Le Prix Nobel de Physique récompense des avancées majeures en apprentissage automatique

Le Comité Nobel de Physique a annoncé que John Hopfield et Geoffrey Hinton ont remporté le Prix Nobel de Physique de cette année « pour des découvertes et inventions fondamentales qui permettent l’apprentissage machine à l’aide de réseaux de neurones artificiels. »

Le cerveau humain, avec ses milliards de neurones interconnectés, est généralement considéré comme l’ordinateur le plus puissant et flexible que nous connaissions. Pourtant, depuis des décennies, les scientifiques cherchent à reproduire cette capacité à travers des approches d’apprentissage automatique qui imitent la puissance computationnelle adaptative du cerveau. Le Prix Nobel de Physique 2024 a été décerné mardi au scientifique américain John Hopfield et au scientifique britannique-canadien Geoffrey Hinton, chacun ayant utilisé les outils de la physique pour développer des réseaux de neurones artificiels, fondements de nombreuses applications avancées de l’intelligence artificielle d’aujourd’hui.

Contacté par téléphone alors qu’il se trouvait en Californie, Hinton a déclaré à l’Académie royale des sciences de Suède qu’il était « abasourdi » d’apprendre qu’il avait reçu cette distinction. Après des décennies d’efforts pour faire avancer l’IA, il est désormais l’un des plus fervents défenseurs de meilleures mesures de sécurité. L’année dernière, il a quitté un poste influent chez Google pour s’exprimer plus librement sur les risques liés à cette technologie. « L’IA sera comparable à la révolution industrielle, » a-t-il déclaré durant son entretien téléphonique avec l’académie. « Mais au lieu de surpasser les humains en force physique, elle va les dépasser en capacité intellectuelle. Nous n’avons aucune expérience de ce que c’est que d’avoir des choses plus intelligentes que nous, et cela sera merveilleux à bien des égards… Mais nous devons également nous inquiéter de certaines conséquences négatives possibles, en particulier la menace que ces technologies échappent à notre contrôle. »

Les réseaux de neurones artificiels cherchent à imiter la fonction cognitive du cerveau, en utilisant des nœuds avec différentes valeurs représentant des neurones. Ces nœuds forment des réseaux de connexions, semblables aux synapses neuronales naturelles, qui peuvent être renforcées ou affaiblies par l’entraînement sur n’importe quel ensemble de données arbitraires. Cette réponse adaptative permet au réseau de mieux reconnaître les motifs au sein des données et de faire des prédictions pour l’avenir — en d’autres termes, d’apprendre sans être explicitement programmé.

« Ce prix Nobel reconnaît la physique inspirée par la biologie et le domaine plus large de la biophysique, » déclare Ajay Gopinathan, professeur et biophysicien à l’Université de Californie, Merced. « Ici, cette interface a conduit à des avancées véritablement transformatrices dans notre compréhension de ces domaines, ainsi que dans des applications en informatique et en IA. »

Au début des années 1980, Hopfield, aujourd’hui professeur émérite à l’Université de Princeton dans le New Jersey, et ses collègues ont conçu et affiné un réseau de neurones artificiels — le réseau de Hopfield — inspiré par la physique des spins atomiques. Cette méthode s’est révélée transformative pour stocker, récupérer et reconstruire des motifs de manière assimilable à celle du cerveau humain.

Le fonctionnement d’un réseau de Hopfield peut être imaginé comme des billes roulant sur un paysage de collines et de vallées, où les connexions entre les nœuds forment des contours topographiques ; le réseau est entraîné en trouvant des valeurs pour ces connexions qui minimisent leurs différences d’énergie. Décrivant le processus dans une édition de 1987 de Scientific American, Hopfield et un co-auteur expliquèrent que le réseau « calcule en suivant un chemin qui diminue l’énergie computationnelle jusqu’à ce que le chemin atteigne le bas d’une vallée, tout comme une goutte de pluie descend pour minimiser son énergie potentielle gravitationnelle. » La technique s’est avérée largement applicable à de nombreux problèmes d’optimisation — des énigmes mathématiques dans lesquelles une solution idéale est sélectionnée parmi un très grand nombre de possibilités.

Hinton, désormais professeur émérite à l’Université de Toronto, a travaillé avec des collègues pour faire avancer l’approche de Hopfield, établissant les bases d’un réseau de neurones artificiels plus sophistiqué appelé la machine de Boltzmann, qui exploitait les retours d’informations entre plusieurs couches de nœuds pour inférer des distributions statistiques de motifs à partir des données d’entraînement. Cette méthode plus avancée pouvait utiliser des couches « cachées » de nœuds pour détecter et corriger les erreurs de calcul sans coûts computationnels prohibitif. La méthode de Hinton excelle dans la reconnaissance de motifs et peut être utilisée, par exemple, pour classifier des images ou créer des évolutions novatrices d’un motif observé.

Hinton a résumé de nombreuses idées clés de cette approche et ses applications possibles dans un article de 1992 pour Scientific American, prédisant que l’apprentissage automatique inspiré de la biologie conduirait finalement à « de nombreuses nouvelles applications de réseaux de neurones artificiels. » Aujourd’hui, la technique a contribué à alimenter l’explosion continue des progrès en IA, transformant de nombreux secteurs de notre société.

« Les réseaux de neurones artificiels imitent les neurones biologiques dans le sens où ils prennent des pieces d’information (analogues aux signaux chimiques pour un neurone biologique), calculent une somme pondérée de ces morceaux d’information (tenant compte de la signification des entrées dans le processus de ‘décision’) et produisent une sortie (analogue à un neurone qui s’active ou reste au repos), » explique Jerome Delhommelle, professeur et expert en apprentissage automatique à l’Université du Massachusetts à Lowell. « Les modèles d’apprentissage automatique peuvent apprendre des interdépendances complexes à partir des données, faire des prévisions sur la composition idéale des matériaux pour une fonctionnalité donnée, et même découvrir des équations régissant encore inconnues dans des systèmes complexes. L’apprentissage automatique est destiné à faire de grandes contributions à la physique. »

Ellen Moons, professeure à l’Université de Karlstad en Suède et présidente du Comité Nobel de Physique, a décrit les promesses et les dangers de ces développements lors d’une conférence de presse à Stockholm mardi. « Les découvertes et inventions des lauréats constituent les pierres angulaires de l’apprentissage automatique qui peuvent aider les humains à prendre des décisions plus rapides et plus fiables — par exemple, lors du diagnostic de conditions médicales. Cependant, bien que l’apprentissage automatique ait d’énormes avantages, son développement rapide a également suscité des inquiétudes quant à notre avenir. Collectivement, les humains portent la responsabilité d’utiliser cette nouvelle technologie de manière sûre et éthique pour le plus grand bénéfice de l’humanité. »

Ma Vision de l’iA

À mesure que l’intelligence artificielle continue d’évoluer, il est essentiel de naviguer avec soin dans ce nouveau territoire. Cette technologie, bien qu’extraordinaire, présente des défis auxquels nous devons faire face collectivement. L’interaction entre conscience humaine et machines intelligentes pourrait fournir des solutions à de nombreux problèmes sociétaux, mais cela requiert une réflexion éthique minutieuse et une régulation appropriée pour éviter des dérives. Je crois qu’en intégrant les avancées de l’IA dans notre quotidien, il sera crucial de maintenir un équilibre entre innovation et responsabilité, afin d’assurer non seulement des bénéfices immédiats, mais également un la pérennité des valeurs humaines fondamentales.




Source image(s) : www.scientificamerican.com

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