Quelques dates

L'I.A kesako ?

Alan Turing : Ces machines pensantes sont comme des enfants auxquels il ne faudrait jamais cesser d'apprendre...

Mais qu’est ce que l’Intelligence artificielle au juste ? Pour simplifier, nous pourrions dire que l’intelligence artificielle est l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Dernièrement, des avancées spectaculaires ont été réalisées grâce aux algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning (apprentissage automatique et apprentissage profond).

Quelques dates clés

La quête de l’intelligence artificielle début avec le premier ordinateur

Imitation Game, sorti en 2014, est une adaptation cinématographique de la biographie Alan Turing - © Dr. Imitation Game

La machine de Turing est un modèle de machine abstrait introduit en 1936 par le chercheur anglais Alan Turing dans un article fondateur intitulé On Computable Numbers, With An Application To The Entscheidungsproblem dans lequel il propose une réponse à une question posée par le célèbre mathématicien David Hilbert.

En 1950, Alan Turing invente un test qui permet de voir si une machine réussit à se faire passer pour un humain. On demande à une personne de s’asseoir seule dans une salle, devant un ordinateur. Elle doit discuter par écrit avec deux interlocuteurs qu’elle ne voit pas. L’un des interlocuteurs est un humain. L’autre est une machine. Si la personne ne réussit pas à dire qui des deux est l’humain, la machine gagne le jeu. On appelle aujourd’hui ce test, le test de Turing.

Anecdote : Alan Turing craque le code de la machine Enigma. L’armée allemande s’en servait pour envoyer des messages cryptés.

L’âge d’or

Marvin Minsky, Claude Shannon, Ray Solomonoff et d'autres scientifiques impliqués dans le “the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”, 1955, © Margaret Minsky

Organisée par Marvin Minsky et John McCarthy. Pendant la conférence de Dartmouth John McCarthy propose à l’assemblé le terme d’Intelligence Artificielle comme intitulé du domaine de recherche.

Deux grands courants émergent :
- le connexionisme = simuler la pensée de l’humain. Mimer comportement des réseaux de neurones humains pour faire émerger la pensée.
- le cognitivisme = rendre capable des ordinateurs à manipuler des symboles abstraits pour simuler la pensée

Frank Rosenblatt, psychologue américain travailla sur l’intelligence artificielle, il conçoit le Perceptron en 1957 à l'Université Cornell.

The New York Times, reported the perceptron to be: «the embryo of an electronic computer that will be able to walk, talk, see, write, reproduce itself and be conscious of its existence.

Frank Rosenblatt (à gauche) invente le Perceptron, qu’il décrit comme la première machine « capable d’avoir une idée originale »

© Division of rare manuscript collections

Le Perceptron (un algorithme d'apprentissage supervisé de classifieurs binaires) simule sur ordinateur les capacités d’apprentissage d’une machine, il est composé d’une couche de neurones prise en sandwich entre des unités sensorielles et des unités d’activation.
Pour « percevoir » (d’où le perceptron), en l’occurrence reconnaître une lettre de l’alphabet, des cellules photoélectriques envoient un signal en fonction de la quantité de lumière reçue ; les neurones prennent leur décision et envoient ou non un signal à des lumières qui forment la lettre reconnue. Si des lumières s’allument alors qu’elles n’auraient pas dû, le poids des connexions cellules-neurones correspondantes est diminué ; si des lumières ne s’allument pas alors qu’elles auraient dû, ce poids est augmenté. Si une bonne lumière s’allume, on ne touche à rien.

Le premier programme informatique simulant une conversation avec un humain à passer le test de Turing.

Le scientifique allemand Joseph Weizenbaum invente ELIZA, le premier ordinateur capable de faire la conversation, par écrit. ELIZA imite un psychologue. Elle pose des questions à son interlocuteur en lui demandant de parler de lui. Certains humains ne s’aperçoivent pas que c’est une machine.

Capture d'écran d'une conversation avec ELIZA

Pour tester Eliza c'est ici :

Avec le film de Stanley Kubrick, 2001 l'odyssée de l'espace, l’intelligence artificielle entre dans la culture populaire. Avec le personnage de HAL 9000, un supercalculateur omniscient doté d’intelligence.

Stanley Kubrik, 2001: A Space Odyssey (Music from Motion Picture), © Watertower Music

Hearsay Développé par Raj Reddy, fut le premier système capable d’effectuer de la reconnaissance vocale en continu.

Documentary on the Hearsay speech recognition system (1973)

Raj Reddy est professeur d'informatique et de robotique à la Carnegie Mellon University’s School of Computer Science

Les réalisations ne sont pas au rendez-vous au regard des investissements financiers consentis dans le domaine.

