Leçon inaugurale de Yann LeCun prononcée le 04 février 2016.
Yann LeCun est professeur invité sur la chaire annuelle Informatique et sciences numériques (2015-2016).
Retrouvez les vidéos de ses enseignements :
https://www.college-de-france.fr/site/yann-lecun
Yann LeCun, spécialiste de l'apprentissage automatique des machines (« machine learning »), est l'un des pères du « Deep Learning » (« apprentissage profond ») ; une méthode à laquelle il se consacre depuis 30 ans, malgré le scepticisme qu'il rencontre au départ dans la communauté scientifique. le Deep Learning, qui fait appel à la fois aux connaissances en neurosciences, aux mathématiques et aux progrès technologiques, est aujourd'hui plébiscité comme une véritable révolution dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il a déjà permis d'immenses progrès et de multiples applications dans les domaines de la reconnaissance faciale et vocale, de l'étiquetage d'images, du traitement automatisé du langage ou encore de la vision par ordinateur.
“Les cerveaux humain et animal sont « profonds », dans le sens où chaque action est le résultat d'une longue chaîne de communications synaptiques (de nombreuses couches de traitement). Nous
recherchons des algorithmes d'apprentissage correspondants à ces « architectures profondes ». Nous pensons que comprendre l'apprentissage profond ne nous servira pas uniquement à construire des machines plus intelligentes, mais nous aidera également à mieux comprendre l'intelligence humaine et ses mécanismes d'apprentissages », estime Yann LeCun.
Plus de renseignements :
https://www.college-de-france.fr/media/presse/UPL7132967935621487999_Dossier_YLeCun.pdf
La chaire annuelle Informatique et sciences numériques est créée en partenariat avec l'Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (Inria).
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Yann Le Cun/5
25 notes
Résumé :
Nous vivons une révolution inouïe, inimaginable il y a encore cinquante ans, celle de la machine qui apprend, et qui apprend par elle-même. Au lieu d'exécuter les ordres d'un programme, la machine peut désormais acquérir par elle-même, par l'expérience, les capacités nécessaires pour accomplir les tâches qui lui sont assignées, y compris celles que l'on croyait réservées à l'humain. Les applications sont immenses : reconnaissance des formes, des voix, des images et ... >Voir plus
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Critiques, Analyses et Avis (3)
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* "Sophia, une belle femme chauve au sourire énigmatique et aux yeux de verre, est une star des plateaux en 2017. Avec son visage mobile doté de dizaines d'expressions différentes, ses blagues - "Vous regardez trop de films de Hollywood ! " raille-t-elle, en réponse à une journaliste qui s'inquiète d'une Terre peuplée de robots -, elle est si troublante d'humanité que, cette année-là, l'Arabie saoudite lui accorde la nationalité saoudienne. En réalité, elle n'est qu'une marionnette pour laquelle des ingénieurs ont écrit des batteries de réponses standard. Quand on lui parle, ce qu'on lui dit est traité par un système d'appariement qui choisit, dans un catalogue de réponses possibles, une des plus appropriées.
Sophia trompe son public. Elle n'est pas plus maligne que Todai, à Tokyo. Elle a juste une plastique plus avantageuse, et nous, humains, émus par cet objet inanimé, lui prêtons une certaine intelligence."
* "La quête de la machine intelligente est motivée par le désir de nous connaître nous-mêmes. Les recherches en IA (Intelligence Artificielle) et sur le cerveau s'enrichissent mutuellement."
Yann le Cun est l'un des inventeurs de l'apprentissage profond, le deep learning, qui caractérise un réseau de neurones artificiels dont l'architecture et le fonctionnement sont inspirés de ceux du cerveau. La machine deviendrait "intelligente" par sa capacité à apprendre par elle-même, et non plus seulement à exécuter les ordres d'un programme. Il a reçu le prix Turing en 2019.
Dans ce livre, il nous fait partager son parcours, ses deux passions : l'informatique et les neurosciences, ses travaux de recherche, et ses réflexions sur le monde d'hier, d'aujourd'hui et surtout de demain face à l'IA.
