Une IA du MIT passe le test de Turing avec succès

Le CSAIL du MIT a fait passer un volet du test de Turing à l’une de ses intelligences artificielles. Celle-ci est parvenue à berner les hommes en fabriquant de toute pièce des sons réalistes.

Le test de Turing

Alan Turing est un mathématicien britannique ayant œuvré à l’avènement des machines dès le début des années 1950. Dans un article désormais culte dans la communauté scientifique, Turing jetait les bases du premier test pour distinguer un homme d’une machine. Visionnaire, le scientifique prévoyait que les programmes informatiques réussiraient ce test dans les cinquante prochaines années. Pas si visionnaire finalement… Il aura fallu attendre 66 ans pour qu’un programme passe avec succès une partie seulement du fameux test de Turing. Une expérience rendue célèbre dans la culture sci-fi et notamment par le film Blade Runner, dans lequel la police anti-androïdes procède à des tests de comportement pour distinguer les réplicants des humains. Test que l’on peut apercevoir dans l’image d’illustration de cet article.

Cette expérience se déroulait comme suit : un Juge (J) échange par écrit avec d’un côté un humain (H) et de l’autre une machine (M). Aucune limite n’est posée quant au contenu de ces messages qui peuvent couvrir tout type de sujet. Le but étant d’élargir au maximum le champ des possibles pour complexifier le test. A tel point qu’aujourd’hui encore, aucune IA n’a réussi ce test avec succès, puisque toutes ne sont conçues que pour exceller dans un seul domaine. La mission du Juge, vous vous en doutez, c’est deviner, sur la base de ces messages, qui de H ou de M est une machine. Pour l’informaticien américain, on ne pourrait pas qualifier une machine « d’intelligente » avant qu’elle parvienne à tromper le Juge dans au moins la moitié des cas. Mais l’exercice est plus que difficile. Comme le relève Jean-Paul DELAHAYE, professeur d’informatique à l’université de Lille, dans un article de revue, une simple question de calcul peut amener le programme à se trahir. Il suffit par exemple de lui faire procéder à un calcul moyennement compliqué et de voir le temps de réponse. Le tour de passe-passe pour le programme consiste donc à comprendre qu’il s’agit d’une question trop difficile pour un être humain normal, et qu’il faut donc feindre l’ignorance. Une autre technique déployée pour contourner l’inventivité des programmeurs qui ne tombent pas dans le premier piège consiste à jouer sur l’humour. Comment un programme pourrait-il être doué d’un sens de l’humour ? Voilà une courte série de problèmes simples mais qui semblent incommensurables pour une machine.

Le paradoxe de la machine étant que les chercheurs du monde entier s’activent à la rendre plus intelligente, mais que c’est sur les questions les plus idiotes et banales qu’elle fait le plus défaut. D’ailleurs à quoi servirait-elle si elle était plus stupide qu’un humain ?

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Le MIT relève le défi

Depuis des décennies, ce célèbre test déchaînent les passions des chercheurs les plus inventifs et les plus ambitieux. Quand d’autres n’y voient même pas l’intérêt.

Ce n’est pas le cas du Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) du Massachusetts Institute of Technology. Une de leurs créations vient de montrer tous ses talents de prestidigitateur en trompant l’ouïe des humains. Certes, il ne s’agit que d’un test sonore, mais c’est une première avancée significative. Les chercheurs sont partis d’une simple observation. Pour se déplacer dans leur environnement les hommes utilisent plusieurs sens, dont le son. Pour concevoir une machine fiable et autonome, il faut réussir à imiter ces sens. Ils ont donc commencé par le son. Et ce n’est pas anodin. Le son n’est pas juste drôle, lorsqu’un enfant touche et manipule un objet pour la première fois, le son lui permet de développer « une théorie intuitive de la physique ». Très jeune, on distingue le bruit du métal de celui du bois ou du verre. Et par cette différence sonore, on est capable de différencier les objets qui leur sont attachés et souvent même d’en comprendre les aspects physiques les plus basiques : lorsqu’un objet émet un petit bruit plus ou moins aigu, c’est qu’il est léger et inversement, une bûche émet un son lourd et compact. “Lorsque que vous faites glisser votre doigt sur un verre à vin, le son qu’il émet vous indique la quantité de liquide contenu » explique Andrew Owens, auteur principal de l’article universitaire. « Un algorithme qui imite un tel son peut révéler des informations précieuses sur les propriétés d’un objet, qu’il s’agisse de sa forme comme de son matériau et de sa force » poursuit-il.

