OpenAI a découvert que l’une de ses intelligences artificielles était parvenue à comprendre le concept de sentiment de manière totalement autonome. Un phénomène mystérieux et surprenant, qui pourrait bien marquer le début d’une nouvelle ère d’apprentissage non supervisé pour l’intelligence artificielle.
À l’heure actuelle, la plupart des intelligences artificielles reposent sur le Machine Learning (apprentissage automatique). Quel que soit le secteur d’application du Machine Learning, le principe reste le même : l’intelligence artificielle est entraînée à l’aide d’un ensemble de données à partir duquel elle acquiert des connaissances. Elle va ensuite se développer de manière autonome. Ainsi, les algorithmes de Machine Learning prédisent des conséquences en utilisant des valeurs précédemment établies.
L’apprentissage non supervisé : un rêve pour les chercheurs en Machine Learning
Cependant, le rêve des chercheurs en Machine Learning est de parvenir à créer des algorithmes d’apprentissage non supervisé (unsupervised learning). Il s’agirait d’une intelligence artificielle capable d’apprendre de façon autonome, sans même avoir besoin d’être entraînée à l’aide de données organisées ou étiquetées fournies par les humains.
L’apprentissage non supervisé aurait de nombreux avantages. Il permettrait de réduire le temps passé à entraîner les IA, et d’améliorer leurs performances. Une telle IA pourrait par exemple proposer une assistance virtuelle en prédisant les besoins de l’utilisateur.
Alors que l’on pensait que de tels algorithmes sont encore loin de voir le jour, l’impensable s’est produit. Les chercheurs de OpenAI, la firme de recherche sur l’IA créée par Elon Musk, Peter Thiel et Sam Altman, ont découvert que l’un de leurs réseaux de neurones était parvenu à apprendre seul à analyser les sentiments, sans être entraîné à le faire.
OpenAI mLSTM a compris seul le concept de sentiment
Le réseau de neurones OpenAI mLSTM était initialement créé et entraîné pour prédire le prochain caractère au sein de textes d’avis laissés sur Amazon par les utilisateurs. Cette IA de type LSTM (multiplicative long short-term memory) a été entraînée pendant un mois à l’aide de 4096 unités sur un corpus de 82 millions d’avis Amazon à prédire le prochain caractère d’un morceau de texte.
Cependant, comme l’explique OpenAI sur son blog, l’IA a soudainement découvert le concept de sentiment. L’intelligence artificielle a commencé à classifier les avis laissés sur Amazon en fonction du sentiment positif ou négatif qu’ils dégageaient. Les chercheurs ont ensuite découvert que l’IA était en mesure de générer elle-même des textes dégageant le sentiment souhaité.
Cette interprétation et compréhension des sentiments repose sur un seul « neurone de sentiment ». Le plus surprenant est que les compétences d’analyse de sentiments de cette IA surpassent toutes les autres tentatives soumises au Stanford Sentiment Treebank. Elle atteint une précision de 91,8%, tandis que le précédent record était de 90,2%.
OpenAI ne comprend pas encore ce phénomène mystérieux. Elle estime cependant que cette IA n’est certainement pas la seule à pouvoir réaliser cette prouesse. Il s’agirait selon la firme d’une propriété générale liée aux réseaux de neurones larges entraînés à prédire une prochaine étape ou dimension. De fait, l’apprentissage non supervisé pourrait rapidement se démocratiser suite à cette découverte.
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