Boffin annonce une intelligence artificielle qui pense comme nous

Chercheurs de Fujitsu et du modèle d’IA du Brain, Mind, and Machinery Center (CBMM) du MIT En charge de la reconnaissance d’images.

Comme expliqué dans le nouvel article Annoncé à Neur IPS 2021, les collaborateurs ont développé une méthode de calcul qui reflète le cerveau humain afin que l’IA puisse reconnaître des informations qui n’existent pas dans les données d’entraînement (également appelées données non distribuées ou ODD).

L’IA a déjà été utilisée pour la reconnaissance d’images dans diverses situations (telles que l’analyse médicale aux rayons X), mais les performances des modèles actuels sont très sensibles à l’environnement. L’importance de l’IA qui peut reconnaître l’ODD est que la précision est maintenue même dans des conditions imparfaites, par exemple, lorsque la perspective ou le niveau de lumière est différent de l’image entraînée.

Améliorer la précision de l’IA

Le MIT et Fujitsu ont réussi cet exploit grâce à un réseau de neurones à division profonde (DNN) en modules. Chaque module est chargé de reconnaître différents attributs tels que la forme et la couleur, de la même manière que le cerveau humain traite les informations visuelles.

Les tests par rapport au benchmark CLEVR-CoGenT montrent que les modèles d’IA utilisant cette technique sont les plus précis à ce jour pour la reconnaissance d’images.

«Cette réalisation est une étape majeure pour le développement futur de la technologie d’IA qui peut répondre de manière flexible à diverses situations et fournir un nouvel outil pour les modèles d’entraînement qui peuvent reconnaître des données inconnues qui sont très différentes des données d’entraînement d’origine avec une grande précision. Nous sommes impatients d’ouvrir des opportunités passionnantes dans le monde réel », déclare le Dr Seishi Okamoto, membre de Fujitsu.

Le Dr Tomaso Poggio du Massachusetts Institute of Technology, Département des sciences cognitives du cerveau, déclare que les principes de calcul inspirés des neurosciences peuvent surmonter les problèmes suivants : Biais de la base de données.

« Évalué dans des conditions de non-distribution, il existe un écart important entre le DNN et les humains, ce qui compromet considérablement les applications de l’IA, notamment en termes de sécurité et d’équité. Les résultats obtenus jusqu’à présent dans ce programme de recherche sont les suivants : C’est un bon pas [towards addressing these kinds of issues],” Il a dit.

À l’avenir, Fujitsu et CBMM s’efforceront d’affiner davantage le développement de modèles d’IA permettant un jugement flexible, en vue de jouer un rôle actif dans des domaines tels que l’industrie manufacturière et les soins médicaux.

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