Le cyberblog du coyote

Si nous finissons enfin par rencontrer des extraterrestres, ils ne ressembleront probablement pas à de petits hommes verts ou à des insectes géants. Il est plus probable que ce ne soit pas des créatures biologiques mais plutôt des robots extrêmement avancés avec une intelligence supérieure à la nôtre dans des proportions que nous ne pouvons même pas imaginer.
Si de très nombreux écrivains, futuristes et philosophes ont prédit le développement de l’intelligence artificielle et considèrent pour certain, dont le célèbre Stephen Hawking, que c'est une menace pour l'humanité, cette menace était sur Terre. Mais cette forme d'intelligence supérieure pourrait surtout venir de l'espace.
C'est la conclusion d'une étude, «Alien Minds» (L'esprit des extraterrestres dont on peut voir une présentation ici), de Susan Schneider, Professeure de Philosophie de l'Université du Connecticut. Elle doit être publiée prochainement par la NASA. Susan Schneider rejoint ainsi les thèses d'astronomes comme Seth Shostak, Directeur du Centre de recherche de la NASA sur l'intelligence extraterrestre ou SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence), de l'astrobiologiste, toujours de la NASA, Paul Davies, et du responsable de l'astrobiologie de la Library of Congress Stephen Dick. Ils considèrent tous qu'une intelligence dominante dans le cosmos est probablement artificielle.
Susan Schneider pense que la civilisation humaine est d'ailleurs proche de l'étape où elle améliore sa propre biologie et s'en affranchit peu à peu, l'homme machine. C'est ce que Ray Kurzweil a appelé la singularité. Et pour Susan Schneider, nous n'allons pas seulement améliorer nos cerveaux avec de la technologie mais devenir progressivement totalement synthétique, ce qui ne veut pas dire qu'il n'y aura plus pas de pensée originale, de créativité et d'émotion.
Parvenir à la conclusion que les civilisations avancées extraterrestres sont très probablement artificielles est un raisonnement assez simple d'après Seth Shostak. «Si on considère que tout signal radio extraterrestre que nous recevons provient d'une civilisation au moins aussi avancée que la nôtre. Disons, de façon prudente, que la civilisation moyenne utilise la radio pendant 10000 ans. D'un point de vue purement statistique, la chance de rencontrer une civilisation bien plus ancienne que la nôtre est très élevée».

Source : Slate.fr

Google a développé un logiciel expérimental qui sait décrire avec précision une image dès la première analyse. Cet outil basé sur une double interface neuronale pourrait servir à générer des sous-titres vocaux pour aider les personnes non voyantes, mais également servir à transmettre les données dans des régions où les connexions mobiles sont trop lentes en remplaçant les images par du texte.

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Le réseau social Facebook a développé une technologie de « vérification faciale » dont la précision est à peine inférieure à ce que peut faire un humain. Baptisée DeepFace, elle est capable de déterminer si deux photos contiennent le même visage avec un taux de réussite de 97,25 %. Le système repose sur de la modélisation 3D ainsi qu'un réseau neuronal à neuf couches qui crée plus de 120 millions de connexions. Il s'agit pour le moment d'un projet de recherche, mais son potentiel est très important pour Facebook.

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18.11.13 - Une équipe de l’EPFL a remporté un concours international d’intelligence artificielle grâce à un logiciel imitant les humains dans leur façon de jouer au célèbre jeu vidéo.

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Tetris definition est un célèbre jeu vidéo créé en 1985 par Alexey Pajitnov. Dans ce jeu de réflexion, le joueur doit empiler des pièces de différentes formes de manière à créer un mur formé de lignes horizontales superposées. Un ordinateur est-il capable d'apprendre tout seul à jouer à ce jeu ? L'apprentissage par renforcement, un domaine de l'intelligence artificielle, propose des solutions à ce genre de problèmes.

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Des chercheurs américains de l'université de l'Illinois à Chicago ont confirmé après quelques tests sur un des meilleurs systèmes d'intelligence artificielle que ces derniers, en comparaison avec le cerveau humain, ne dépassent pas l'intelligence d'un jeune enfant d'environ quatre ans d'âge... Le système de référence testé se nomme ConceptNet 4 du MIT. Les tests ont consisté à faire passer à ce système d'IA (Intelligence Artificielle) un test de QI pour enfants. On a remarqué que les scores de la machine n'étaient pas réguliers durant le test. Si l'on avait obtenu la même chose avec un enfant, on se serait inquiété.

L'ordinateur est aussi intelligent qu'un enfant de 4 ans

ConceptNet4 a très bien réussi le test de vocabulaire et de similitude. Par contre, dès lors que des questions « Pourquoi » apparaissaient, les scores étaient vraiment mauvais. A priori, le souci actuel lorsqu'on veut établir une IA est que le programme puisse réaliser des jugements sérieux et prudents sur une simple perception de la situation ou de faits. Avoir un bon sens commun requiert de posséder un grand nombre de faits implicites dont on finit par ne même plus avoir conscience. N'oublions pas que les bébés apprennent déjà énormément sur leur environnement!

