L'impact potentiel de l'intelligence artificielle (IA) n'a jamais été aussi important, mais nous ne réussirons que si l'IA peut fournir des réponses plus intelligentes et plus intuitives.

L'un des principaux obstacles à l'IA aujourd'hui est que les données naturelles transmises à un ordinateur sont en grande partie non structurées et « bruyantes ».

Il est facile pour les humains de trier les données naturelles. Par exemple :Si vous conduisez une voiture dans une rue résidentielle et voyez une balle rouler devant vous, tu t'arrêterais, en supposant qu'il y ait un petit enfant non loin derrière cette balle. Les ordinateurs d'aujourd'hui ne font pas cela. Ils sont conçus pour aider les humains dans des tâches de productivité précises. Rendre les ordinateurs efficaces pour gérer les probabilités à grande échelle est essentiel à notre capacité à transformer les systèmes et applications actuels d'aides informatiques avancées en partenaires intelligents pour la compréhension et la prise de décision.

C'est pourquoi l'informatique probabiliste est un élément clé de l'IA et un élément central pour relever ces défis. Le calcul probabiliste permettra aux futurs systèmes de comprendre et de calculer avec les incertitudes inhérentes aux données naturelles, qui nous permettra de construire des ordinateurs capables de comprendre, prévision et prise de décision.

Aujourd'hui chez Intel, nous observons une croissance sans précédent d'applications qui reposent sur l'analyse de données naturelles bruitées - des informations différentes et même contradictoires. De telles applications visent à aider les humains avec un niveau plus élevé d'intelligence et de conscience des environnements dans lesquels ils opèrent. Traverser ce champ de mines bruyant est essentiel à notre capacité à transformer les ordinateurs en partenaires intelligents capables de comprendre et d'agir sur l'information avec une fidélité semblable à celle d'un humain.

La recherche en calcul probabiliste n'est pas un nouveau domaine d'étude, mais les améliorations du calcul haute performance et des algorithmes d'apprentissage en profondeur pourraient faire entrer le calcul probabiliste dans une nouvelle ère. Dans les prochaines années, nous nous attendons à ce que la recherche en calcul probabiliste conduira à des améliorations significatives de la fiabilité, Sécurité, la facilité d'entretien et les performances des systèmes d'IA, y compris le matériel conçu spécifiquement pour le calcul probabiliste. Ces avancées sont essentielles au déploiement d'applications dans le monde réel, des maisons intelligentes aux villes intelligentes.

Pour accélérer nos travaux en calcul probabiliste, Intel augmente ses investissements de recherche dans l'informatique probabiliste et nous travaillons avec des partenaires pour poursuivre cet objectif.

Création de l'Alliance de recherche stratégique Intel pour l'informatique probabiliste

La réalisation du plein potentiel de l'informatique probabiliste implique l'intégration holistique de plusieurs niveaux dans la technologie informatique. Aujourd'hui, Intel a souligné son engagement en faveur de la mise en œuvre intégrée et collaborative d'architectures informatiques émergentes et d'une solide stratégie d'activation de l'écosystème en lançant un appel aux communautés académiques et de start-up pour qu'elles s'associent avec nous pour faire passer l'informatique probabiliste du laboratoire à la réalité à travers ces vecteurs :applications de référence , atténuation des attaques adverses, frameworks probabilistes et optimisation logicielle et matérielle.

Un œil sur la suite

Nous sommes extrêmement impatients de voir les propositions visant à faire progresser l'informatique probabiliste et de poursuivre cette recherche avec le potentiel de relever la barre de ce que l'IA peut nous aider à réaliser. Les propositions académiques devraient être soumises avant le 25 mai et parmi elles, nous sélectionnerons les meilleures équipes de recherche.

Nous avons commencé ce voyage par des recherches sur l'informatique neuromorphique - en nous concentrant sur notre compréhension du cerveau humain et de ses processus informatiques associés. Le début de la communauté de recherche neuromorphique annoncé le 1er mars est également en bonne voie et nous prévoyons de continuer à faire évoluer notre Loihi sur le cloud pour permettre aux chercheurs d'accéder à du matériel de pointe. Nous voyons un chemin pour atteindre 100 milliards de synapses sur un seul système en 2019.

Par ailleurs, Intel a déjà travaillé pour décoder le cerveau et faire avancer la prochaine étape des neurosciences dans le cadre de notre partenariat de recherche avec l'Université de Princeton. Nous sommes impatients de mieux comprendre le flux d'intelligence et de prise de décision grâce à notre travail de calcul probabiliste.