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Depuis plusieurs décennies, maintenant que la recherche dans le domaine de l’intelligence artificielle existe, il y a toujours eu deux camps bien distincts. Les « symbolistes » qui cherchent à faire grandir une intelligence artificielle par le machine learning, en codant à l’aide de règles logiques et les « connexionnistes » qui tentent de construire des réseaux de neurones artificiels en s’inspirant de la biologie. Pour la première fois, ces deux approches distinctes de l’intelligence artificielle ont décidé de collaborer pour créer un programme capable « d’apprendre le monde comme un enfant le ferait », d’après le MIT. Effectivement, IBM, DeepMind et le MIT travaillent actuellement sur un programme informatique baptisé « neuro-symbolic concept learner » ou encore « NS-CL », qui consiste en la combinaison des deux approches citées ci-dessus. Un réseau neuronal apprend à cartographier les questions en langage naturel à un programme simple qui peut être exécuté sur une scène pour formuler une réponse. Pas simple à comprendre.…

Dans un billet de blog, les chercheurs de DeepMind, filiale de Google, ont présenté leur intelligence artificielle : AlphaFold. Elle est capable de déterminer avec précision la structure 3D qu’aura une protéine en se servant des informations sur son séquençage génétique. C’est une innovation extrêmement utile pour la communauté scientifique, car comprendre la structure des protéines est important pour diagnostiquer les maladies et les soigner, ou encore comprendre nos corps. En effet, ce sont les protéines qui régissent le fonctionnement des cellules qui composent ces derniers. Réussir à modéliser efficacement une protéine est extrêmement complexe, car elle peut muter de biens des manières, notamment en fonction des interactions entre les acides aminés en son sein. Les chercheurs ont expliqué avoir dû effectuer plusieurs années de recherche en se reposant sur une énorme quantité de données pour arriver à un tel stade. Ils s’en sont servis préalablement lors des recherches sur…

C’est le média Engadget qui nous l’apprend. La filiale d’Alphabet spécialisée dans l’intelligence artificielle, DeepMind, s’est associée le 26 septembre 2018 à Unity Technologies. Ces derniers sont spécialistes dans le développement des jeux vidéos et créateur de la première plateforme de développement 3D en temps réel. Cette collaboration portera sur le développement d’environnements et de tâches virtuels. Ici, il s’agit d’un accord général ou plutôt d’une déclaration d’intention entre les deux sociétés. DeepMind fait partie des entreprises rachetées par Google. C’était en 2014, un rachat à hauteur de 650 millions de dollars. Demis Hassabis, co-fondateur et PDG de DeepMind s’est exprimé au sujet de cette nouvelle collaboration : « je suis très enthousiaste à l’idée de pouvoir collaborer avec Unity. Nous créerons des environnements virtuels pour développer et tester des algorithmes intelligents / flexibles dont nous avons besoin pour résoudre des problèmes réels ». On peut parler d’un partenariat qui a du sens. Unity est l’une…

La tendance dans l’intelligence artificielle est aux jeux vidéo. Dernièrement, OpenAi, une société cofondée par Elon Musk, a réussi a mettre a tapis des joueurs sur Dota 2. Pour ce faire, OpenAI Five est arrivée avec 180 années de temps de jeu à son compteur. 65 700 jours à jouer contre elle-même. Impossible pour un être humain de rivaliser. Plus modestement, DeepMind, société appartenant à Google, a débuté des essais sur des jeux Atari. Des schémas basiques qui sont assez simples à appréhender pour une machine. Afin de monter en puissance, la firme a décidé de se lancer sur une adaptation de Quake III et son mode de capture de drapeaux. L’objectif pour le système ici est d’apprendre à se déplacer dans un environnement en 3D qui peut parfois être complexe. Chaque carte était générée aléatoirement. Pour y arriver, les robots ont effectué plus de 450 000 parties contre elles-mêmes.…

Après avoir fait ses preuves au jeu de go contre Ke Jie, l’IA de Google Deepmind se met aux échecs avec un succès certain. Lors d’une partie de jeu de go en 2016, l’intelligence artificielle AlphaGo avait battu le joueur Lee Sedol avant de gagner une fois de plus contre Ke Jie, le numéro un mondial. Suite à cette victoire marquante, Google l’avait mis à la retraite pour développer d’autres de ses compétences. L’entreprise avait alors continué à la faire évoluer en la rendant autodidacte. Ainsi, l’IA est devenue capable de jouer de manière autonome et de devenir meilleure après chaque partie. Google a donc fait le choix de la refaire jouer mais cette fois-ci… aux échecs. Résultat, l’IA a battu l’un des meilleurs programmes existant actuellement. La filiale de Google chargée de l’intelligence artificielle a expliqué dans un papier publié cette semaine comment son système avait battu le meilleur…

Il ne se passe une semaine sans que l’on parle d’intelligence artificielle (IA). Mais comme le dit si bien Laurent Alexandre : « Vous mettez le tampon intelligence artificielle dessus, elle vaut tout de suite cinq fois plus chère (la technologie – ndlr). Il faudrait être très con pour ne pas mettre de l’intelligence artificielle partout, même lorsqu’il n’y en a pas… ». Mais là Google DeepMind a fait un pas de plus dans la recherche. Pour ceux qui ne le seraient pas, Google DeepMind, c’est la filiale de Google spécialisée dans l’intelligence artificielle, créée en 2010 et basée à Londres. Dans une de leur publication scientifique, ils ont montré comment l’apprentissage par renforcement pouvait permettre à une IA d’évoluer dans un environnement inconnu et complexe. Je renvoie les lecteurs vers la page Wikipédia qui souhaiteraient en savoir plus sur cette notion d’apprentissage. Mais pour faire (très) simple, l’apprentissage par…

Les équipes de Google DeepMind ont à nouveau mis leur intelligence artificielle à rude épreuve en la confrontant à un jeu vidéo. Après avoir affronté le meilleur joueur du monde pour une partie de go (score final 4-1 pour AlphaGo) Deepmind se frotte à Montezuma’s Revenge. C’est un vieux jeu qui est sorti dans les années 80 qui aurait de quoi faire imploser le Joueur du Grenier, et renvoyer Squeezie sur les bancs de l’école. Dans la vidéo vous pouvez voir le personnage géré par l’IA de la firme de Mountain View progresser dans les différents niveaux du jeu. Il échoue, échoue, et échoue encore jusqu’à comprendre la mécanique et passer le niveau. Ce n’est pas un exercice simple, car contrairement à un bot que l’on peut rencontrer dans des jeux comme Unreal ou Warcraft III, l’IA ne possède aucune donnée au départ. Elle ne connait pas les niveaux ni…

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