A partir de 1988, Yann LeCun travaille sur la reconnaissance d’image aux AT&T Bell Labs. Il contribue à développer un type de réseau neuronal appelé convolutif (inspiré de l’organisation du cortex visuel). LeNet peut reconnaître les codes postaux écrits à la main sur les lettres de la poste américaine. LeNet obtient un taux de réussite de 90 % lors d’un test de 2 000 caractères manuscrits, prouvant ainsi que les réseaux neuronaux peuvent avoir des applications pratiques. Aujourd’hui, les systèmes dérivés des travaux de LeCun aident toujours les banques à lire les chèques.

Les schtroumpfs, © Peyo

l’arrivée d’Internet a permis d’établir des collaborations plus fortes entre les différents groupes de recherche, une communication plus rapide des résultats et surtout la possibilité de reproduire les expériences en utilisant des dépôts de données test et de codes.

Garry Kasparov champion du monde d'échecs est battu par le logiciel Deep Blue d’IBM. Cet événement significatif démontre que l’IA est plus performante que l’homme dans certains domaines précis.

Deep blue contre Gary Kasparov © vidéo INA.fr

En 2011 le système de commande vocale SIRI est intégré au smartphone Apple Iphone 4s. La même année l'intelligence artificielle Watson conçu par IBM remporte le jeu télévisé Jeopardy.

Deux champions de "Jeopardy !", Ken Jennings, à gauche, et Brad Rutter, ont affronté un ordinateur nommé Watson, qui s'est révélé être un concurrent sérieux, © Carol Kaelson/Jeopardy Productions Inc, via Associated Press

EN 2012, Un cluster d'ordinateurs Google Brain s'entraîne à reconnaître un chat à partir de millions d'images dans des vidéos YouTube

En 2014, la société de vente Amazon lance sur le marché ALEXA, un assistant vocal capable d’effectuer directement des achats sur la plateforme en ligne par la voix.

DeepDream est un programme d’intelligence artificielle développé par Google qui utilise un réseau neuronal convolutif pour trouver et renforcer des structures dans des images et produire des créations fantasmagoriques.

Photographie avant et après un traitement partiel par DeepDream

Le système d’intelligence artificielle de Sony Flow Machines créé une chanson à la manière des Beatles.

Daddy’s Car est un morceau de musique pop dans le plus pur style Beatles. © Dr.

L’agent conversationnel de Microsoft TAY (BOT) produit et échange 96 000 tweets en 8 heures sur la plateforme Twitter. Il sera désactivé par la suite pour cause de propos racistes et misogynes.

En 24 heures, le "chatbot" de Microsoft a écrit 96 000 tweets. Capture d'écran Twitter

En octobre 2016, AlphaGo, le logiciel de Google Deep Mind, bat le champion du monde sud-coréen, Lee Sedol, au jeu de go, une victoire qui n’était pas attendue.

GOOGLE DUPLEX

Google lance un jeu de devinettes en ligne qui met les joueurs au défi de dessiner un objet ou une idée, puis d'utiliser l'intelligence artificielle d'un réseau neuronal pour deviner ce que représentent les dessins

L'IA Libratus bat les quatre meilleurs joueurs mondiaux de poker.

Un tableau conçu par un programme d’intelligence artificielle adjugé 432 500 dollars L’œuvre, vendue aux enchères chez Christie’s, est le fruit des expérimentations d’un collectif de jeunes artistes français. Toute une polémique fait rage sur la récupération par Obvious du programme de génération d’images du jeune artiste Robbie Barrat.

Edmond de Belamy, 2018, arrière petit-fils du Comte de Belamy, reproduit ci-dessous. 70x70 cm

Des logiciels gratuits permettent de remplacer un visage par un autre dans une vidéo, faisant tenir à quelqu’un de faux propos. Une technologie qui génère de grandes inquiétudes, notamment en matière de désinformation.

Un programme se hisse parmi les meilleurs joueurs de « Starcraft II » AlphaStar est un logiciel. qui fait désormais partie de la crème des meilleurs joueurs mondiaux de Starcraft II La complexité de ce jeu vidéo en a fait un des principaux axes de recherche de DeepMind, l’entreprise de Google. C’est déjà DeepMind qui avait créé AlphaGo, le logiciel ayant réussi l’exploit, en 2016, de battre l’humain au jeu de go.

Nvidia présente son I.A. capable de générer des visages artificiels très réalistes en s’appuyant sur une base de données de vrais visages. Le logiciel est accessible à tous sur Internet

(https://thispersondoesnotexist.com/)

La dernière trouvaille de l’intelligence artificielle sait tout faire, ou presque. Ce robot écrit de la poésie, traduit, calcule, code des programmes informatiques, entretient des conversations en ligne, corrige des textes, rédige des tribunes... Son nom ? GPT-3, pour Transformateur génératif pré-entraîné, troisième du nom. Il est l’œuvre de l’entreprise américaine OpenAI, née en 2015, cofondée par Elon Musk et cofinancée par Microsoft.