Sources : Sur-la-Toile, Science Daily

Le 11 mai 2012 marquait l'anniversaire des 15 ans de la victoire aux échecs de Deep Blue, le supercalculateur d’IBM, contre le Russe Garry Kasparov. L'un des concepteurs de la machine, cité dans un ouvrage récent, explique que la supposée stratégie de jeu ayant déstabilisé le grand champion, était un bug informatique !
Il y a plus de 15 ans, le 11 mai 1997, le grand champion d’échec Garry Kasparov s’était incliné face à Deep Blue, un superordinateur conçu par IBM. Une situation déroutante pour le Russe qui prétendait ne jamais pouvoir perdre face à une machine.
Lors de la rencontre, c'est vers la fin de la première partie, au 44e déplacement, que le supercalculateur avait réalisé un coup osé et surprenant en sacrifiant un de ses pions. Alors qu’auparavant, il se limitait à répondre au coup par coup, il a donné au champion, avec cette manœuvre imprévisible, l’impression qu'il mettait en place un jeu stratégique de longue haleine. Face à ce jeu contrintuitif, cherchant le piège, le champion a pensé que Deep Blue possédait une intelligence supérieure, ce qui a eu pour effet de le déstabiliser jusqu’au bout de la rencontre, qu’il a perdue (1 victoire, 3 nulles, 2 défaites).
Ainsi, il y a 15 ans, la machine était devenue plus intelligente que l’Homme. Mais la commémoration de cet événement est troublée par la sortie d’un ouvrage intitulé The Signal and the Noise (Le signal et le bruit) rédigé par Nate Silver un statisticien américain influant. En partant de l’exemple des prévisions météorologiques, l’auteur explique que les supercalculateurs sont incapables d’assurer tout seuls les prédictions, car leurs capacités d’interprétation sont limitées. Parmi les exemples qu’il égrène au fil des pages, il parle de la victoire de Deep Blue en 1997. Ce qu’il révèle remet fortement en question la supposée supériorité de « l’intelligence » de Deep Blue.
L’auteur a en effet interrogé Murray Campbell, l’un des trois principaux concepteurs de Deep Blue. Selon lui, ce fameux coup proviendrait en réalité d’un bug… Alors qu’elle était programmée pour résoudre jusqu’à 200 millions de positions par seconde, la machine s’est avérée incapable d'en choisir une. C’est donc de façon totalement aléatoire qu’elle a déplacé un pion, engendrant son sacrifice. Ayant alors une toute autre perception de Deep Blue, Kasparov a totalement changé de stratégie.
Au final, le supercalculateur n'avait pas imaginé un coup de maître, mais a simplement eu de la chance face à un adversaire déstabilisé.
C'est à partir de ce succès bien involontaire que le supercalculateur d'IBM a ouvert la voie de l’informatique cognitive. Ainsi, son descendant aux États-Unis, également conçu par IBM, a remporté début 2011 le jeu télévisé Jeopardy face à deux champions. IBM souhaite aller encore plus loin en cherchant maintenant à simuler entièrement le cerveau humain avec son supercalculateur pour pouvoir détecter, apprendre et même prévoir. S'il y parvient, les coups de bluff ne seront plus les conséquences de bugs informatiques lors des parties d'échecs.

Source : Futura-Sciences

IBM travaille à la création d’une application mobile qui permettrait aux utilisateurs d’exploiter l’intelligence artificielle de son superordinateur Watson pour obtenir des réponses aux questions les plus complexes. C’est avant tout au secteur professionnel que se destinerait cet assistant vocal.
Watson, le superordinateur d’IBM dont la connaissance encyclopédique et la vitesse d’analyse lui ont permis de battre les humains au jeu télévisé américain Jeopardy, va se transformer en assistant vocal pour terminaux mobiles. C’est ce à quoi travaille actuellement Big Blue, qui cherche à capitaliser sur cette technologie dans le domaine des services analytiques, un marché qui se chiffre en dizaines de milliards de dollars.
Techniquement, Watson repose sur 10 serveurs rack IBM alimentés par 90 processeurs Power7 octuple cœur (3,5 GHz) qui totalisent 2.880 fils d’exécution ou threads et 16 téraoctets de mémoire vive. Pour fournir une réponse à une question, Watson travaille à partir du logiciel IBM nommé DeepQA qui interroge et décortique les informations piochées dans une base de données géante de 200 millions de pages (dictionnaires, encyclopédies, documents de recherche, articles d’actualité…). Sa vitesse d’analyse est de 500 Go de données par seconde.
En septembre 2011, IBM a passé un partenariat avec le prestataire américain de services médicaux WellPoint, afin d’utiliser Watson comme assistant d’aide au diagnostic sur le cancer. En mars dernier, c’est Citigroup qui a décidé d’évaluer les capacités de Watson sur l’analyse financière dans le but d’améliorer les transactions des investisseurs.