Un livre passionnant ! Un penchant pour l'informatique et les mathématiques est un plus pour une bonne compréhension de quelques chapitres techniques !
Sophia trompe son public. Elle n'est pas plus maligne que Todai, à Tokyo. Elle a juste une plastique plus avantageuse, et nous, humains, émus par cet objet inanimé, lui prêtons une certaine intelligence."
* "La quête de la machine intelligente est motivée par le désir de nous connaître nous-mêmes. Les recherches en IA (Intelligence Artificielle) et sur le cerveau s'enrichissent mutuellement."
Yann le Cun est l'un des inventeurs de l'apprentissage profond, le deep learning, qui caractérise un réseau de neurones artificiels dont l'architecture et le fonctionnement sont inspirés de ceux du cerveau. La machine deviendrait "intelligente" par sa capacité à apprendre par elle-même, et non plus seulement à exécuter les ordres d'un programme. Il a reçu le prix Turing en 2019.
Dans ce livre, il nous fait partager son parcours, ses deux passions : l'informatique et les neurosciences, ses travaux de recherche, et ses réflexions sur le monde d'hier, d'aujourd'hui et surtout de demain face à l'IA.
Un livre passionnant ! Un penchant pour l'informatique et les mathématiques est un plus pour une bonne compréhension de quelques chapitres techniques !
J'identifie un parcours de lecture pour les matheux et un autre pour les non matheux. Je fais partie de la deuxième catégorie.
Une moitié du livre m'est resté inaccessible.
Le cheminement de la recherche en IA est passionnant. En le détaillant, l'auteur m'a permis de saisir les contraintes et les limites, le chemin parcouru et les perspectives.
A noter : la recherche en IA éclaire certains mécanismes de la connaissance humaine.
Une mention particulière : le plaidoyer pour l'open source et le partage des découvertes.
Depuis un certain nombre d'années, YLC travaille pour Mark Zuckerberg et dit avoir négocié sa liberté de recherche au sein de la firme ; il n'est pas soumis à la pression de résultats immédiats à fournir aux confrères du marketing. J'espère que cette liberté lui reste acquise sur le long terme.
.
A la question « Les machines auront-elles des émotions ? » l'auteur répond oui, tout en reconnaissant que sa réponse puisse paraître réductrice.
.
A la question « Les robots voudront-ils prendre le pouvoir », l'auteur répond non :
« La crainte que nous avons d'un robot voulant prendre le pouvoir est une projection sur les machines des particularités de la nature humaine. [ ]
Les machines intelligentes ne désireront dominer l'humanité que si nous construisons explicitement ce désir en elles. » P 369
Une moitié du livre m'est resté inaccessible.
Le cheminement de la recherche en IA est passionnant. En le détaillant, l'auteur m'a permis de saisir les contraintes et les limites, le chemin parcouru et les perspectives.
A noter : la recherche en IA éclaire certains mécanismes de la connaissance humaine.
Une mention particulière : le plaidoyer pour l'open source et le partage des découvertes.
Depuis un certain nombre d'années, YLC travaille pour Mark Zuckerberg et dit avoir négocié sa liberté de recherche au sein de la firme ; il n'est pas soumis à la pression de résultats immédiats à fournir aux confrères du marketing. J'espère que cette liberté lui reste acquise sur le long terme.
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A la question « Les machines auront-elles des émotions ? » l'auteur répond oui, tout en reconnaissant que sa réponse puisse paraître réductrice.
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A la question « Les robots voudront-ils prendre le pouvoir », l'auteur répond non :
« La crainte que nous avons d'un robot voulant prendre le pouvoir est une projection sur les machines des particularités de la nature humaine. [ ]
Les machines intelligentes ne désireront dominer l'humanité que si nous construisons explicitement ce désir en elles. » P 369
Très bonne synthèse des développements sur l'intelligence artificielle jusqu'à présent. J'ai particulièrement apprécié le parcours depuis la genèse jusqu'aux derniers développements. L'auteur, étant à la fois pionnier et encore acteur dans cette industrie en pleine ébullition, permet une approche claire et didactique. On est jamais vraiment perdu. L'autre réussite est que les explications scientifiques, sans être trop vulgarisées, ne sont jamais non plus incompréhensibles. Cette gageure n'est pas mince pour expliquer ces dernières années - qui partent dans une multitude de directions.