Pour apprendre à écrire, GPT-3 a lu près de 500 milliards de mots, l’équivalent de plus de 150 fois toute l’encyclopédie Wikipedia (dans toutes les langues), ou de plus de 2000 ans de lecture du quotidien Le Monde...

L’entreprise américaine OpenAI a créé DALL.E, un programme capable de créer des images à partir de mots grâce à un réseau de neurones très puissant.

Une capture d’écran réalisée par « Le Monde » des résultats d’un escargot fait en tomate généré par DALL-E. OpenAI. Ces images léchées, un brin surréalistes voire étranges, sont le fruit du cerveau d’une intelligence artificielle de l’entreprise américaine OpenAI. Elles sont créées à partir d’une consigne textuelle assez succincte : “le prompt”

Pour aller plus loin

Intelligence artificielle : histoire et prospectives avec le sociologue Dominique Cardon

L’IA au service de la création

L’I.A. est-elle capable de créer de toute pièce ou est-elle un assistant de production programmée, une opportunité pour le créateur, une nouvelle collaboration homme-machine ?

Depuis quelques années, on fait appel régulièrement à l’I.A. dans les processus de création. En effet, les moyens techniques de l’I.A. se sont largement développés et touchent aujourd’hui de plus en plus de domaines auparavant réservés aux être humains.

Dans ce chapitre nous aborderons les différentes réalisations où s'immisce l’I.A. au sein de la création artistique. Nous tenterons de voir si l’I.A. s’inscrit durablement dans notre paysage et si nous pouvons la considérer au même titre que l’artiste comme un auteur singulier ou au contraire faisant partie d’un processus complice à l’acte créatif, un outil supplémentaire. L’I.A. sera-t-elle capable de sortir des clous ?

Si nous créons des artefacts depuis la nuit des temps, c’est au départ pour que ceux-ci soient "vus" et appréhendés par des êtres humains et non des machines. Les œuvres produites par des programmes d'intelligence artificielle bousculent actuellement nos habitudes artistiques et créatives. Essayons d’en comprendre sa valeur et son potentiel à l’échelle de l’homme du XXIe siècle.

Replaçons tout d’abord dans son contexte l’utilisation de technologies dites d’intelligence artificielle au sein de la création. Nous parlerons ici plus précisément de collaboration à l’aide d’un programme d’intelligence artificielle à des fins créatives.

Parmi les prouesses de l’intelligence artificielle actuelle, l’une des plus populaires est celle de l’apprentissage profond (Deep Learning) qui s’appuient sur des réseaux de neurones. Ces programmes capables de produire des images, vidéos, textes, musiques inédits sont généralement à l’œuvre dans de nombreux processus de création. Pour fonctionner et être capables d’extrapoler de nouvelles créations, ces programmes doivent s’appuyer sur des contenus existants, des données en entrée (Input). Sans Datas pas d’I.A. !

AI Generated Nude Portrait, Robbie Barrat

Robbie Barrat explore une variété de domaines à travers l'apprentissage machine et les GANs. Il considère l'I.A. à la fois comme un moyen et comme un outil. Son intérêt réside dans la façon dont la machine interprète de façon erronée les données d’apprentissage.

Mosaic Virus, 2019

L’élément central du travail d’ Anna Ridler réside dans la création d'ensembles de données constituées à la main grâce à un processus laborieux de création, sélection et classification d'images et de textes. En créant ses propres ensembles de données, A. Ridler est capable de découvrir et d'exposer des thèmes et des concepts sous-jacents tout en inversant le processus habituel de construction de grandes bases de données.

Memories of Passersby I, 2018

Mario Klingemann est un artiste qui utilise les algorithmes et l’intelligence artificielle pour créer et investiguer des systèmes. Il est particulièrement intéressé par la perception artistique et la créativité humaine, cherchant des méthodes dans lesquelles les machines peuvent augmenter ou stimuler ces processus.

Refik Anadol est fasciné par la mémoire et le potentiel créatif des machines, l'artiste fait de la data son matériau de prédilection et de l’intelligence artificielle sa principale collaboratrice.
Dans le cadre de sa série Machine Hallucinations, Refik Anadol a ainsi produit une installation pour le Centre Pompidou - Metz reposant sur plus de deux cents millions d’images liées à la nature. Cet ensemble de données est traité par un logiciel personnalisé mis au point par le Refik Anadol Studio en collaboration avec l’équipe de recherche quantique de Google AI. Ainsi, l’intelligence artificielle spécule sur d’autres apparences d’images de la nature, au sein d’un ordinateur parmi les plus sophistiqués au monde, capable d’effectuer ses calculs en utilisant directement les lois de la physique quantique, générant de fait un bruit quantique.