Un petit frère de Watson est en route

IBM souhaite désormais créer l’application qui permettra aux entreprises auxquelles il fournit la technologie Watson de pouvoir l’interroger depuis un terminal mobile. Bernie Meyerson, vice-président de l’innovation chez IBM a expliqué à Bloomberg qu’un « Watson 2.0 » était en préparation. Principal objectif, le doter de la technologie de reconnaissance des images et du langage naturel afin que les usagers puissent lui poser une question ou lui montrer quelque chose à analyser en prenant une photo avec leur smartphone ou leur tablette. Pour cela, IBM va notamment recourir à la reconnaissance vocale Nuance, qu’Apple utilise déjà pour son assistant Siri. « La puissance nécessaire à faire fonctionner Watson est en train de chuter comme une pierre », assure Bernie Meyerson.
L’idée n’est pas de faire entrer Watson dans les mobiles, mais plutôt de l’interroger à distance. La requête sera transmise via Internet au superordinateur qui renverra sa réponse en quelques secondes. C’est ainsi que fonctionne l’assistant vocal Siri, en envoyant les questions vers les serveurs Apple qui la traitent puis restituent une réponse par le biais d’une voix de synthèse.
Mais la grande différence entre Siri et Watson, c’est que le premier a pour vocation de déduire le sens d’une requête afin de comprendre n’importe quelle question, tandis que le second tire sa puissance de sa capacité à récupérer l’information au moyen d’une analyse approfondie.

Watson le spécialiste, contre Siri le généraliste

Watson est un spécialiste plutôt qu’un généraliste, auquel il faut beaucoup de temps pour apprendre un sujet donné. Dans le cas du partenariat avec WellPoint, le service d’aide au diagnostic médical ne sera opérationnel que fin 2013, le temps que Watson assimile toutes les données liées à l’oncologie. C’est pour cette raison qu’IBM ne compte pas s’orienter vers des applications grand public mais au contraire fournir un service professionnel pointu. Le modèle économique consiste à vendre des outils analytiques basés sur Watson à une entreprise ayant un besoin dans un domaine spécifique (finance, santé, télécommunications, agronomie…) et à lui apporter l’application mobile adaptée. Ce n’est donc pas encore demain que l’on pourra se mesurer à Watson avec son smartphone dans une partie de Jeopardy…

Source : Futura-Sciences

IBM et le groupe privé d'assurance Wellpoint on annoncé un accord pour une application médicale de la technologie Watson développée par IBM.
L'accord entre IBM et WellPoint porte sur le développement de solutions permettant d'améliorer les soins aux patients en proposant des diagnostics et des suggestions de traitements aux médecins et infirmières. Ce sera la première application commerciale de Watson, superordinateur qui s'est notamment fait connaître en février en battant deux champions au jeu télévisé Jeopardy.
Selon les deux sociétés, «la capacité de Watson à analyser le langage humain et à évaluer rapidement un grand nombre d'informations pour proposer des solutions adaptées à la situation d'un patient peut aider les médecins et les infirmières à choisir le meilleur traitement».
1 million de livres en 3 secondes Watson, baptisé ainsi en référence au fondateur d'IBM, Thomas J. Watson, a été mis au point par une équipe de chercheurs d'IBM chargés de développer un système capable de rivaliser avec les capacités humaines pour répondre à des questions posées en langage naturel de manière rapide, précise et fiable. Le super ordinateur Watson est capable de traiter environ 200 millions de pages de contenu en moins de trois secondes. Il pourra donc indexer et puiser dans toute la documentation médicale pour proposer instantanément des diagnostics et des traitements aux médecins. Pour WellPoint, l'objectif affiché est d'améliorer la qualité des soins tout en réduisant leurs coûts.
Diagnostic assisté «Les sciences médicales et la médecine clinique connaissent des avancées rapides. Toutefois, ces informations cliniques ne sont pas toujours utilisées dans les soins aux patients. Par conséquent, avoir la possibilité de prendre en compte toutes les informations pertinentes - symptômes, résultats des tests effectués et anamnèses - puis d'analyser tous les cas antérieurs, les dernières études cliniques et les protocoles en vigueur constituera une aide précieuse pour le médecin au moment de poser un diagnostic et de prescrire un traitement», a déclaré Sam Nussbaum, responsable médical chez WellPoint. «Nous pensons que cet outil constituera une ressource précieuse pour tous nos médecins et améliorera fortement la qualité et l'efficacité des traitements aux patients». Le service devrait être proposé dès l'année prochaine.

