C'est samedi soir et vous venez de finir de regarder le dernier épisode d'un drame policier suédois sur lequel vous êtes tombé d'une manière ou d'une autre, même si vous ne vous souvenez plus trop comment.

Il est tard et probablement l'heure d'aller au lit, mais, sans invite, votre écran Netflix se remplit de photos promotionnelles pour plus d'émissions. Il y en a un sur une femme détective au Danemark et un autre sur un inspecteur britannique qui se faufile entre les deux côtés de la loi.

C'est un scénario familier à tout observateur de Netflix, lorsque le service semble suggérer comme par magie des programmes qui correspondent à votre dernier engouement pour la culture pop.

Et c'est un exemple d'intelligence artificielle au travail.

Ces jours, les algorithmes informatiques qui permettent à Netflix ou à Amazon de faire des suggestions d'achat font partie de la vie normale. Mais parfois, il est difficile de ne pas ressentir d'émerveillement lorsqu'une machine - cette boîte carrée et immobile dans la pièce - se connecte avec vous à un niveau intime. Une question lancinante persiste :« Comment savait-il cela ?

Dans les années à venir, les gens vont poser cette question à leurs voitures, Téléphone (s, systèmes bancaires, et pratiquement toutes les technologies avec lesquelles ils interagissent quotidiennement. L'intelligence artificielle devrait remodeler toutes ces facettes de la vie, et d'autres indicibles.

Des entreprises telles que Google, Amazon et Facebook dépensent des milliards de dollars pour développer les capacités d'IA de leurs produits et services. Pendant ce temps, certaines des percées les plus importantes et des recherches les plus cohérentes dans le domaine ont eu lieu dans une université publique d'Edmonton.

L'Université de l'Alberta a développé son équipe d'IA avec certains des meilleurs esprits de la discipline depuis plus d'une décennie. Sa réputation d'école de premier plan s'est consolidée l'année dernière lorsque DeepMind de Google a annoncé son premier campus satellite en dehors de Londres en partenariat avec l'U of A.

C'était un coup énorme pour l'université, mais pas tout à fait surprenant pour le corps professoral qui a passé des années à construire, tester et prouver des concepts. Ces résultats de recherche transforment déjà des domaines de la recherche en soins de santé à la banque d'investissement. Et les effets d'entraînement ne font que commencer.

"L'intelligence artificielle a le potentiel d'avoir un impact sur n'importe quelle industrie, " dit Jonathan Schaeffer, informaticien et doyen de la Faculté des sciences de l'université.

« D'ici 10 ans, l'intelligence artificielle sera extrêmement perturbatrice."

Les multiples visages de l'IA

Pour certains, il peut être difficile de ne pas voir l'intelligence artificielle comme une science si avancée et compliquée qu'elle n'existe que dans le domaine du cinéma.

Pour Patrick Pilarski, l'intelligence artificielle existe sur le même continuum technologique qu'un bâton.

A un moment, un bâton était un outil essentiel pour piquer des choses, s'incliner, et ainsi de suite. De la même manière, il dit, L'intelligence artificielle est un outil qui peut être utilisé pour amplifier les capacités d'une personne et lui permettre d'accomplir les tâches nécessaires à la vie de tous les jours.

« Nous avons lentement amélioré notre capacité à interagir avec le monde grâce à la technologie depuis les premiers jours de notre espèce. Nous le faisons peut-être plus rapidement qu'avant … mais interagir avec les machines reste quelque chose de primordial dans notre vie quotidienne, " dit Pilarski, professeur assistant à l'université, titulaire de la Chaire de recherche du Canada en intelligence artificielle pour la réadaptation.

"Ces machines nous rendent plus intelligents, ils nous permettent de mieux voir le monde, ils nous rendent plus aptes à interagir ou à changer le monde, et ils nous rendent plus aptes à penser le monde."

L'intelligence artificielle est la branche de l'informatique qui développe des machines capables d'agir avec l'intelligence que nous associons normalement aux humains. Il permet aux machines de passer au crible d'énormes quantités de données pour trouver des modèles et même développer leur intuition par essais et erreurs.

La discipline se développe depuis les années 1950, mais sa popularité et ses promesses – dans les cercles scientifiques et au-delà – ont fluctué au fil des ans.

