L'Alberta Plan est une feuille de route vers un "grand prix scientifique" : la compréhension de l'intelligence.

L'intelligence générale artificielle (AGI) est l'une des grandes ambitions de la recherche sur l'apprentissage automatique. Les avantages d'un agent d'intelligence artificielle capable d'apprendre et de comprendre des tâches à un niveau quasi humain pourraient transformer le monde tel que nous le connaissons. Il s'agirait de l'une des plus grandes réalisations scientifiques de tous les temps, affirme Rich Sutton, membre d'Amii, titulaire de la chaire d'IA de l'ICRA et conseiller scientifique en chef, et cela arrivera plus tôt que nous ne le pensons.

"La compréhension de l'intelligence est un grand prix scientifique qui pourrait bientôt être à portée de main", a déclaré Mme Sutton à un auditoire bondé lors de l'un des Tea Time Talks de l'Université de l'Alberta cet été. "Le plan de l'Alberta est une tentative directe de remporter ce grand prix".

Le plan de l'Alberta est une description en douze étapes de la façon d'atteindre cet objectif capital, élaborée en collaboration avec Michael Bowling et Patrick Pilarski, tous trois boursiers Amii et titulaires d'une chaire d'IA de l'ICRA Canada. Tous trois sont également chercheurs à l'Université de l'Alberta, ainsi qu'au bureau de DeepMindà Edmonton

. Selon M. Sutton, cette étape n'est pas loin. Le coût de l'informatique continue de baisser de façon exponentielle et il pense que la probabilité que quelqu'un soit capable de créer une IA "semblable à l'être humain d'ici 2030 est d'environ une sur quatre". Et pour chaque année qui suit, les chances augmentent de façon spectaculaire, car la puissance de calcul devient chaque année moins chère. Mme Sutton croit que les travaux en cours en Alberta pourraient jouer un rôle clé dans l'avancement du développement de l'intelligence artificielle.

Le modèle commun

La première étape pour vraiment comprendre l'intelligence consiste à déterminer ce qu'est exactement un décideur intelligent. M. Sutton fait remarquer que de nombreux domaines différents des sciences et des sciences sociales étudient la manière dont un décideur choisit ce qu'il doit faire. En intelligence artificielle, il peut s'agir d'un algorithme ; en psychologie, d'une personne ; en économie, d'une banque centrale. Selon Mme Sutton, le langage des disciplines peut être très différent, mais ces décideurs partagent des éléments fondamentaux.

La définition de ces éléments clés est la première étape vers l'AGI - vient ensuite le travail de conception d'un agent artificiel capable de les utiliser efficacement dans un environnement complexe et en constante évolution.

La motivation du plan est de travailler à la mise en place d'une intelligence artificielle capable de construire des abstractions solides de son environnement, de ses objectifs et de ses options pour atteindre ces objectifs : une intelligence qui ne se contente pas de résoudre des problèmes, mais qui pose ses propres problèmes et formule ses propres idées sur la manière de les aborder.

Regarder en arrière pour aller de l'avant

Toute tentative d'intelligence artificielle généralisée devra faire face à ce que l'on appelle le problème du grand monde. En termes simples, le monde réel sera toujours plus complexe et plus vaste que toute intelligence qui s'y trouve. Quelle que soit la sophistication d'une intelligence artificielle généralisée, elle ne sera jamais en mesure de comprendre entièrement son environnement. Tout comme un être humain, une intelligence artificielle générale ne sera jamais capable que de faire une approximation du monde qui l'entoure et de la meilleure action à entreprendre dans une situation donnée.

En outre, le monde n'est pas immobile. Les choses changent constamment, et ce qui fonctionne aujourd'hui peut ne plus être efficace demain. Selon M. Sutton, la clé du développement de l'intelligence artificielle consiste donc à créer une intelligence capable de bien comprendre l'environnement dans lequel elle travaille avec des informations imparfaites et de s'adapter rapidement aux changements.

C'est pourquoi il décrit le plan de l'Alberta comme une retraite. La meilleure chance de résoudre l'énigme de l'AGI est d'isoler les problèmes dans leur contexte le plus simple et d'essayer de les résoudre à cet endroit. Le plan de l'Alberta décrit 12 étapes qui permettront de revenir aux fondements de l'apprentissage par renforcement, en les réorganisant pour faire face à un monde complexe.

Selon M. Sutton, pour y parvenir, il faudra mettre l'accent sur deux éléments : l'apprentissage continu et le méta-apprentissage.

L'apprentissage continu signifie qu'une AGI doit intégrer de nouvelles informations dans sa compréhension du monde sans beaucoup de temps d'arrêt. Pensez à la façon dont une intelligence naturelle, comme un être humain, traite le monde. Une personne ne peut pas mettre en pause le reste du monde chaque fois qu'elle rencontre quelque chose de nouveau. Au lieu de cela, nous apprenons à la volée. Une AGI doit être capable de faire la même chose.

Le méta-apprentissage, ou apprendre à mieux apprendre, est un autre élément qui vient naturellement aux humains et aux animaux et qui devrait faire partie d'une intelligence générale artificielle réussie. Au cours de leur vie, les êtres humains acquièrent de l'expérience sur la façon de gérer de nouvelles situations. Même si nous sommes confrontés à un problème que nous n'avons jamais traité auparavant, nous partons rarement de zéro. Au contraire, nous avons accumulé une foule de règles, de stratégies et de raccourcis qui nous donnent une longueur d'avance lorsque nous sommes confrontés à un nouveau problème. Selon M. Sutton, le méta-apprentissage doit être un élément fondamental de toute tentative de réalisation de l'AGI.

Ces deux éléments constituent " la graine du plan de l'Alberta ", dit Mme Sutton. La feuille de route prévoit d'autres étapes qui s'appuieront sur ces travaux pour atteindre l'objectif final : une meilleure compréhension de la façon dont une intelligence artificielle générale devrait gérer les complexités du monde réel.

"Je pense que c'est un pas de géant. C'est comparable à l'apparition de la vie sur notre planète", a-t-il déclaré. "C'est le point où la vie peut faire plus de vie, non pas par la reproduction, mais par la conception".

Pour une discussion plus détaillée des douze étapes du plan de l'Alberta, assurez-vous de regarder la vidéo complète de la présentation de Sutton.

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