Et bien d’autres artistes à découvrir comme :
Hito Steyerl, Grégory Chatonsky, Lev Manovich, Memo Akten, Gene Kogan, Michael Tyka, Philipp Schmitt, Pindar Van Arman, Ross Goodwin, Sougwen Chung, Wayne McGregor...

Développé par le canadien Adam King à partir de l’algorithme GPT-2 et mis au point par OpenAI (fondée notamment par Elon Musk et Peter Thiel). L’algorithme du site Talk to Transformer nourri d’immenses bases de données de textes en ligne est capable d’écrire une suite inédite, d’une longueur d’un paragraphe en prédisant chaque mot l’un après l’autre par une approche statistique. La cohérence narrative est toute relative et la grammaire est approximative, cependant le résultat reste saisissant.

Le média américain Washington Post a développé sa propre technologie, une intelligence artificielle baptisée Heliograf, pour épauler son équipe rédactionnelle pendant les Jeux olympiques d’été de 2016, organisés à Rio. Heliograf a alors rédigé près de 300 courts articles sur l’actualité de la compétition. L’intelligence artificielle n’a pas remplacé les journalistes qui travaillaient déjà pour le Washington Post, mais a davantage été utilisée comme une aide par la rédaction.

Heliograf a par exemple permis aux journalistes d’être alertés rapidement lorsque les résultats des élections semblaient prendre un tour inattendu. Heliograf pourrait également être utilisé pour mettre à jour certains articles, en suivant par exemple l’évolution d’événements météorologiques en temps réel.

Ross Goodwin, couverture du livre 1 The Road, 2018

1 The road, publié en 2018, a quant à lui été présenté comme le « premier véritable livre écrit par une I.A. ». En guise d’écrivain : une voiture équipée d’une caméra, d’une horloge, d’un GPS et d’un microphone reliés à un algorithme chargé de décrire le voyage, et conduite entre New York et La Nouvelle Orléans par son concepteur, Ross Goodwin. Goodwin a laissé le texte sans modification. Bien qu'il ait estimé que la prose était «saccadée» et contenait des erreurs typographiques, il voulait présenter le texte généré par la machine mot pour mot, pour une future étude.

Ce type de technologie capable d’imiter des œuvres d’art se développe. La machine est nourrie d’une masse d’exemples, dont elle s’inspire pour créer de nouvelles productions

Les algorithmes ne sont pas nouveaux dans l’univers de la mode. Cependant, cette technologie était plutôt réservée à la prédiction des comportements d’achat. De grandes marques comme H&M, Adidas et Nike étudient comment utiliser des algorithmes pour "prédire" la bonne taille de leurs clients pour réduire les retours.

En 2016, Zalando, le géant allemand de la vente en ligne, avait déjà utilisé un algorithme pour développer sa propre ligne de vêtements basée sur les données de tous les best-sellers du site.

Plus récemment, l’artiste Robbie Barrat a collaboré avec Acne Studios pour créer un ligne de vêtements inédits. L’artiste a nourri son ordinateur avec des milliers de photos des looks classiques d’Acne Studios pour réaliser des extrapolations de ceux-ci. La particularité de ce travail réside dans le fait que le processus d’apprentissage de l’I.A. n’est pas sans faille. Encore une fois "des erreurs se produisent, et ce sont ces erreurs qui déterminent l’orientation de mon travail", précise Robbie Barrat. "Ce qui en est sorti, ce sont les rendus de looks qui n’ont jamais existé. Ces photos numériques ont ensuite servi de base au processus de création de la collection homme de cet automne."

Nous l’avons vu à travers des exemples, l'IA participe à l’acte de création mais l’IA ne s’y comporte jamais autrement que comme un algorithme. C’est un outil dépendant de l’homme. L’humain est celui qui produit les œuvres qu’elle « digère » ; il est celui qui programme la procédure transformant les inputs en outputs, bien que les capacités d’auto-apprentissage des machines se sophistiquent, l’IA ne repose jamais que sur des composants physiques produits par l’homme (processeurs, disques-durs, réseaux, etc.).

l'avenir appartient à l'I.A qui se lèvent tôt!

Quelques ressources

Un lien vers une liste d'outils grand public à tester

Un autre vers des documents à lire en pdf

Encore d'autres à visiter en ligne

How AI reduces the world to stereotypes

Kate Crawford | Trevor Paglen

A JOURNEY INSIDE OUR UNIMAGINABLE FUTURE

The stupidity of AI

These Women Tried to Warn Us About AI

Beyond Hype and Doom, Finally an AI Book of Hope for Everyone