'espace, sa position ou sa forme. Il est plus dans un rôle d'analyse approximative et générale, ne rentrant donc pas dans les détails. Le second, lui, est un moteur physique, un logiciel qui simule le comportement des systèmes physiques, utilisé fréquemment dans les jeux vidéo, les films ou les graphiques informatiques. Il permet de faire une prédiction de ce qu'il pourrait arriver à l'objet dans la séquence suivante, toujours en fonction de sa connaissance des lois de la physique.


Si le dispositif remarque un décalage entre ce qui se passe dans la scène et sa prédiction, il adresse alors un signal pour faire part de sa surprise. « Si un objet passe derrière un mur, votre moteur physique maintient la conviction qu'il est toujours derrière le mur. Si le mur s'effondre et qu'il n'y a plus rien, il y a un décalage », et donc une surprise, explique l'un des chercheurs, qui précise que si le modèle ne voit plus l'objet, la seule explication à ses yeux sera qu'il a disparu, et trouvera cela surprenant.

Source : MIT
Alexandre Boero
Par Alexandre Boero
Journaliste-reporter, responsable de l'actu

Journaliste, responsable de l'actualité de Clubic – Sensible à la cybersécurité, aux télécoms, à l'IA, à l'économie de la Tech, aux réseaux sociaux ou encore aux services en ligne. En soutien direct du rédacteur en chef, je suis aussi le reporter et le vidéaste de la bande. Journaliste de formation, j'ai fait mes gammes à l'EJCAM, école reconnue par la profession, où j'ai bouclé mon Master avec une mention « Bien » et un mémoire sur les médias en poche.

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