"Je travaille sur le machine learning depuis les années 1980, " dit Russ Greiner, professeur d'informatique à l'université. « Nous travaillions sur des problèmes que nous avions inventés et, à juste titre, le reste du monde a dit, 'On s'en fout?' Mais lorsque nous avons commencé à le déployer, les gens ont fait attention."

Les gens pourraient être encore plus attentifs s'ils comprenaient dans quelle mesure l'IA influence déjà leur vie. Au cours des huit dernières années, la capacité de calcul a augmenté de façon exponentielle, permettant aux chercheurs d'appliquer la recherche de manière plus pratique. À la fois, les plus grandes entreprises technologiques du monde ont commencé à investir massivement dans le domaine.

Le résultat change la façon dont nous vivons nos vies.

L'intelligence artificielle permet la détection de fraude par carte de crédit (les programmes informatiques savent quand un achat semble être hors de la plage normale pour un client particulier) ; c'est la base de notre ami familier, Siri (la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel sont des branches majeures de l'IA) ; il permet à votre smartphone d'identifier les visages sur votre pellicule (de même, la reconnaissance d'images est une utilisation courante); et il est utilisé pour encourager les gens à faire des achats sur Internet, en fonction de leurs habitudes d'achat et de navigation passées.

« Nous sommes une société riche en données et nous le sommes depuis des années, " dit Schaeffer. " L'IA nous permet de prendre des données et de les transformer en connaissances. Avoir un milliard d'informations est inutile à moins de pouvoir les distiller en quelque chose de significatif."

Machines à apprendre pour apprendre

Si l'intelligence artificielle permet aux machines d'agir comme des humains, il n'y a pas d'exemple plus explicite de cela que l'apprentissage par renforcement.

Le professeur Rich Sutton de l'U d'A est le pionnier mondial en la matière. Il y a plus de 20 ans, il a utilisé sa formation en psychologie pour adopter une approche d'apprentissage de l'intelligence artificielle, mais son travail a peut-être son plus grand impact aujourd'hui.

L'apprentissage par renforcement est à l'origine des publicités Internet qui apparaissent automatiquement sur votre écran d'ordinateur, et il alimente les transactions boursières. Les principes de base de l'apprentissage par renforcement alimentent probablement des milliards de dollars d'activité économique chaque année.

En son coeur, l'approche imite la façon dont les humains apprennent par essais et erreurs.

« Si de bonnes choses arrivent, vous continuez à faire ces choses. Si de mauvaises choses arrivent, vous vous arrêtez et passez à autre chose. C'est si simple, c'est évident, cette plaine, " dit Sutton.

"Si vous êtes sur votre vélo et que vous êtes sur le point de tomber, tu tournes ton volant et tu récupères… tu devrais en tirer trois leçons. Une, qu'au début tu pensais que tu allais bien. Deux, que vous avez heurté la pierre et que vous n'étiez pas aussi en sécurité. Et trois, que tu as fait quelques mouvements et que tu te sentais à nouveau en sécurité."

De la même manière, un programme d'apprentissage par renforcement doit décider ce qui est « bon » ou « mauvais » sur la base d'un résultat final, résultat souhaité. Il va parcourir des millions ou des dizaines de millions de scénarios pour découvrir par lui-même ce qui le met dans une "bonne" ou une "mauvaise" position, vis-à-vis du résultat souhaité. Il ajustera ensuite ses actions pour atteindre ce résultat.

Le travail de Sutton est à peu près aussi proche que nous obtenons d'avoir des machines qui pensent comme les humains. Mais les ordinateurs ont encore des limites.

Schaeffer, l'informaticien et doyen, décrit le cerveau d'une personne comme étant « à usage général ». Nous ne savons peut-être pas comment réparer un tuyau éclaté dans notre maison, mais nous savons comment traiter le problème. Un ordinateur, de l'autre et, ne fera que ce qu'une personne lui dit de faire.

"On construit plein de savants idiots. La voiture sans conducteur sait conduire mais elle ne sait pas vérifier l'orthographe d'un document, " dit-il. " Nous sommes sensibles. Il y a l'indépendance de pensée. On fait ce qu'on veut. Les ordinateurs ne font que ce que je leur dis de faire."