Si l’intelligence artificielle est reconnue pour ses prouesses diverses dans de nombreux secteurs, il est rare qu’elle arrive à effectuer des tâches d’une grande complexité. Pourtant des chercheurs de Facebook AI ont annoncé avoir développé un réseau neuronal capable de faire des mathématiques avancées. Ils ouvrent la voie aux sciences computationnelles.
Les mathématiques avancées à la portée de l’IA
L’étude a été menée par Guillaume Lample et François Charton, deux chercheurs parisiens appartenant au laboratoire de Facebook AI Research. Ils affirment avoir développé un réseau neuronal capable de raisonner mathématiquement. C’est la première fois que des chercheurs y parviennent. Si l’IA est douée dans la reconnaissance des formes ou des visages, elle n’avait jamais su calculer des intégrales ou résoudre des équations différentielles. Les chercheurs ont développé un algorithme extrêmement puissant et prouvent ainsi que les champs d’application de l’IA sont infinis.
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Pour l’intelligence humaine comme pour l’intelligence artificielle, la difficulté posée par les mathématiques avancées est la sténographie sur laquelle elles reposent : « l’art de se servir de signes conventionnels pour écrire d’une manière aussi rapide que la parole ». Prenons l’exemple de l’expression x3. C’est une manière abrégée d’écrire x multiplié par x multiplié par x. Les expressions mathématiques sont des descriptions très condensées. C’était le premier problème à résoudre pour les chercheurs de Facebook AI : inculquer ce langage à leur algorithme.
Pour y parvenir, les chercheurs ont décidé d’apprendre à leur réseau neuronal à décomposer les expressions mathématiques. Ils ont décidé de représenter les expressions mathématiques comme des structures arborescentes. Les feuilles de ces arbres sont des nombres, à l’intérieur on retrouve les opérateurs : l’addition, la multiplication, la division ou la soustraction. Par exemple, l’expression 2 + 3 x (5+2) peut s’écrire comme cela :
Crédit : Facebook AI
Le début des sciences computationnelles
Ensuite les chercheurs ont mis en place un processus de formation. Ce dernier nécessite une énorme base de données composée d’exemples grâce auxquels le réseau neuronal peut apprendre. Guillaume Lample et François Charton ont créé cette base de données en assemblant au hasard des expressions mathématiques à partir d’une bibliothèque d’opérateurs binaires. Le nombre de possibilités est très vaste et c’est de cette façon que l’algorithme a pu se former aux différentes opérations. Chaque équation aléatoire est ensuite intégrée et différenciée à l’aide d’un système d’algèbre informatique. Au total, les chercheurs ont généré 80 millions d’exemples d’équations différentielles.
Lample et Charton expliquent que : « la capacité du modèle à récupérer des expressions équivalentes, sans avoir été entraîné à le faire, est très intrigante. À notre connaissance, aucune étude n’a montré la capacité des réseaux neuronaux à détecter des schémas d’expression mathématique ». Les chercheurs n’ont pas révélé les plans de Facebook. On sent depuis quelques mois que le géant des réseaux sociaux mise beaucoup sur l’intelligence artificielle. En août, l’entreprise inaugurait l’AI Language Research, un consortium pour faire progresser le traitement du langage naturel. Quoi qu’il en soit, il faut s’attendre à voir se dérouler une puissante bataille dans le monde des mathématiques computationnelles.