Article de Tania Séverin/ICTJournal.ch

Une équipe d’informaticiens de l’université de Stanford a créé un logiciel, Decaptcha, capable de comprendre les captchas audio, et donc de déjouer les sécurités installées sur les sites pour différencier les internautes en chair et en os des robots logiciels. Efficacité démontrée chez eBay, Microsoft et Yahoo!.
Un test de Turing réussi par un ordinateur ! Il s’agit plutôt d’une version très limitée dans laquelle c’est un ordinateur, en l’occurrence le serveur d’un site Web, qui doit décider si l’auteur de la requête est bien un être humain, et non un robot logiciel cherchant à récupérer des données ou à créer un faux compte.
La méthode habituelle est de présenter un « captcha » (pour Completely Automated Public Turing tests to tell Computers and Humans Apart, soit test de Turing public complètement automatique pour distinguer les ordinateurs des Hommes), ces textes déformés qu’il faut décrypter tant bien que mal, en faisant appel à toute son astuce… humaine. Il existe également une version audio, pour faciliter le décodage quand les lettres sont trop déformées et pour ouvrir l’accès aux personnes malvoyantes. Le ou les mots sont alors prononcés sur un fond sonore bruyant.
C’est cette version audio qu’est parvenue à faire décrypter par un logiciel, baptisé Decaptcha, l’équipe du Stanford Security Laboratory. Menée par Elie Bursztein, elle avait déjà montré en 2010 comment il était de possible de truquer un site accessible par un mobile pour faire réaliser toutes sortes d’opérations par un utilisateur croyant faire autre chose, une possibilité d’escroquerie que les chercheurs avaient baptisée tapjacking.

Un système qui apprend

Depuis 2009, Elie Bursztein et son équipe travaillent sur les captchas et vient de montrer ses premiers résultats. Les informaticiens expliquent que Decaptcha découpe la bande son à la recherche de sons qui pourraient être des chiffres ou des lettres et les comparent à ceux déjà entendus. Le logiciel, en effet, s’adapte au site. Les détails techniques sont publiés dans un article en ligne (The Failure of Noise-Based Non-Continuous Audio Captchas).
« Decaptcha a besoin de reconnaître 300 captchas et d’à peu près 20 minutes d’entraînement pour réussir à vaincre les systèmes les plus compliqués » expliquent les chercheurs au magazine Network World, ajoutant que le logiciel devient alors capable de décoder 10 captchas à la minute.
Les résultats seraient excellents, d’après les informaticiens. Sur le site Authorized.com, Decaptcha comprendrait les mots dans 82 % des cas. Le site d’eBay est trompé dans 82 % des essais et la proportion tombe à 49 % chez Microsoft, à 45 % chez Yahoo! et à 41 % chez Digg. Le pire score est de 1,5 %, obtenu avec Recaptcha. Ce système (fourni gratuitement car il est utilisé pour aider la numérisation d’ouvrages scannés) utilise deux mots au lieu d’un et la partie audio est elle aussi plus sophistiquée.
« Or, un robot logiciel qui réussit dans un cas sur cent permettrait à un pirate de créer suffisamment de comptes pour tromper un utilisateur ou pour faire toutes sortes de choses sur le site ciblé » explique Elie Bursztein. Les chercheurs ne donnent pas de solutions pour éviter cette possibilité de décodage par un logiciel, si ce n’est de compliquer encore les déformations visuelles ou audio des captchas, au risque d’induire des difficultés pour les humains…

Source : Futura-Sciences (Article de Jean-Luc Goudet)

Un superordinateur conçu par IBM et dénommé Watson a remporté un jeu télévisé aux États-Unis. Son secret : il comprend les questions, répond en langage naturel et puise dans une énorme base de données.

En remportant deux manches sur trois, Watson a gagné 1 million de dollars au jeu Jeopardy. Si Watson est devenu célèbre ce matin, c’est parce qu’il s’agit d’un ordinateur et d’un logiciel. IBM, le concepteur, réédite ainsi son exploit de 1997 quand son Deep Blue avait battu au jeu d’échecs le champion du monde de l’époque, Gary Kasparov. Depuis, l'informatique a gagné en puissance et, en 2006, c'est un PC animé par un logiciel du commerce, Deep Frtitz, qui a battu le champion du monde russe Vladimir Kramnik.
L’écran était installé entre les deux joueurs humains et l’ordinateur, commandé par un opérateur, devait répondre aux questions de culture générale posées par l’animateur. Watson (du nom du fondateur d’IBM, Thomas Watson) étant sourd et muet, l’opérateur tapait les questions sur le clavier et annonçait ses réponses. Ses adversaires humains n’étaient pas les premiers venus : la machine a combattu en effet les deux plus brillants compétiteurs de l’Histoire de ce jeu, revenus sur le plateau pour ce match du siècle. Des vidéos (en anglais bien sûr) immortalisent l'événement.
Avec ses 15 To (téraoctets) de mémoire vive (15 x 1.024 gigaoctets, donc), ses 2.880 processeurs Power 7, Watson n’a rien d’un micro. « S’ils tournaient sur un microordinateur de bureau, les logiciels mettraient 2 heures pour répondre à une question » affirme-t-on chez IBM. Comme ses adversaires, Watson n’avait pas accès à Internet mais avait tout de même un avantage certain : IBM avoue que Watson disposait d’une antisèche équivalent à 200 millions de pages.

