Xavier Boyer
De nombreux systèmes d’intelligence artificielle actuels imitent vaguement le cerveau humain. Dans un nouvel short article, des chercheurs suggèrent qu’une autre branche de la biologie – l’écologie – pourrait inspirer une toute nouvelle génération d’IA à être as well as puissante, additionally résiliente et socialement responsable.
Publié le 11 septembre dans Proceedings of the Countrywide Academy of Sciences, l’article plaide en faveur d’une synergie entre l’IA et l’écologie qui pourrait à la fois renforcer l’IA et aider à résoudre des défis mondiaux complexes, tels que les épidémies, la perte de biodiversité et les impacts du changement climatique.
L’idée est née de l’observation selon laquelle l’IA peut être incroyablement efficace dans certaines tâches, mais encore loin d’être utile dans d’autres – et que le développement de l’IA se heurte à des obstacles que les principes écologiques pourraient l’aider à surmonter.
“Les types de problèmes auxquels nous sommes régulièrement confrontés en écologie ne sont pas seulement des défis dont l’IA pourrait bénéficier en termes d’innovation pure – c’est aussi le style de problèmes pour lesquels si l’IA pouvait aider, cela pourrait signifier beaucoup pour le monde. “C’est bien”, a expliqué Barbara Han, écologiste des maladies au Cary Institute of Ecosystem Reports, qui a co-dirigé l’article avec Kush Varshney d’IBM Research. “Cela pourrait vraiment profiter à l’humanité.”
Comment l’IA peut aider l’écologie
Les écologistes – y compris Han – utilisent déjà l’intelligence artificielle pour rechercher des modèles dans de grands ensembles de données et pour faire des prédictions plus précises, par exemple si de nouveaux virus pourraient être capables d’infecter les humains et quels animaux sont les additionally susceptibles d’héberger ces virus.
Par exemple pour synthétiser des mégadonnées et trouver les chaînons manquants dans des systèmes complexes.
Les scientifiques tentent généralement de comprendre le monde en comparant deux variables à la fois : par exemple, comment la densité de population affecte-t-elle le nombre de cas d’une maladie infectieuse ? Le problème est que, comme la plupart des systèmes écologiques complexes, la prévision de la transmission des maladies dépend de nombreuses variables, et non d’une seule, a expliqué la co-auteure Shannon LaDeau, écologiste des maladies au Cary Institute. Les écologistes ne savent pas toujours quelles sont toutes ces variables, elles se limitent à celles qui peuvent être facilement mesurées (par opposition aux facteurs sociaux et culturels, par exemple), et il est difficile de saisir la manière dont ces différentes variables interagissent.
“Par rapport à d’autres modèles statistiques, l’IA peut incorporer de in addition grandes quantités de données et une diversité de sources de données, ce qui pourrait nous aider à découvrir de nouvelles interactions et de nouveaux facteurs que nous n’aurions peut-être pas pensés importants”, a déclaré LaDeau. “Il y a beaucoup de promesses dans le développement de l’IA afin de mieux capturer davantage de kinds de données, comme les informations socioculturelles qui sont vraiment difficiles à résumer à un chiffre.”
En aidant à découvrir ces relations complexes et ces propriétés émergentes, l’intelligence artificielle pourrait générer des hypothèses uniques pour tester et ouvrir de toutes nouvelles voies de recherche écologique, a déclaré LaDeau.
Comment l’écologie peut rendre l’IA meilleure
Les systèmes d’intelligence artificielle sont notoirement fragiles, avec des conséquences potentiellement dévastatrices, comme un diagnostic erroné d’un most cancers ou un incident de voiture.
L’incroyable résilience des systèmes écologiques pourrait inspirer des architectures d’IA moreover robustes et as well as adaptables, affirment les auteurs. Varshney a notamment déclaré que les connaissances écologiques pourraient aider à résoudre le problème de l’effondrement des modes dans les réseaux neuronaux artificiels, les systèmes d’IA qui alimentent souvent la reconnaissance vocale, la eyesight par ordinateur, and many others.
“L’effondrement du method se produit lorsque vous entraînez un réseau neuronal artificiel sur quelque chose, puis que vous l’entraînez sur autre selected et qu’il oublie la première selected sur laquelle il a été formé”, a-t-il expliqué. “En comprenant mieux pourquoi l’effondrement des modes se produit ou non dans les systèmes naturels, nous pourrions apprendre remark empêcher que cela ne se produise dans l’IA.”