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L’équipe du CSAIL a donc conçu un algorithme capable de prédire le son que fait un objet. Dans la vidéo, on peut voir l’algorithme poser des sons sur une vidéo muette. Des sons suffisamment crédibles pour tromper les humains. Pour entraîner leur IA, les scientifiques ont utilisé des techniques de deep learning. Ils ont ainsi soumis suffisamment de vidéos à leur programme pour qu’il identifie des schémas répétitifs. L’algorithme a donc été conçu avant tout par la machine elle-même, qui s’est nourrie continuellement de données tirées de ces vidéos. Ces informations concernent par exemple le pitch, le volume et le rythme de chaque plage sonore étudiée. C’est exactement le même procédé qui a amené à la création de Watson Beat, le musicien artificiel d’IBM.

Pendant des mois, les chercheurs ont donc nourri leur programme de plus de 1000 vidéos, regroupant près de 46 000 sons différents. Et puis la magie opère. Owens révèle toutefois ses secrets : « pour prédire le son d’une nouvelle vidéo, l’algorithme s’intéresse aux propriétés sonores de chaque niveau de cette vidéo. Puis il les compare avec les schémas qui ont nourri sa base de données« . Une fois que le système a trouvé les bons modèles, il les fusionne pour créer un son unique et cohérent par rapport à l’image. A la différence de la recherche informatique sur les sens, ces travaux ne se sont pas contentés d’un seul et même type d’informations. Selon Owens, les spécialistes de la vision artificielle, n’utilisent que des images quand les spécialistes de l’ouïe ne s’intéressent qu’au son. Or, c’est en combinant les deux sens que les chercheurs de son équipe sont parvenus à cet étonnant résultat. Ces recherches permettent ainsi au programme de créer un lien intime entre sonorité et image, et de pouvoir, à terme, comme nous autres humains, se servir de l’un de ces sens pour compenser le déficit de l’autre.

Pour finir, les chercheurs ont soumis leur IA à une variante du test de Turing. Ils ont mené une expérience en ligne inédite en soumettant aux internautes deux vidéos montrant des objets entrant en collisions. Et miracle -ou catastrophe, cela dépend du point de vue de chacun-, ces idiots d’humains se sont fait bernés par la capacité d’imitation sonore de leur machine. Une fois sur trois, les cobayes ont pris la vidéo sonorisée par cette dernière pour la vraie.

Le but de cette démarche n’est pas par pure ambition de réussir le test de Turing. Avec un tel algorithme, l’équipe espère l’adapter pour qu’il produise automatiquement la bande-son d’un film par exemple, ou pour qu’il soit intégré à un robot pour les aider à mieux percevoir leur entourage, ainsi, « il pourrait jeter un simple coup d’œil au trottoir pour comprendre qu’il est fait de ciment et qu’il est dur, au contraire de l’herbe qui est molle. Il saurait donc comment s’y prendre pour marcher sur les différents types de surfaces » conclut Owens, qui voit de grands progrès en robotique grâce aux recherches dans le domaine de son et de l’image. La base de sons qu’ils ont réunie est d’ailleurs libre d’accès sous le nom de « Greatest Hits ». En attendant, l’équipe s’activera à perfectionner son IA, pour lui permettre notamment de relever un défi autrement plus difficile : identifier et imiter les sons invisibles, comme le bruit du vent ou du vrombissement d’une voiture à l’arrêt.

Lien vers l’article de recherche.

Photo de Une : Image tirée de la scène d’ouverture du film Blade Runner.


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  1. Berlherm

    Un autiste asperger pourrait-il passer le test de Turing, et surtout ne pas passer pour un robot?

  2. Atomu

    Turing est britannique ;)