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La mémoire est-elle la clef de l'intelligence artificielle ?

Se pourrait-il que la lenteur des développements en intelligence artificielle soit due à un composant électronique manquant ? C'est l'idée surprenante développée dans un récent article du très sérieuxNew Scientist.

Il existe aujourd'hui trois types de composants électroniques fondamentaux : la résistance, la bobine et l'accumulateur (le plus connu des composants, le transistor serait en fait un genre de résistance). Dès 1971, Leon Chua, de l'université de Berkeley avait émis l'hypothèse d'un quatrième élément : le memristor, expliquait-il serait en mesure de se souvenir des courants qui l'ont traversé auparavant.

Les théories de Chua affirmaient qu'un tel “memristor” pouvait exister, mais il n'existait aucun système capable de réaliser cette prouesse dans le monde réel. Jusqu'à ce que Stanwilliams, chercheur à Hewlett Packard, réalise un tel procédé au niveau nanométrique.

Il a utilisé pour cela des assemblages de molécules de dioxyde de titanium. Il a soumis son nanosystème à certains voltages, qui, selon la direction du courant, le transformait en conducteur ou semi-conducteur. Si ensuite on coupait l'électricité, le processus s'arrêtait. Mais si on relançait le courant par la suite, le système reprenait immédiatement son état antérieur.

Première conséquence : la possibilité de construire des mémoires “flash” beaucoup plus efficaces. En effet, l'effet memristor “s'use” et ne fonctionne environ que 10 000 fois avant de s'effondrer. Cela rend les memristors peu utilisables pour construire des mémoires d'ordinateurs, mais les mémoires flash qui s'usent au même rythme pourraient avantageusement être remplacées. Mais, toujours selon le New Scientist, là n'est pas le plus important : le memristor serait la clé de l'intelligence artificielle.

Pour expliquer pourquoi, l'auteur de l'article appelle à la rescousse une des créatures les plus bizarres de notre planète : le Physarum Polycephalum. Cette curieuse forme de vie plus ou moins apparentée aux champignons vit dans les forêts et présente l'aspect sympathique d'une gelée gluante. Il s'agit en fait d'une amibe, d'un unicellulaire de taille gigantesque.

Ce n'est même pas un animal, mais elle n'est pas aussi bête qu'elle en a l'air. Elle réagit à son environnement et est même capable de trouver son chemin dans un labyrinthe. Mais il y a plus. Exposée à une série de stimuli répétitifs, elle s'est montrée capable de “prévoir” un évènement susceptible de se produire, comme un bon chien de Pavlov. En effet, soumise à une série de changements de températures, la créature se met au bout d'un certain temps à réagir à l'avance à ces modifications.

Comment cet organisme arrive-t-il à se souvenir sans le moindre neurone ? Pour Max Di Ventra, physicien à l'université de Californie, les éléments constitutifs de l'amibe pourraient bien se comporter comme des memristors. Capables de se souvenir des états vécus précédemment, ils reprendraient éventuellement une configuration spécifique déjà employée face à certains évènements. Ventra et son équipe se sont attachés à prouver leur hypothèse en construisant un circuit électronique analogue à la moisissure, comprenant bien sûr des memristors. Celui-ci devint vite capable, à son tour, de “prévoir” les courants électriques qui allaient le traverser.

Les capacités mémorielles du Physarum Polycephalum seraient la preuve que le développement de l'intelligence passe par un système de type memristor. Un collègue de Stan Williams à HP, Greg Snider, travaille sur la création de synapses électroniques capables de se conduire comme les vrais. Selon lui, l'existence de tels composants nanométriques permet justement des applications d'intelligence artificielle qu'une simulation au niveau électronique n'autorise pas, pour une simple raison : la densité. Rappelant qu'il existe plus de 1010 synapses par centimètres carrés de cerveau, soit une densité 10 fois supérieure à celles des microprocesseurs actuels, il précise avec la force de l'évidence : “C'est une importante raison pour laquelle les machines intelligentes ne se promènent pas dans la rue.

IA

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