Au menu : la miche de pain de Jean Valjean

L’exploit n’en est pas mince pour autant. Les questions, posées en langage naturel, devaient être analysées par une kyrielle d’algorithmes, qui en extrayaient le sens et les mots clefs. À la question « Recherché pour le vol d’une miche de pain dans Les Misérables », il fallait bien sûr répondre « Jean Valjean ». Watson pouvait ensuite, comme le prescrit la règle du jeu, poser des questions supplémentaires pour obtenir des précisions (et réduire le gain). Restait alors à explorer la gigantesque base de données.
Ce genre d’analyse rappelle celle de Wolfram Alpha, le moteur de recherche censé accepter des requêtes en langage naturel (en anglais) mais qui défaille souvent lorsqu’on l’interroge sur des questions de culture générale (il ne connaît apparemment pas Jean Valjean, par exemple). On peut rêver d’un Watson en ligne qui utiliserait Internet comme base de données…

Source : Futura-Sciences

Le site trueknowledge.com se présente comme un moteur de « réponses » afin de se distinguer d'un simple moteur de recherche. L'idée principale est de fournir des réponses à des questions directes, d'après les créateurs du site.
Ce site serait capable de répondre à des milliards de questions, un peu comme l'option « j'appelle un ami » dans le célèbre jeu télévisé. Il peut s'agir d'une question étrange ou même d'une question scientifique pointue. Le site n'est pas là pour donner des références aux articles qui ont servi pour répondre. Le site serait modeste, car s'il n'a pas la réponse, il répondra qu'il ne sait pas. Le site utilise des algorithmes puissants sur le plan de l'interprétation sémantique ; il se repose aussi sur chacha.com.
À la question : « What is the meaning of life, the universe and everything? », le site répond effectivement juste : « 42 ». À la question : «Who is the fairest one of all » (réponse : Blanche-neige), le site donne Cendrillon. Aux questions « What is the best internet answer engine ? » ou « What is true knowledge useful for? », le site avoue ne pas répondre. Étonnant, non ?

Source : Sur-la-Toile

Ces jours-ci a lieu une première dans l’histoire du jeu télévisé et peut être une première dans l’histoire de l’informatique. Un ordinateur va affronter des concurrents humains à Jeopardy, dont le principe est de trouver les questions à partir de réponses données. L’enjeu est de taille, car outre la base de données gigantesque dans laquelle l’ordinateur – appelé Watson – doit fouiller, il doit en outre comprendre les subtilités de la langue. Et c’est là tout l’intérêt de cette expérience, car l’esprit humain réalise des prouesses quand il saisit les nuances et les différents degrés d’une phrase, comme avec les jeux de mots par exemple. IBM travaille depuis sept ans sur ce programme et espère bien, avec cette participation médiatique, s’inscrire dans l’histoire de l’intelligence artificielle.
Avant-hier soir avait lieu la première rencontre, et pour l’instant, le champion en titre Brad Rutter et Watson sont à égalité. Il reste encore deux manches pour départager l’homme de la machine. Mais le risque plane que dans quelques années, à «Watson», il faille répondre: «Quel était le nom du premier ordinateur a avoir remporté la finale de Jeopardy?»

Source : Nouvo

Le jeu de go, un domaine où les ordinateurs ne sont pas à la hauteur du cerveau humain. Mais ils y font des progrès spectaculaires en utilisant les méthodes dites « de Monte Carlo ».

Lire l'article complet sur Interstices.

Par la force de la déduction logique, un logiciel peut-il construire une hypothèse à partir de résultats ? Peut-il inférer des lois physiques à partir d'observations ? En allant plus loin, pourrait-il mener à bien une expérience ? Ce sujet n'est plus un débat de philosophie ou de science-fiction. A ces trois questions, la réponse est oui. D'ailleurs, ces robots savants existent déjà...

La même semaine, deux équipes publient leurs résultats portant sur un même sujet : faire réaliser par un système robotisé le travail d'un scientifique. A l'université d'Aberystwyth, au Pays de Galles (Royaume-Uni), le projet, baptisé Robot Scientist, existe depuis plusieurs années. Là-bas, on vient de mettre la dernière main à Adam – dont le nom est l'acronyme de A Discovery Machine – , un spécialiste de génétique que l'on a fait travailler sur le génome de la levure de boulanger (Saccharomyces cerevisiae). Ross King et ses collègues en rapportent les étonnants résultats dans la revue Science.
Adam est d'abord un logiciel. L'équipe du projet Robot Scientist a mis au point un langage particulier, capable de manipuler des graphes représentant les réactions chimiques connues entre des molécules. Le logiciel est notamment capable de remonter à la structure d'un gène codant pour une certaine protéine (par exemple une enzyme).
Mais Adam n'est pas qu'un logiciel. C'est aussi un robot en ce sens qu'il peut manipuler des sources de réactifs, des boîtes de Petri, un congélateur, un incubateur et quelques autres ustensiles d'un laboratoire de biochimie. Sa première mission était d'identifier les gènes codant pour treize enzymes, dites orphelines, c'est-à-dire dont on ignore le gène correspondant. Adam avait à sa disposition des cultures de différents mutants de la levure, caractérisés par l'inactivation de certains gènes.
A l'issue de son travail logique, ce chercheur débutant a élaboré une série d'hypothèses qu'il a pu tester en analysant le génome de ses levures en culture. Finalement, ce laborantin zélé, qui peut réaliser un millier d'expériences par jour, a émis vingt hypothèses, dont douze ont été vérifiées expérimentalement par des chercheurs de chair et d'os.
De l'autre côté de l'Atlantique, Michael Schmidt et Hod Lipson, du Cornell Computational Synthesis Lab, ont mis au point un algorithme capable de déduire des lois physiques de données issues d'expériences. Pour démontrer ses possibilités, les deux chercheurs viennent de publier dans la même revue Science les déductions réalisées par leur algorithme à partir de plusieurs systèmes oscillants, du pendule simple au pendule double (le second attaché à l'extrémité du premier).
Quant à l'équipe britannique, elle ne compte pas s'arrêter à Adam. Logiquement baptisé Eve, le second robot scientifique du projet aura pour thème de travail la recherche de nouveaux médicaments.
Pour des travaux de laboratoire qui requiert des milliers d'expériences et des déductions portant sur un grand nombre de données, on comprend tout l'intérêt de ce genre d'assistants, capables de faciliter grandement la tâche d'une équipe de chercheurs. De tels laboratoires automatisés pourraient aussi jouer un rôle dans l'analyse d'échantillons à la surface d'une autre planète.
On est cependant encore loin d'un système robotisé capable de conduire une recherche complète et de publier un résultat, bref de remplacer intégralement un scientifique... (Pour information, cet article a été rédigé de manière réellement digitale, c'est-à-dire avec de vrais doigts guidés par un cerveau humain avec la seule assistance logicielle d'un traitement de texte.)

