Meta annonce une recherche pour créer une IA au niveau humain

Le parent de Facebook, Meta, a annoncé qu’il lançait un projet de recherche à long terme pour construire une IA de nouvelle génération capable d’apprendre et de traiter la parole et le texte de la même manière que le cerveau humain. Meta a décrit un effort pour créer une IA au niveau humain. Meta s’associe à une société de neuroimagerie, NeuroSpin, qui image le cerveau humain et à une société de logiciels Inria, pour étudier comment le cerveau humain traite la parole et le texte, puis comparer cela avec la façon dont les modèles de langage de l’IA. NeuroSpin est un centre de recherche spécifiquement axé sur l’imagerie cérébrale. Les chercheurs sont composés de physiciens, de mathématiciens, de neuroscientifiques et de médecins qui travaillent ensemble pour créer des outils permettant d’en savoir plus sur le cerveau humain de différentes manières.

NeuroSpin explique ce qu’il fait :

« Axées sur la neuroimagerie, les recherches menées vont des développements technologiques et méthodologiques (acquisition et traitement de données) aux neurosciences précliniques et cliniques, en passant par les neurosciences cognitives.

Meta publié  :

« Aujourd’hui, nous annonçons une initiative de recherche à long terme sur l’IA pour mieux comprendre comment le cerveau humain traite la parole et le texte. En collaboration avec le centre de neuroimagerie Neurospin (CEA) et Inria, nous comparons la façon dont les modèles de langage de l’IA et le cerveau répondent aux mêmes phrases parlées ou écrites. Nous utiliserons les connaissances de ce travail pour guider le développement d’une IA qui traite la parole et le texte aussi efficacement que les gens. » Le problème avec les modèles de langage d’IA est qu’ils ont besoin de beaucoup d’exemples pour apprendre. Le cerveau humain n’a besoin que de quelques exemples pour apprendre. La recherche actuelle sur les modèles de langage IA de type cerveau a révélé : « Les modèles de langage qui ressemblent le plus à l’activité cérébrale sont ceux qui prédisent le mieux le mot suivant à partir du contexte (par exemple il était une fois). Alors que le cerveau anticipe les mots et les idées longtemps à l’avance, la plupart des modèles de langage sont entraînés à ne prédire que le mot suivant. Déverrouiller cette capacité de prévision à long terme pourrait aider à améliorer les modèles de langage d’IA modernes. » L’annonce citait des recherches en cours sur la modélisation de l’IA sur l’activité cérébrale humaine qui utilisaient des IRM et d’autres outils d’imagerie pour visualiser l’activité cérébrale humaine lorsque les humains accomplissaient diverses tâches liées au langage. Le document de recherche cité date de 2021 et s’intitule Traitement du langage dans les cerveaux et les réseaux de neurones profonds  : la convergence computationnelle et ses limites (PDF). Un résumé des résultats est discuté dans les premiers paragraphes du document de recherche  : « Les résultats montrent que (1) la position de la couche dans le réseau et (2) la capacité du réseau à prédire avec précision les mots à partir du contexte sont les principales facteurs responsables de l’émergence de représentations cérébrales dans les réseaux de neurones artificiels. Ensemble, ces résultats montrent comment les représentations perceptives, lexicales et compositionnelles se déploient précisément dans chaque région corticale et contribuent à découvrir les principes directeurs du traitement du langage dans le cerveau et les algorithmes. L’importance de la recherche ci-dessus est de montrer comment la recherche sur la façon dont le cerveau traite les données peut donner un aperçu de la création de processus similaires dans un algorithme. Les équipes de recherche Meta utilisent des milliers de scans de l’activité cérébrale humaine pour voir quelles régions du cerveau ont été activées pendant les tâches. On a dit que cette recherche montrait « l’organisation computationnelle du cerveau humain » qui a fourni des informations utiles pour atteindre l’objectif de Meta de développer « l’IA au niveau humain ». Les avantages ne se limitent pas à générer une IA au niveau humain, la recherche aide également les neuroscientifiques à mieux comprendre le cerveau humain.

Citations

Lire la méta-annonce officielle

Construire une IA qui traite le langage comme les gens le font

Lire une description plus approfondie de la recherche sur l’IA au niveau humain de Meta

Étudier le cerveau pour construire une IA qui traite le langage comme les gens le font