Dernier point, les ouvertures philosophiques du dernier chapitre quoique ténues sont très intéressantes et ont cette beauté particulière de venir de quelqu'un qui fait, plutôt que d'un spéculateur philosophe.
Je recommande.
Dernier point, les ouvertures philosophiques du dernier chapitre quoique ténues sont très intéressantes et ont cette beauté particulière de venir de quelqu'un qui fait, plutôt que d'un spéculateur philosophe.
Je recommande.
Citations et extraits (5)
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Je termine mon doctorat en juin 1987 et je soutiens ma thèse à l’université Pierre-et-Marie-Curie (aujourd’hui rebaptisée Sorbonne Université) sur des béquilles : je me suis cassé la cheville en avril en expérimentant un nouveau mode de propulsion à voile sur sable ! Geoff Hinton est dans mon jury, ainsi que Maurice Milgram, Françoise Fogelman-Soulié, Jacques Pitrat (un des piliers de la recherche en IA symbolique en France) et Bernard Angéniol (directeur d’un groupe de recherche à Thomson-CSF). Un mois plus tard, je rejoins Geoff à Toronto, avec ma femme et notre bébé qui a maintenant 1 an. Mon épouse accepte de mettre sa carrière de pharmacienne entre parenthèses et d’élever notre fils pendant notre séjour outre-Atlantique qui, pensons-nous, ne doit pas durer plus d’un an…
J’ai entraîné avec moi un ami, Léon Bottou, un étudiant rencontré début 1987 alors qu’il était en dernière année de l’École polytechnique. Il s’était pris d’intérêt pour les réseaux de neurones et avait décidé de faire son stage de fin d’études avec moi, se gardant bien de dire à la direction de l’école que je n’étais pas encore docteur ! J’avais déjà le projet d’écrire un nouveau logiciel pour créer et entraîner des réseaux de neurones. Il s’agit d’un simulateur piloté par un interprète Lisp (un langage de programmation particulièrement flexible et interactif). Je demande à Léon de réaliser cet interprète Lisp, ce qu’il fait en trois semaines ! Notre collaboration est facilitée par le fait que nous possédons le même type d’ordinateur personnel : un Amiga de la société Commodore. À la différence des PC et Mac de l’époque, les Amiga ont des propriétés similaires aux stations de travail Unix répandues dans les départements d’informatique outre-Atlantique : on les programme en langage C avec le compilateur gcc et l’éditeur de texte Emacs. J’écris ma thèse sur mon Amiga avec le système de traitement de texte pour informaticiens LaTeX. Nous échangeons nos bouts de programmes à distance en connectant nos Minitel à nos Amiga…
J’ai entraîné avec moi un ami, Léon Bottou, un étudiant rencontré début 1987 alors qu’il était en dernière année de l’École polytechnique. Il s’était pris d’intérêt pour les réseaux de neurones et avait décidé de faire son stage de fin d’études avec moi, se gardant bien de dire à la direction de l’école que je n’étais pas encore docteur ! J’avais déjà le projet d’écrire un nouveau logiciel pour créer et entraîner des réseaux de neurones. Il s’agit d’un simulateur piloté par un interprète Lisp (un langage de programmation particulièrement flexible et interactif). Je demande à Léon de réaliser cet interprète Lisp, ce qu’il fait en trois semaines ! Notre collaboration est facilitée par le fait que nous possédons le même type d’ordinateur personnel : un Amiga de la société Commodore. À la différence des PC et Mac de l’époque, les Amiga ont des propriétés similaires aux stations de travail Unix répandues dans les départements d’informatique outre-Atlantique : on les programme en langage C avec le compilateur gcc et l’éditeur de texte Emacs. J’écris ma thèse sur mon Amiga avec le système de traitement de texte pour informaticiens LaTeX. Nous échangeons nos bouts de programmes à distance en connectant nos Minitel à nos Amiga…
Parmi mes premiers enchantements, je me souviens du compte rendu d’un débat au colloque de Cerisy sur l’inné et l’acquis, que je découvre en 1980. Le linguiste Noam Chomsky y affirmait qu’il existe dans le cerveau des structures préétablies qui permettent d’apprendre à parler. Le psychologue du développement Jean Piaget défendait, lui, l’idée que tout s’apprend, y compris une partie des structures, et que l’acquisition du langage se fait par étapes, au fur et à mesure de la construction de l’intelligence. L’intelligence serait donc le résultat d’un apprentissage fondé sur les échanges avec l’extérieur. L’idée me séduit, et je me demande comment elle peut être appliquée à la machine. D’éminents scientifiques participent à ce débat, notamment Seymour Papert. Dans cet ouvrage, il chante les louanges du perceptron, qu’il décrit comme une machine simple capable d’apprendre des tâches complexes.