Source : Futura-Sciences

Les logiciels peinent à reconnaître un visage. De face, devant la caméra, passe encore. Mais s'il est perdu dans une foule, vu selon une orientation quelconque, les résultats chutent dramatiquement. Or, contre toute attente, les abeilles y parviennent... Il n'y a donc qu'à copier leur savoir-faire. C'est ce qu'affirme un chercheur australien, soutenu par l'US Air Force.

Une abeille n'a qu'un million de neurones dans son cerveau, ou plutôt son ganglion cérébral (car l'insecte a d'autres ganglions dans le thorax et l'abdomen). Pourtant ses prouesses n'en finissent pas d'étonner. Concernant la vision, par exemple, les scientifiques se sont longtemps demandés comment les insectes volants pouvaient analyser aussi rapidement leur environnement. La réponse intéresse l'entomologiste mais aussi le roboticien qui espère y trouver des idées nouvelles. On sait aujourd'hui que l'analyse visuelle du vol chez les insectes repose sur un travail assez simple. En est-il de même pour la reconnaissance de formes ?
A l'université Monash (campus de Clayton), en Australie, Adrian Dyer, spécialiste de la physiologie de la vision chez les insectes, s'est penché sur la question. En 2005, lui et son équipe publiaient d'étonnants résultats sur la reconnaissance de formes dont sont capables les abeilles. Entraînées par un jeu de récompenses (un liquide sucré) et de punitions (un liquide amer, à la quinine), ces insectes apprennent en une journée à reconnaître des photographies de visages humains ! Plusieurs images de différentes personnes étaient piquées sur une plaque et les insectes devaient y reconnaître un visage présenté auparavant. Les biologistes ont juste découvert une limite à cette performance : présentée à l'envers, une photographie de visage n'est jamais reconnue.
Récemment, le même Adrian Dyer, avec Quoc Vuong (université de Newcastle, Royaume-Uni), a poussé l'expérience plus loin en étudiant la reconnaissance de visages humains présentés sous différents angles... L'idée était de comprendre comment les insectes visualisent les objets tridimensionnels. La difficulté est grande car des angles de vue différents modifient profondément l'aspect d'un objet. Comme le soulignent les chercheurs dans leur article paru dans la revue PlosOne, on sait que ce travail exige un apprentissage chez le jeune primate. Qu'en est-il chez des animaux au cerveau minuscule ?

Une abeille peut créer mentalement une reconstitution en 3D

Pour les insectes butineurs, cette performance est pourtant très utile car ils doivent reconnaître une certaine fleur quelle que soit la position dans laquelle elle se présente. Comme dans la première expérience ce 2005, les biologistes ont entraîné les abeilles à reconnaître des visages humains (en fait un parmi deux). Mais cette fois, les photographies apparaissaient sur un écran permettant de montrer trois angles de vue différents (0°, 30° et 60°), pour l'apprentissage ou pour la phase de test.
Quatre groupes d'insectes ont été constitués, qui ont permis de comprendre un des secrets de la vision en relief des abeilles. Entraînés à reconnaître un visage présenté sous un seul angle, les insectes échouent à le reconnaître lorsqu'il est présenté sous un autre angle. Par exemple, ceux qui le connaissent de face (à 0° donc) ne le reconnaîtront ni à 30° ni à 60°. En revanche, les abeilles qui ont appris à reconnaître un visage montré sous un angle de 0° et sous un angle de 60° ne se tromperont pas devant le même visage à 30° !
Conclusion des chercheurs : le très modeste cerveau des abeilles est capable d'interpolation. Ayant vu un objet de face et sous un angle de 60°, elles sauront identifier une vue intermédiaire comme si elles avaient construit mentalement une représentation en trois dimensions.
Les biologistes sont encore loin de comprendre les mécanismes en jeu mais ils s'intéressent déjà aux neurones activés dans ce genre d'exercice. Si l'on parvenait à comprendre comment s'organisent les réseaux de neurones pour résoudre ce genre de problème, la technique pourrait inspirer la programmation de logiciels de reconnaissance de formes ou de traitement d'image. C'est pourquoi l'armée de l'air des Etats-Unis (plus précisément le US Air Force Office of Scientific Research) soutient ce projet depuis deux ans...

