En principe, il existe deux sortes d’intelligence artificielle : l’intelligence artificielle faible et l’intelligence artificielle forte. Jusqu’à présent, beaucoup pensent que la deuxième catégorie restera utopique pendant longtemps. Ce n’est pourtant pas l’impression que donnent les résultats des travaux d’une équipe de chercheurs français. Cette dernière vient tout juste de présenter une synapse artificielle.
Le mérite de cette prouesse revient à une équipe formée par des chercheurs du CNRS, de Thales et des Universités de Bordeaux, Paris-Sud et Evry. L’étude réalisée à partir de leurs travaux a été publiée dans Nature en début de semaine.
Inspirée du système biologique, cette synapse artificielle est capable d’apprendre de manière autonome. L’idée est d’intégrer cette nouvelle invention à l’apprentissage profond, le « deep learning ». Cette combinaison pourrait faire naître la première intelligence artificielle forte.
Une synapse artificielle fonctionnant sur un système équivalent aux synapses biologiques
L’objectif des chercheurs était de reproduire une caractéristique synaptique spécifique aux synapses naturelles. Cette caractéristique est appelée « plasticité fonction du temps d’occurrence des impulsions. » C’est cette particularité qui rend la synapse capable de réguler sa réaction en se basant sur la fréquence à laquelle elle est sollicitée.
Ce processus est appelé STDP (Spike Timing Dependent Plasticity).
Les chercheurs ont expliqué que « Le STDP évolue en fonction de la périodicité et de l’enchaînement des signaux électriques dans les neurones adjacents ». Ainsi, l’intensité de la stimulation de la synapse est proportionnelle à l’amélioration du processus d’apprentissage. « Ceci permet aux systèmes biologiques d’apprendre sans contrôle extérieur du poids affecté à chaque synapse », ont-ils ajouté.
Le Memristor
Les chercheurs utilisent un composant électronique qui n’a été instrumentalisé qu’en 2008, nommé « Memristor ». C’est en quelque sorte la matérialisation de l’implémentation de la plasticité dans un système électronique. Pour effectuer cette technologie, les chercheurs ont eu recours au comportement ferromagnétique de la ferrite de bismuth.
Concrètement, le Memristor est capable de réguler sa résistance en fonction de la tension appliquée. Ce phénomène appelé « cycle d’hystérésis » se produit sous l’effet d’impulsions électriques semblables à celles des neurones.
« Nos simulations montrent que de telles nanosynapses peuvent reconnaître des formes de façon autonome », ont souligné les auteurs. Cette innovation ravive ainsi les espoirs dans la communauté scientifique et technologique. Elle pourra permettre à l’humanité de repousser de loin des limites qui sont aujourd’hui infranchissables.