Nous essayions de résoudre certains problèmes mathématiques depuis plus d’un siècle. L'IA commence à les démêler
Les applications de l’intelligence artificielle (IA) sont vraisemblablement illimitées. Au-delà des usages quotidiens que beaucoup d'entre nous connaissent déjà, il est utilisé dans conception de médicamentsle diagnostic de maladies, l'optimisation de processus industriels ou l'analyse de mécanismes physiques ou chimiques complexes, entre autres options. Il est même utilisé pour résoudre des problèmes mathématiques extrêmement difficiles.
De plus, les algorithmes utilisant des réseaux neuronaux profonds et l’apprentissage automatique sont conçus pour identifier des modèles complexes dans de grands volumes d’informations, leur permettant ainsi de reconnaître très efficacement les images, la parole ou de traiter le langage naturel. L’IA est entrée dans nos vies, et il est évident qu’elle va y rester, mais le plus surprenant est qu’elle s’impose comme un outil extrêmement précieux dans des domaines relativement exotiques.
L'IA est bonne en mathématiques
Depuis 132 ans, les meilleurs mathématiciens du monde résistent à la généralisation de la fonction de Lyapunov. Cet outil mathématique permet de prédire le comportement d'un système dynamique et de déterminer s'il est stable ou non. Cette définition semble compliquée, mais elle est en réalité simple. Un système dynamique n'est rien d'autre qu'un ou plusieurs objets (au sens du terme « objet » dans son sens le plus large) ayant la capacité d'interagir et d'évoluer dans le temps selon un ensemble de règles.
Le marché financier, le climat ou une étoile à neutrons en orbite autour d’un trou noir sont des systèmes dynamiques. Et la fonction Lyapunov a la capacité, dans certaines circonstances, d'identifier si le comportement de ces systèmes au fil du temps sera stableou si, au contraire, ils se comporteront de manière chaotique. Si un système dynamique est stable, il est possible de prédire son comportement, mais s’il est chaotique, il sera complètement imprévisible.
Les mathématiciens ont eu du mal à trouver une méthode générale permettant d'identifier les fonctions de Lyapunov.
Le mathématicien russe Aleksander Lyapunov a proposé le concept de fonction qui porte son nom en 1892. Ses travaux sont un outil très important dans l'étude des systèmes dynamiques, mais les mathématiciens ont eu du mal depuis à trouver une méthode générale pour identifier les fonctions de Lyapunov. Et ils n’ont pas réussi. Cependant, Meta AI, l’intelligence artificielle de Meta, a réussi là où les humains ont échoué pendant plus d’un siècle.
La stratégie utilisée par l'entreprise dirigée par Mark Zuckerberg pour résoudre le défi des fonctions de Lyapunov a consisté à entraîner un modèle d'IA pour reconnaître les modèles et les relations entre certains systèmes dynamiques et leurs fonctions de Lyapunov correspondantes. C'est précisément ce que, comme nous l'avons vu, L'IA est bonne pour. Et c’est un énorme succès car nos connaissances mathématiques ne seront plus limitées par l’intuition et les capacités humaines. L’IA met entre nos mains une nouvelle façon d’aborder des problèmes mathématiques complexes, en identifiant des modèles qui restent a priori cachés aux humains.
Selon toute vraisemblance, au cours des prochaines années, nous assisterons à davantage de réalisations en matière d'IA similaires à celle dans laquelle Meta vient de jouer. En fait, il existe de nombreux autres problèmes mathématiques posés il y a plus d’un siècle et dans lesquels cet outil a probablement beaucoup à dire. Toutefois, l’IA n’est pas infaillible. Cela a des limites.
Dans les problèmes, quelle que soit leur ampleur, qui ne peuvent pas être décrits de manière intelligible par une IA, l’intuition humaine sera probablement plus précieuse. Et par ailleurs, il ne faut pas négliger les implications éthiques cela implique l’utilisation de cet outil pour résoudre des défis qui autrement seraient hors de portée des êtres humains. Mais c’est une autre affaire et si vous le souhaitez nous pouvons aborder les conséquences éthiques de l’IA dans un autre article.
Images | Jeswin Thomas
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