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| Le "deep learning" permet à des machines d'effectuer des tâches complexes. |
| Photo: FTL/CVN |
Le programme "a surpassé un joueur professionnel", "naviguant avec souplesse", "empruntant de nouveaux chemins et des raccourcis au fur et à mesure que ces derniers devenaient accessibles", expliquent des chercheurs de l'entreprise britannique DeepMind, coauteurs de l'étude sur un blog.
La filiale de Google spécialisée dans l'intelligence artificielle est également connue pour avoir développé AlphaGo qui a battu le champion du monde de jeu de go. Le "deep learning" (ou "apprentissage profond") permet à des machines d'effectuer des tâches complexes pour lesquelles elles ont été entraînées, comme la reconnaissance vocale ou visuelle. Cet apprentissage s'appuie sur des réseaux de neurones artificiels, des systèmes informatiques modelés sur ceux de l'homme.
Le cerveau de l'homme est capable d'évaluer où nous sommes et où nous allons en intégrant des signaux multiples. Mais les chercheurs ne se sont pas directement inspirés des circuits de cerveau de l'homme qui agissent comme un "GPS interne" pour créer leur programme, ils l'ont uniquement "entraîné" à trouver sa position en fonction de sa vitesse.
Selon l'étude, Andrea Banino, chercheur chez DeepMind et ses collègues ont alors vu émerger une organisation des réseaux de neurones artificiels "fournissant une convergence frappante" avec celle observée chez les mammifères butineurs. Pour les chercheurs, leur travaux pourraient aider à mieux comprendre le fonctionnement des cellules cérébrales humaines responsables de l'orientation dans l'espace.