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Vidéo : quand une IA "rêve" dans Las Vegas Parano, le résultat est terrifiant

Les chercheurs en intelligence artificielle de Google ont demandé à leur algorithme de reconnaissance photographique de créer des images tout seul. En témoigne le résultat avec des scènes de Las Vegas Parano : psychédélique.

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"Les androïdes rêvent-ils de moutons électriques?" s'interrogeait Philip K.Dick en 1968 dans ce qui allait bientôt devenir Blade Runner, l'une des plus grandes dystopies jamais adaptées au cinéma. Une interrogation poétique, restée en suspens depuis presque un demi-siècle, à laquelle les ingénieurs de Google - qui d'autre ? - viennent de répondre.

Dans un fascinant post émanant du blog de recherche de Google, intitulé "Inceptionism: going deeper into neural networks", les chercheurs exposent les résultats d'une expérience singulière : faire générer à une intelligence artificielle, habituellement entraînée à reconnaître les sujets d'une image, ses propres interprétations à partir d'un "bruit" visuel, que les chercheurs ont joliment appelé ses "rêves".

Comme un enfant regardant les nuages

Pour rêver, cependant, il faut d'abord emmagasiner de l'information (ainsi, chez l'être humain, il est encore difficile de déterminer la capacité onirique d'un enfant en bas âge, le rêve étant semble-t-il lié à la capacité de discernement), et c'est exactement ce qu'offre l'équipe de chercheurs de Google : nourrir un réseau de neurones artificiel, sculpté selon le modèle du cerveau humain, avec des milliards d'exemples de formes pour lui apprendre, de manière empirique, à les identifier sur n'importe quelle photo. Le système fonctionne par "couches" superposées, chacune ayant une fonction précise. Lorsque  le réseau reçoit l'image qu'il doit identifier, chacune de ces couches s'emploie l'une après l'autre à reconnaître un seul aspect de la photo (silhouettes, textures, ombres, etc..). Lorsque la dernière couche est atteinte, l'analyse est complète.

Présenté comme ça, le système a l'air simple; cependant, avec les diversités illimitées de formes que peut prendre un même objet sur une photo, la tâche, titanesque, nécessite bien plus qu'un simple algorithme. L'ordinateur ne doit pas seulement mémoriser les milliers de formes que peut prendre, disons, un éléphant sur une photo, il doit également être capable, comme notre cerveau, de comprendre que la forme en question est bien cet animal, bien qu'il la voie pour la première fois.

La reconnaissance visuelle est donc l'un des grands défis des sciences informatiques modernes, et une étape obligatoire vers la création d'une véritable intelligence artificielle douée de la capacité d'interprétation. Le domaine est si aléatoire que les chercheurs admettent eux-mêmes "comprendre très peu pourquoi certains modèles fonctionnent et d'autres non".

Pour affiner leurs recherches, les scientifiques ont donc retourné le problème : au lieu de demander à leur IA en bas âge d'identifier des images, ils lui ont fourni des photos de nuages et lui ont demandé d'en extraire des formes - de la même façon qu'un enfant - en lui disant, pour résumer, "isole une de tes couches, analyse la photo avec et, quoi que tu voies, donne m'en plus", ce qui résulte en une boucle de raisonnement : plus la machine isole des formes, plus l'image qu'elle va analyser ensuite les contiendra à la base, plus il sera facile au réseau neuronal de les reconnaître, etc...

Le résultat: la naissance d'animaux étranges, que les chercheurs ont baptisé "poisson-chien", "chameau-oiseau" ("chamoiseau" aurait été pas mal) ou, mon préféré, le "cochon-escargot".

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Des paysages impossibles

Une fois passée cette étape, déjà déconcertante pour le commun des mortels (pas sûr que tout le monde comprenne qu'un ordinateur a réussi à "imaginer" des animaux),  les chercheurs de Google sont allés encore plus loin : en partant du "bruit" visuel - de la neige, ni plus ni moins, le réseau neuronal a eu pour mission... d'y trouver ce qu'il voulait, toutes couches confondues, en amplifiant les motifs préexistants.

On bascule alors tête la première dans le bassin de l'impossible ou anthropomorphismes monstrueux, perspectives démentes et décors hallucinatoires copulent joyeusement et sans retenue. Au fil des expérimentations, l'équipe a exposé les créations de son bébé dans une galerie virtuelle, baptisée "galerie Inceptionniste".

Dans l'observation de ces créations non-humaines, un détail est révélateur  du processus créatif du réseau neuronal: la récurrence des thèmes animaliers. Pourquoi tant d'animaux? Car, statistiquement, c'est majoritairement à partir de photos d'animaux que le réseau s'entraîne pour sa mission première de reconnaissance, ce qui explique sa légère obsession à créer des monstruosités animales.

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Un autre aspect fascinant de ces images est que plus on zoome sur une portion de celle-ci, plus l'on voit apparaître de nouveaux motifs, de nouveaux mondes, ce qui donne une profondeur vertigineuse à l'image. Là encore, un simple reflet du processus utilisé par la machine, qui à aucun moment ne cherche à donner une cohérence d'ensemble à son oeuvre. Un peu comme si un artiste peignait avec un pinceau minuscule en se rapprochant petit à petit jusqu'à finir au microscope, collé à sa toile. Science mise à part, le résultat est d'une surprenante richesse.

Dans leur conclusion, les chercheurs de Google se font philosophes et se demandent dans quelle mesure "le réseau neuronal pourrait devenir un outil d'artiste- une nouvelle façon de remixer des concepts visuels- ou peut-être même éclairer un peu les racines du processus créatif en général." Pas besoin d'un gros effort d'imagination pour entrevoir les possibilités d'un outil tel que celui-ci mis à disposition du plus grand nombre (allez, rêvons carrément: en open source?).

Enfin, cette initiative rassurera ceux qui attendent la singularité ( le moment, inévitable, ou naîtra la première intelligence artificielle égalant ou surpassant celle de l'Homme) comme la fin du monde: malgré tous les fantasmes soulevés par le développement de l'IA chez Google X, il reste encore des années de boulot avant d'y parvenir. Lorsque Google nous présentera fièrement un réseau neuronal parfaitement fonctionnel, en revanche, il ne sera plus l'heure de s'émerveiller devant les jolies images d'une machine en plein apprentissage.

Et l'initiative a déjà fait des petits. En témoigne ces passages sous acides de Las Vegas Parano passés au crible d'un programme appelé "Deep Dream", reprenant de manière les intentions de l'algorithme de reconnaissance photographique de Google. Ça donne une expérience... très spéciale, avec des hésitations dans la forme que prennent ou non les visages :

Article publié le  24 juin, mis à jour le 7 juillet 

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