Inspirée des systèmes écologiques, une IA in addition robuste pourrait inclure des boucles de rétroaction, des voies redondantes et des cadres décisionnels. Ces améliorations de flexibilité pourraient également contribuer à une « intelligence plus générale » pour les IA, qui pourrait permettre le raisonnement et l’établissement de connexions au-delà des données spécifiques sur lesquelles l’algorithme a été formé.
L’écologie pourrait également aider à révéler pourquoi les grands modèles de langage pilotés par l’IA, qui alimentent les chatbots populaires tels que ChatGPT, présentent des comportements émergents qui ne sont pas présents dans les modèles de langage in addition petits. Ces comportements incluent les « hallucinations », lorsqu’une IA génère de fausses informations. Parce que l’écologie take a look at des systèmes complexes à plusieurs niveaux et de manière holistique, elle est efficace pour capturer de telles propriétés émergentes et peut aider à révéler les mécanismes qui se cachent derrière de tels comportements.
De additionally, l’évolution potential de l’intelligence artificielle dépend d’idées nouvelles. Le PDG d’OpenAI, créateur de ChatGPT, a déclaré que de nouveaux progrès ne viendraient pas simplement de l’agrandissement des modèles.
“Il faudra qu’il y ait d’autres inspirations, et l’écologie offre une voie vers de nouvelles lignes de pensée”, a déclaré Varshney.
Vers la co-évolution
Alors que l’écologie et l’intelligence artificielle progressent indépendamment dans des instructions similaires, les chercheurs affirment qu’une collaboration plus étroite et moreover délibérée pourrait donner lieu à des avancées jamais imaginées dans les deux domaines.
La résilience offre un exemple convaincant de la façon dont les deux domaines pourraient bénéficier d’une collaboration. Pour l’écologie, les progrès de l’IA dans la mesure, la modélisation et la prévision de la résilience naturelle pourraient nous aider à nous préparer et à répondre au changement climatique. Pour l’IA, une meilleure compréhension du fonctionnement de la résilience écologique pourrait inspirer des IA additionally résilientes, qui seraient alors encore meilleures dans la modélisation et l’étude de la résilience écologique, ce qui représenterait une boucle de rétroaction good.
Une collaboration furthermore étroite promet également de promouvoir une additionally grande responsabilité sociale dans les deux domaines. Les écologistes s’efforcent d’incorporer diverses façons de comprendre le monde à partir des systèmes de connaissances autochtones et traditionnelles, et l’intelligence artificielle pourrait aider à fusionner ces différentes façons de penser. Trouver des moyens d’intégrer différents forms de données pourrait contribuer à améliorer notre compréhension des systèmes socio-écologiques, à décoloniser le domaine de l’écologie et à corriger les préjugés des systèmes d’IA.
“Les modèles d’IA sont construits sur des données existantes, et sont formés et recyclés lorsqu’ils reviennent aux données existantes”, a déclaré la co-auteure Kathleen Weathers, scientifique de l’écosystème au Cary Institute. “Lorsque nous avons des lacunes dans les données qui excluent les femmes de additionally de 60 ans, les personnes de couleur ou les modes de connaissance traditionnels, nous créons des modèles comportant des angles morts qui peuvent perpétuer les injustices.”
Parvenir à la convergence entre la recherche en IA et en écologie nécessitera de jeter des ponts entre ces deux disciplines cloisonnées, qui utilisent actuellement des vocabulaires différents, opèrent au sein de cultures scientifiques différentes et disposent de resources de financement différentes. Le nouveau doc n’est que le début de ce processus.
“J’espère que cela suscitera au moins beaucoup de conversations”, déclare Han.
Investir dans l’évolution convergente de l’écologie et de l’IA a le potentiel de générer des perspectives et des solutions transformatrices aussi inimaginables et perturbatrices que les récentes percées dans les chatbots et l’apprentissage profond génératif, écrivent les auteurs. “Les implications d’une convergence réussie vont au-delà de l’avancement des disciplines écologiques ou de la réalisation d’une intelligence artificielle générale : elles sont essentielles à la fois pour persister et prospérer dans un avenir incertain.”
Financement
Cette recherche a été soutenue par la Countrywide Science Foundation (DBI Grant 2234580, DEB Grant 2200158), le Science Innovation Fund du Cary Institute et la bourse Lamont-Doherty Earth Observatory Local weather and Everyday living.