[ L'ouvrage en question est : Théories du langage, théories de l’apprentissage : le débat entre Jean Piaget et Noam Chomsky, débat recueilli par Maximo Piatelli-Palmarini, Centre Royaumont pour une science de l’homme, Seuil, « Points », 1979. ]
[ L'ouvrage en question est : Théories du langage, théories de l’apprentissage : le débat entre Jean Piaget et Noam Chomsky, débat recueilli par Maximo Piatelli-Palmarini, Centre Royaumont pour une science de l’homme, Seuil, « Points », 1979. ]
Nous avons pris 3,5 milliards d’images d’Instagram et nous avons entraîné un réseau de neurones à prédire les hashtags que les gens ajoutent. Nous avons ainsi fait une liste des 17 000 hashtags les plus souvent tapés, et nous entraînons le réseau à prédire quels sont les hashtags parmi les 17 000 qui sont susceptibles d’être retenus pour une image particulière.
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[ ] Les 17 000 hashtags recouvrent presque tout l’espace de concepts contenus dans les images. Une fois le réseau entraîné, on enlève la dernière couche [de neurones] (celle qui produit les hashtags), et on la remplace par une autre couche que l’on entraîne sur une tâche qui nous intéresse. Par exemple détecter des images violentes ou pornographiques pour les filtrer. P292
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[ ] Les 17 000 hashtags recouvrent presque tout l’espace de concepts contenus dans les images. Une fois le réseau entraîné, on enlève la dernière couche [de neurones] (celle qui produit les hashtags), et on la remplace par une autre couche que l’on entraîne sur une tâche qui nous intéresse. Par exemple détecter des images violentes ou pornographiques pour les filtrer. P292
Au chapitre « Le fameux sens commun » [qui manque cruellement à l’IA]
Si vous lui dites ‘Alexa, j’ai laissé tomber mon téléphone dans la baignoire’, elle ne saura pas que votre téléphone a pris de l’eau. Alexa aurait besoin d’un peu de bon sens, c’est-à-dire d’une certaine connaissance du fonctionnement du monde et de ses contraintes physiques. P 305
.
Quand nous apprenons à conduire sur une route bordée par un ravin sur la droite, nous savons, par notre modèle du monde, que si nous tournons le volant vers la droite, la voiture ira vers le ravin, et notre connaissance de la gravité nous permet de prédire qu’elle fera une vilaine chute. Nul besoin d’essayer. C’est ce modèle-là qui fait défaut pour l’instant aux machines. P309
Si vous lui dites ‘Alexa, j’ai laissé tomber mon téléphone dans la baignoire’, elle ne saura pas que votre téléphone a pris de l’eau. Alexa aurait besoin d’un peu de bon sens, c’est-à-dire d’une certaine connaissance du fonctionnement du monde et de ses contraintes physiques. P 305
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Quand nous apprenons à conduire sur une route bordée par un ravin sur la droite, nous savons, par notre modèle du monde, que si nous tournons le volant vers la droite, la voiture ira vers le ravin, et notre connaissance de la gravité nous permet de prédire qu’elle fera une vilaine chute. Nul besoin d’essayer. C’est ce modèle-là qui fait défaut pour l’instant aux machines. P309
La quête de la machine intelligente est motivée par le désir de nous connaître nous-mêmes. Les recherches sur l'IA et sur le cerveau s'enrichissent mutuellement.
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