L’un des objectifs les plus ambitieux et les plus anciens dans le domaine de l’intelligence informatique est de créer des machines intelligentes et autonomes, capables d’imiter, voire de surpasser l’intelligence humaine. Une machine intelligente peut apprendre, s’améliorer et suivre sa propre voie. Nous avons parcouru un long chemin depuis les bons vieux systèmes d’IA des années 1950 jusqu’à la neuro-informatique artificielle d’aujourd’hui. Aujourd’hui, ces systèmes intelligents peuvent faire toutes sortes de choses, comme analyser des images, contrôler un véhicule aérien sans pilote (UAV), conduire votre voiture et devenir votre assistant virtuel. Les approches les plus avancées de l’intelligence computationnelle passent par la neuroévolution, une approche évolutive de l’apprentissage profond inspirée du cerveau humain.
Qu’est-ce que la neuroévolution ?
La neuroévolution est un sous-domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique qui exploite les algorithmes évolutionnaires pour construire des réseaux neuronaux artificiels. La neuroévolution est une approche évolutive des réseaux d’apprentissage profond qui a été appliquée avec succès dans le domaine de la vie artificielle, des systèmes génératifs, du contrôle des robots et des jeux informatiques. Elle décrit un processus évolutif similaire à celui qui a donné naissance à notre cerveau, mais à l’intérieur d’un ordinateur. En fait, l’ensemble du concept a été inspiré par la structure du cerveau humain. On croyait fermement que si le cerveau humain pouvait être reproduit d’une manière ou d’une autre, cela permettrait de créer une intelligence artificielle. Le terme « réseaux neuronaux artificiels » représente un graphe de nœuds reliés par des liens, chaque lien ayant un poids particulier. Les nœuds ressemblent beaucoup à la façon dont les neurones du cerveau humain sont organisés. Aujourd’hui, les approches les plus avancées de l’intelligence informatique passent par la neuroévolution. Le concept a été largement utilisé dans le domaine des jeux.
Qu’est-ce que le Deep Learning ?
L’apprentissage profond est une technique d’apprentissage automatique basée sur des réseaux neuronaux artificiels qui imitent le fonctionnement du cerveau humain. Prenons l’exemple de Google Translate : il traduit des paragraphes de textes ou des pages entières d’une langue à l’autre en quelques secondes. On peut donc dire que Google Translate est basé sur le concept de l’apprentissage profond et des réseaux neuronaux artificiels (RNA). Les RNA sont une approche bio-inspirée de l’intelligence informatique et de l’apprentissage automatique. Ils utilisent plusieurs couches pour extraire des caractéristiques de haut niveau à partir de données sensorielles brutes. Ils permettent aux systèmes informatiques de s’améliorer avec l’expérience et les données. Il s’agit d’un type particulier de technique d’apprentissage automatique permettant de créer des systèmes d’intelligence artificielle capables de fonctionner dans des environnements complexes du monde réel. L’apprentissage profond représente le monde comme une hiérarchie imbriquée de concepts où chaque concept est défini par rapport à des concepts plus simples, et où les représentations plus abstraites sont calculées en termes de représentations moins abstraites.
Différence entre la neuroévolution et l’apprentissage profond
Concept
– L’apprentissage profond est une technique d’apprentissage automatique qui est un sous-ensemble de l’IA et qui est conçue pour imiter le fonctionnement du cerveau humain en ce qui concerne le traitement des données pour une utilisation dans la reconnaissance vocale, la détection d’objets, la traduction de la langue et la prise de décision. Il s’agit d’une fonction d’IA basée sur les réseaux neuronaux artificiels, une approche bio-inspirée de l’intelligence informatique et de l’apprentissage automatique. La neuroévolution, quant à elle, est une forme d’IA et d’apprentissage automatique qui exploite des algorithmes évolutionnaires pour construire des réseaux neuronaux artificiels. Il s’agit d’une approche évolutive des réseaux d’apprentissage profond qui vise à simplifier le processus de résolution de tâches complexes.
Travailler
– L’apprentissage profond représente le monde comme une hiérarchie imbriquée de concepts où chaque concept est défini par rapport à des concepts plus simples, et où les représentations plus abstraites sont calculées en termes de représentations moins abstraites. Il permet aux systèmes informatiques de s’améliorer avec l’expérience et les données, de la même manière que le cerveau humain traite les informations sous forme d’images, de textes ou de sons. Le concept global de neuroévolution a été inspiré par la structure du cerveau humain – il construit des réseaux neuronaux artificiels à l’aide d’algorithmes évolutifs. Il existe deux approches de la neuroévolution : celle qui considère l’évolution des poids de connexion d’un réseau uniquement et celle qui fait évoluer à la fois les poids de connexion et la topologie du réseau.
Applications
– La neuroévolution a été largement utilisée dans le domaine des jeux dans des rôles tels que l’évaluation de l’espace état-action d’un jeu, la modélisation des stratégies de l’adversaire, la modélisation de l’expérience du joueur, etc. Les applications les plus courantes sont la robotique évolutive, la vie artificielle, les systèmes génératifs, l’apprentissage par renforcement, etc. L’apprentissage profond utilise d’énormes réseaux neuronaux pour comprendre des modèles complexes dans de grandes quantités de données. Les applications les plus courantes sont la reconnaissance d’images, la détection des fraudes, les voitures autonomes, les assistants virtuels, les robots, les systèmes de gestion de la relation client, le traitement du langage naturel, la recherche pharmaceutique industrielle, les superordinateurs, etc.
Résumé
La neuroévolution et l’apprentissage profond sont des approches de résolution de problèmes hautement distribuées et simultanées qui sont cruciales pour le succès ou l’échec de la plupart des problèmes et des applications. Le concept de base de la neuroévolution consiste à produire des réseaux neuronaux artificiels en utilisant des algorithmes évolutionnaires, un algorithme d’optimisation métaheuristique basé sur la population. Les opérateurs génétiques sont au cœur même de chaque algorithme évolutionnaire, et les performances de tout algorithme neuroévolutionnaire en dépendent. Un algorithme évolutionnaire utilise des mécanismes inspirés de l’évolution biologique, tels que la mutation et le croisement. L’apprentissage en profondeur est une technique d’apprentissage automatique basée sur la structure et la fonction du cerveau humain, qui utilise plusieurs couches pour extraire des caractéristiques significatives des données sensorielles brutes.