Par: Krista Davidson
2 Avr, 2019
Titulaires de la Chaire de recherche IACC : Percer à jour l’intelligence
02 avril 2019
Blake Richards est un Chaire de recherche en IA Canada-CIFAR dont la nomination a été annoncée dans le cadre de la Stratégie pancanadienne en matière d’IA du CIFAR, la première stratégie nationale au monde en matière d’intelligence artificielle. Ce prestigieux programme financé par le gouvernement du Canada et dirigé par le CIFAR a pour but d’attirer, de maintenir en poste et de soutenir les meilleurs chercheurs en IA du Canada.
C’est le potentiel considérable de l’intelligence humaine qui a amené Blake Richards, titulaire d’une Chaire de recherche en IA Canada-CIFAR, à poursuivre des recherches en neuroscience et en intelligence artificielle. Ses travaux utilisent l’apprentissage automatique pour découvrir comment le cerveau humain assimile l’information et traite les souvenirs.
Blake Richards
« Vu la difficulté de programmer un ordinateur pour qu’il se comporte intelligemment et les facultés cognitives remarquables de milliards d’humains, le croisement des neurosciences et de l’intelligence artificielle relève de la magie », dit-il.
Blake Richards est boursier de programme Apprentissage automatique, apprentissages biologiques du CIFAR, membre du corps professoral de Mila (Institut québécois d’intelligence artificielle) et bientôt professeur adjoint à la Faculté d’informatique et au Département de neurologie et de neurochirurgie de l’Université McGill, auxquels il se joindra en août 2019.
Il a commencé à s’intéresser à l’intelligence artificielle vers la fin de ses études de premier cycle, à l’Université de Toronto. Inspiré par sa passion pour la science-fiction, et tout particulièrement pour le roman Neuromancier de l’auteur américano-canadien William Gibson, il a décidé de s’inscrire aux programmes de sciences cognitives et de sciences informatiques de l’U de T.
Il a également été inspiré par les travaux du chercheur en IA de réputation mondiale Geoffrey Hinton, actuellement vice-président et chercheur boursier en ingénierie à Google, conseiller scientifique en chef à l’Institut Vecteur et professeur émérite à l’Université de Toronto. Geoff Hinton a joué un rôle de premier plan dans la découverte de l’algorithme de rétropropagation du gradient, un principe essentiel de l’apprentissage automatique moderne couramment utilisé pour la correction des erreurs commises par les réseaux de neurones artificiels.
« Je trouvais les travaux de Geoff absolument fascinants, dit Blake. J’étais séduit par son approche, car même si j’avais acquis la conviction que les humains possèdent une intelligence remarquable, j’aimais les équations formelles. Pour la première fois, je découvrais dans les travaux de Geoff un modèle composé d’une série d’équations pouvant expliquer, par exemple, comment le cerveau humain arrive à identifier différents objets. »
Blake Richards dirige à présent son propre laboratoire de recherche à l’Université de Toronto (campus de Scarborough), où il travaille sur plusieurs projets visant à dégager les grands principes de l’intelligence.
« Le but de mon labo est de mettre au jour les algorithmes d’apprentissage du cerveau. Nous sommes motivés par l’idée qu’il existe de grands principes de l’intelligence qui s’appliquent à tous les agents, qu’ils soient naturels ou artificiels. De même qu’il existe de grands principes de l’aérodynamique qui régissent le mouvement des avions, des voitures, des guépards ou des chiens, il existe sans doute de grands principes de l’intelligence qui s’appliquent aussi bien aux humains qu’aux autres agents. »
« les neurosciences nous apprendront beaucoup de choses sur la façon dont nous pouvons acquérir des apprentissages et utiliser les souvenirs de manière intelligente à partir de quelques données fondées sur l’humain. »
Blake Richards est d’avis que l’apprentissage est la clé pour comprendre l’intelligence. Nos cerveaux ne sont pas pourvus de neurones spécialisés qui sont programmés pour accomplir des tâches particulières. Nous utilisons plutôt un système de représentation répartie dans lequel différents neurones peuvent représenter la signification de multiples concepts.
Comprendre l’intelligence humaine et le fonctionnement du cerveau peut aider à apprivoiser la complexité des réseaux neuronaux, un cadre conceptuel qui permet de démystifier l’interaction des algorithmes d’apprentissage automatique dans le traitement de l’information et l’exécution des tâches.
« Si l’on remonte à l’invention de l’aviation, les premiers travaux sur la portance ont été inspirés par les oiseaux. De même, quand on tente de défricher des concepts fondamentaux, la nature est un bon endroit où trouver l’inspiration. »
« Je pense que nous sommes encore aux premiers balbutiements de l’intelligence artificielle. Pour cette raison, les neurosciences nous apprendront beaucoup de choses sur la façon dont nous pouvons acquérir des apprentissages et utiliser les souvenirs de manière intelligente à partir de quelques données fondées sur l’humain. »
Blake Richards applaudit les responsables du programme des Chaires de recherche en IA Canada-CIFAR d’avoir su reconnaître le potentiel des neurosciences pour enrichir les connaissances sur l’IA. Il se souvient encore de l’époque où il devrait remplir 23 demandes de subvention tous les 3 ans pour assurer la survie de son labo. En tant que titulaire d’une Chaire de recherche IACC, il peut maintenant délaisser l’administration au profit de la recherche et encadrer les chercheurs de demain en IA. La prochaine étape charnière pour percer à jour la complexité du cerveau humain consistera à réduire l’écart entre neurosciences et intelligence artificielle.
« C’est un exercice d’humilité que de faire partie de ce groupe habituellement composé d’informaticiens », souligne-t-il.
« Dans 50 ans, quand nous aurons saisi les grands principes de l’intelligence et que nous comprendrons mieux le fonctionnement du cerveau, nous verrons peut-être l’intelligence artificielle sous tout un autre jour », conclut-il.
Blake Richards est titulaire d’un doctorat en philosophie (neurosciences) et d’une maîtrise ès sciences (neurosciences) de l’Université d’Oxford, ainsi que d’un baccalauréat (avec honneurs) en sciences cognitives et en intelligence artificielle de l’Université de Toronto.
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