Source : Futura-Sciences

L'analyse d'image reste un problème complexe et un logiciel a toujours bien du mal à identifier un certain objet au milieu d'une photographie. Si celle-ci présente une résolution très faible, la tâche s'apparente à une mission impossible. Mais des chercheurs américains viennent de trouver une solution... en utilisant un algorithme le plus simple possible.
Même dans une image de qualité médiocre, un humain peut facilement reconnaître des objets (voiture, chaise, maison, etc.). Un ordinateur pourrait-il en faire autant ? C’est à cette question que des chercheurs du MIT et de l’université de New York ont voulu répondre.
Dans la revue Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Antonio Torralba, Rob Fergus et William Freeman ont présenté une approche très originale de la reconnaissance d’objets sur des images en basse résolution. Le but du jeu est le suivant : on présente une image à un ordinateur et celui-ci doit reconnaître l’objet (vélo, plante, chaussures, etc.) présent dans l’image. Il existe déjà de nombreux algorithmes capables de réaliser une telle tâche. Mais ces chercheurs ont compliqué le problème en diminuant drastiquement la résolution des images afin de réduire l’espace mémoire occupé.

Approche par la couleur

La démarche est originale. Plutôt que de développer des algorithmes de plus en plus complexes, les auteurs ont au contraire utilisé un algorithme le plus simple possible. Pour cela, ils ont créé une immense base de données contenant près de 80 millions d’images miniatures en basse résolution récoltées sur Internet et accompagnées du nom de l’objet contenu dans chacune d'elles.
Pour reconnaître une nouvelle image, ils la comparent à toutes celles de cette photothèque. Grâce à une structure de données adaptée, cette recherche peut se faire quasi instantanément. L’image sélectionnée est celle paraissant la plus proche par ses couleurs. La méthode est donc des plus simples mais les résultats présentés sont impressionnants. Les auteurs ont aussi appliqué leur méthode à la reconnaissance de scène et à la détection de visages.

Source : Futura-Sciences

Une nouvelle avancée logicielle en matière d'intelligence artificielle vient d'être présentée à l'exposition de Las Vegas consacrée aux jeux, mieux connue sous le nom de "Gaming Life Expo". Polaris, le programme informatique en question, est le premier programme réussissant à battre une équipe de joueurs de poker renommés dont chacun des membres avait remporté au moins 1 million de dollars de gains. Cette victoire de Polaris ne signifie pour autant pas que le logiciel est un joueur imbattable de poker. Le programme ne se montre actuellement performant qu'en un contre un et en Texas hold'em à pot limite. Mais les développeurs espèrent pouvoir rapidement mettre au point un programme capable de remporter des tournois de Texas hold'em no limit au plus haut niveau.
En 1997, le Deep Blue d'IBM était devenu le premier ordinateur à battre un champion du monde d'échecs et l'an dernier une équipe de chercheurs a présenté un programme capable de ne jamais perdre une partie de dames. Ces jeux étaient jusque là dominés par les humains mais étaient modélisables informatiquement et les avancées en intelligence artificielle étaient ainsi attendues. Le poker en revanche met en jeu des paramètres de bluff, de ruse et de tromperie qui ne sont pas traditionnellement associés avec les cartes mères, portes logiques et circuits intégrés. Si aux échecs ou aux dames l'ordinateur connait toutes les positions des pièces sur le plateau, il n'en va pas de même au poker où les décisions doivent être prises sans connaître le jeu de l'adversaire. Les ordinateurs ne tiennent pas encore toutes les ficelles des décisions complexes des joueurs mais Polaris réussi remarquablement dans les variantes du jeu pour lesquelles les incertitudes sont moins nombreuses. Lorsque la puissance de calcul disponible sera capable de créer, comme pour les échecs et les dames, des arbres de décision déterminant l'action permettant la plus grande probabilité de gain les futures versions de Polaris pourront alors rivaliser avec les humains et s'asseoir aux tables des plus grands champions.
Un problème fondamental risque cependant d'occuper les chercheurs pour de nombreuses années encore, à savoir le fait que pour un joueur de poker, la meilleure stratégie dépend du style de jeu l'adversaire et l'analyse informatique des comportements risque de se heurter aux tromperies délibérées des joueurs qui eux ne choisissent pas toujours des voies rationnelles.

