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phaeaco
Metadata
Serge Boisse
Le 31/03/2023 à 19:03
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Phaeaco : l'IA qui fait des analogies visuelles

Phaeaco est un système d'intelligence artificielle conçu par Harry Foundalis, sous la supervision de Douglas Hoftsadter, en 2005 et 2006. Il s’agit d’un programme vraiment extraordinaire.

Note

Oui, je sais, C'est un vieux programme, et depuis on a DALL-E qui peut fabriquer des images à partir de texte. Mais Phaeaco reste unique en son genre, parce qu'il n'utilise pas le deep learning, et parce qu'il est le seul programme qui peut expliquer pourquoi et comment il raisonne.

NB: cette page est extraite de mon livre "L'esprit, l'IA et la SIngularité".

Le but de Phaeaco est de résoudre les problèmes d’analogies visuelles, et particulièrement les problèmes de Bongard : un tel « problème » se pose sous la forrme de deux pages contenant chacune six images, représentant des formes géométriques, comme suit :

 

Le problème consiste à trouver le concept qui est commun à toutes les images de la page de gauche, mais à aucune image de la page de droite.

Ou encore : Trouver le concept qui sépare les six images de gauche des six images de droite.

Dans notre exemple, il est clair que les images « de gauche » sont toutes des triangles, alors qu’aucune image sur la page de droite n’est un triangle.  Notons que l’on peut aller plus loin, en notant que toutes les images de droite sont des quadrilatères. Si vous avez remarqué cela, vous avez résolu le problème. Mais celui-ci était très simple.

Il est difficile a priori de se rendre compte de la richesse des problèmes que ces images peuvent engendrer. Voici quelques exemples, essayez de voir si vous réussissez :

 

 

Vous avez trouvé ? Bravo ! Mais c’étaient des problèmes relativement simples !

Solutions

solutions : le fait d’être « rempli ou pas », l’attribut « grand, petit », et le nombre de courbes : 1 et 2

Voici quelques problèmes plus difficiles :

 

 


Vous avez encore trouvé ? Bravo, vous êtes très fort !

(Solutions : le premier exemple est basé sur l’existence ou pas de lignes droites imaginaires, le second exemple sur la présence ou pas d’un point rond sur la « branche principale », le troisième sur la position relative « au dessus ou « au dessous » des formes blanches et noires)

Allez, pour le fun je vous en livre une dernière série :

 

 

 
Si vous avez trouvé aussi pour ces trois problèmes, alors vous commencez, mais commencez seulement à suspecter l’incroyable richesse de concepts qui peuvent se cacher derrière les problèmes de Bongard.

Cherchez un peu avant de sauter à la solution ci-dessous ! Ca en vaut la peine !

(solutions : même couleur ou pas, présence d’une « extrémité pointue » ou pas, un seul ou bien deux niveaux de description).

Je ne résiste pas au plaisir de vous en donner un très difficile :

 
(solution plus loin !)

Le fait qu’un programme arrive à résoudre ces problèmes est tout simplement miraculeux. Comment fait-il ?

Phaeaco procède ainsi : il reçoit en entrée les deux pages « brutes », sous forme d’images. Il analyse les images, pixel  par pixel, et construit une « représentation mentale » de chacune de ces images. Il en déduit les concepts possibles qui peuvent être commun aux six image de gauche, et ceux qui peuvent être communs aux six images de droite, et cherche un concept qui n’est partagé que par les images de gauche, et pas par celles de droite.

Phaeaco ne pioche pas dans une liste de concepts pré-établie, mais il invente réellement des concepts en fonction du problème à résoudre.

La recherche des caractéristiques des images, dans la représentation mentale de Phaeco, est guidée par les « idées » qu’il peut avoir à un moment donné sur les concepts possibles : si Phaeco pense avoir trouvé un concept potentiel, comme par exemple « des points alignés », il « demande » aux routines d’analyse d’image de se « concentrer » sur les parties de l’images qui peuvent corroborer (ou infirmer) ce concept. La recherche d’idées et l’analyse des images se font en parallèle, comme dans l’esprit humain. Au fur et a mesure que l’analyse des images progresse, Phaeaco engendre de nouvelles idées de concepts potentiels, mais chaque concept peut être confirmé ou infirmé (donc supprimé) à tout moment.

Phaeaco est basé sur la même architecture logicielle que Copycat. Comme il s’agit d’un programme très complexe, je ne le décrirai pas d’avantage, mais la description (très intéressante) se trouve dans la thèse de Harry Foundalis sur son site Internet.

Phaeaco est, à mon sens, le premier pas vers la fabrication du système de génération de « concept visuels » dont nous avons vu qu’il devait figurer dans une IA vraie.

Que manque-t-il alors à Copycat et Phaeaco pour sortir du domaine (relativement large, mais finalement étroit) où ils agissent et devenir des systèmes vraiment intelligents ? Hosftadter pense qu’il faut munir le programme d’une capacité d’introspection, pour qu’il puisse comprendre la raison de ses choix. C’est l’objet du programme métacat.

On peut également argumenter qu’il serait utile que Copycat possède un équivalent des lignes-K, qui lui permettrait de répondre à la question « qu’est ce qui est à la France ce que Monte-Carlo est à Monaco ? » par la réponse « Nice », activée par le concept de « Casino », lui même activé par « Monte-Carlo » (cf chapitre 1 de mon livre L'esprit et la machine : Faut-il avoir peur de l'intelligence-artificielle )

En fait, ce qui manque le plus à Copycat et Phaeaco, c’est la notion de but. Toutes les analogies qui ont lieu dans notre esprit sont faites parce qu’elles répondent à un but interne.  AM et Eurisko gèrent des buts. Cyc, Copycat, et Phaeaco, non. En prenant « le meilleur » dans les cinq programmes, plus l’idée de la société de l’esprit chère à Minsky, pourra-t-on parvenir à l’IA vraie ? C’est de plus en plus probable.

Mais les spécialistes de l’IA classique n’ont pas, pour la très grande majorité, pour but de créer une vraie IA ! Ils cherchent seulement à résoudre efficacement certaines classes de problèmes difficiles, en laissant soigneusement de coté la simulation d’une intelligence générale. En réalité, la tarte à la crème de l’IA classique, c’est la résolution de problème.

Ah, au fait, et pour la solution du problème de Bongard plus haut ? La voici : A gauche, la région noire s’agrandit en allant vers le centre. A droite, elle rétrécit en allant vers le centre.

Ah, ça n’était pas facile !

La suite>: HAL, mon système intelligent à moi.

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