La réalité dépasse parfois la fiction, et Google semble réellement en saisir toute la portée. Le géant américain a mis au point une intelligence artificielle capable d’évoluer toute seule, en s’inspirant du processus de l’évolution humaine.

C’est dans les laboratoires de Google Brain que cette idée a germé et que le processus s’est mis en place: Créer un logiciel, AutoML-Zero, laissant les algorithmes du Machine Learning évoluer tout seul, de façon autonome, en s’inspirant du principe de l’évolution et de sélection naturelle.

Réalisé dans le cadre d’une étude intitulée “Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch”, ce logiciel a pour objectif de démontrer que les algorithmes de Machine Learning, peuvent démarrer de zéro pour évoluer naturellement sans aucune intervention humaine ou presque.

En effet, l’une des limites à cette étude, c’est que le logiciel Google Auto-ML-Zero contient des “biais” introduits par des développeurs dans les algorithmes, même si l’étude estime qu’il s’agit d’une “interaction extrêmement minimale”.

Derrière ce travail de titan, se trouve Quoc Le, scientifique à Google Brain, qui livre sur son compte Twitter des mises à jours de l’avancée de cette I.A.

Auto ML-Zero commence par créer une population de 100 “algorithmes candidats” en combinant au hasard des opérations mathématiques. Il les teste ensuite sur une tâche simple, comme un problème de reconnaissance d’image où il doit décider si une image montre un chat ou un camion.

Les algorithmes “les plus performants” évoluent et changent ainsi leurs codes de façon aléatoire pour s’adapter à cette tâche. Intégrés à la nouvelle “population d’algorithmes”, la tâche se répète, et les algorithmes les moins performants ou les plus anciens sont automatiquement éliminés.

Et le processus se poursuit ainsi de cycles en cycles et de tâches en tâches, avec un processus de sélection naturelle permettant aux algorithmes les plus forts de s’accroître encore plus au fil du temps.

Le système crée, en réalité, des milliers de ces populations à la fois, ce qui lui permet de parcourir des dizaines de milliers d’algorithmes par seconde jusqu’à ce qu’il trouve une bonne solution. Le programme utilise également des astuces pour accélérer la recherche, comme l’échange occasionnel d’algorithmes entre les populations pour éviter toute impasse évolutive, et l’élimination automatique des algorithmes en double.

En agissant de la sorte, le programme pourrait permettre la découverte d’algorithmes totalement inconnus et capable de s’améliorer en continue.

Cependant, comme l’estime l’équipe de recherche, celui-ci n’est pas encore tout à fait au point, même s’il réalise de grandes avancées. En effet, les chercheurs montrent que leur approche peut trébucher sur un certain nombre de techniques classiques d’apprentissage automatique, y compris les réseaux de neurones.

Pour l’équipe de scientifique derrière ce projet, leur projet pourrait permettre la création d’algorithmes totalement libérés des “biais” humains qui n’auraient d’ailleurs très probablement pu ne jamais créer: “A partir de fonctions de composants vides et en utilisant uniquement des opérations mathématiques de base, nous avons fait évoluer des algorithmes de régression linéaire, de descente graduelle, ou des réseaux de neurones. Ces résultats sont prometteurs, mais il reste beaucoup de travail”.

Ces débuts très prometteurs dans cette recherche offrent tout de même des perspectives très interessante pour le futur de l’Intelligence artificielle.

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