Source : Bulletins-electroniques.com

L'ordinateur va devenir presque imbattable aux échecs
par Brian Church

Les ordinateurs d'échecs seront pratiquement imbattables dans dix ans, ce qui pourrait favoriser l'adoption de nouvelles règles pour ce jeu millénaire, comme la variante aléatoire imaginée par l'Américain Bobby Fischer, affirme le champion du monde bulgare Veselin Topalov.
"Aujourd'hui, je ne crains pas les humains, mais je pense que les ordinateurs sont très forts", avoue le grand-maître, interrogé par l'Associated Press. "Ils seront probablement meilleurs que 99,9% des humains dans une décennie."
Topalov, 30 ans, évoque également le possible avènement futur des "échecs aléatoires Fischer", inventés par l'ancien champion du monde, consistant à disposer les pièces maîtresses de manière aléatoire afin de réduire l'importance de la mémorisation des multiples variantes d'ouverture.
Le champion prédit l'émergence à terme des échecs aléatoires alors que "les ordinateurs et (la connaissance des) ouverture épuisent le jeu pratiqué aujourd'hui".
Repositionner au hasard les pièces maîtresses, situées sur la première et la dernière rangée de l'échiquier, permet de créer 960 positions initiales différentes. Cette technique prive le joueur surentraîné de son avantage et favorise la créativité.
Si Topalov n'a jamais essayé la méthode Fischer, il la juge intéressante. "Elle révèle le talent des joueurs. Vous oubliez tous les livres (de théorie sur les ouvertures) parce qu'ils deviennent complètement inutiles."
On ne sait pas comment les ordinateurs se comporteraient avec cette nouvelle règle. "Bien sûr, lorsqu'il s'agit de calcul pur on ne peut être meilleur (que les ordinateurs) mais sur les prévisions à long terme, ils ne sont pas très bons pour positionner leurs pièces", assure Topalov.
"Le problème avec les ordinateurs c'est qu'on ne peut les effrayer, ni bluffer. Il n'y a pas de combat psychologique", souligne-t-il.
Topalov a remporté l'an dernier le titre mondial version FIDE (l'autre titre est détenu par le Russe Vladimir Kramnik, NDLR), la fédération internationale basée en Grèce. La championne du monde Antoaneta Stefanova et le champion du monde senior Liuben Spassov sont également bulgares. La suprématie de la Bulgarie en matière d'échecs s'explique par l'enseignement dispensé dans cette discipline par l'ancien régime communiste.
En 2004, Topalov a été le meilleur compétiteur humain d'une épreuve opposant trois grands-maîtres à des machines, qui l'ont emporté. Le champion bulgare a fait match nul contre le super ordinateur Hydra, mais estime qu'il aurait dû gagner. "Il a défendu de manière fantastique (...) mais on a vu qu'il avait des failles." Topalov se dit prêt à un nouveau duel contre ce redoutable ordinateur en 2006.
Basé à Abu Dhabi, aux Emirats arabes unis, Hydra peut calculer 200 millions de coups à la seconde et possède une puissance de calcul 200 fois supérieure à celle d'un PC ordinaire, selon son site Internet.
Des grands-maîtres aident les informaticiens à concevoir de telles machines, note Topalov. Et ils risquent ainsi d'être un jour confrontés à leur propre création. "Je n'aimerais pas (jouer contre moi-même)", plaisante le champion bulgare.

Source: Branchez-vous!

Des scientifiques canadiens ont mis au point un programme d'ordinateur impossible à battre au jeu de dames. Une formidable avancée dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Jonathan Schaeffer, détenteur de la chaire de sciences informatiques à l'université d'Alberta (Canada), aidé par d'autres informaticiens de cet établissement, se sont acharnés durant 18 ans à programmer les quelque 500 milliards de milliards de combinaisons possibles au jeu de dames, un grand classique du genre répandu dans le monde entier.
Et le résultat est là : Chinook, puisque c'est le nom du logiciel, s'avère impossible à battre. Au pire, il conduira une partie jusqu'à une impasse débouchant sur la nullité, et confronté à un autre ordinateur utilisant le même programme, ne produira que des parties nulles.
"Nous avons monté la barre de plusieurs échelons dans ce qu'il est possible de faire en matière de technologie informatique et d'intelligence artificielle" déclare Jonathan Schaeffer, qui s'avoue lui-même piètre joueur de dames. Jaap van den Herik, éditeur de la revue "International Computer Games Journal", ne tarit pas d'éloges en qualifiant cette réalisation de "véritable avancée dans le domaine de l'intelligence artificielle".
Pour mettre au point son programme, Schaeffer a mobilisé environ 50 ordinateurs quotidiennement depuis 1989, parfois jusqu'à 200 dans les moments critiques, et a fait appel à plusieurs joueurs professionnels.
A l'origine, Chinook avait été élaboré pour participer au Championnat du Monde de Dames. Perdant en finale en 1992, il l'a remporté deux ans plus tard en devenant ainsi le premier logiciel à obtenir un titre mondial dans un jeu de compétition. Mais estimant alors que les ordinateurs de nouvelle génération devraient permettre de créer un programme infaillible, Schaeffer se remettait au travail en 2001 pour arriver au résultat actuel.

Pour en savoir plus : checkers, Chinook
Et sur les humains qui jouent aux dames : International checkers world records