Chaque fois que l'un d'entre nous utilise un appareil doté d'un algorithme puissant qui nous aide à corriger notre orthographe et à suggérer la fin des phrases, il y a derrière lui une machine d'intelligence artificielle qui s'améliore constamment et apprend de plus en plus la langue. Les structures de phrases sont analysées, les mots choisis compris, les expressions idiomatiques reconnues.
Cette même capacité pourrait, en 2020, nous fournir les premiers signes d’une nouvelle capacité, celle de parler à de grands animaux au-delà des humains. Ne changez pas de site, je le pense. Je ne parle pas de la façon de communiquer avec les animaux de manière traditionnelle, avec des caresses et des cris, et je ne suis pas Amelia Kinkade.*. Peut-être que cette capacité augmentera encore plus rapidement que les interfaces cerveau-ordinateur comme Neuralink et d'autres (mais pas celui de CTRL-LABS qui, je pense, sera prêt en premier).
Les capacités avancées d'une intelligence artificielle pour décoder les langues ont atteint un point où elles peuvent commencer à analyser même les langues mortes.
Des chercheurs du MIT et de Google ont récemment appliqué ces compétences avec un succès modéré aux langues anciennes (Linéaire B e Ougaritique, précurseur de l'hébreu et premier alphabet connu). Pas de chance jusqu'à présent cependant avec l'ancien et pas encore déchiffré Linéaire A.
Comment l’IA comprend-elle les langues anciennes ?
Premièrement, les relations mot à mot dans une langue spécifique sont cartographiées, en exploitant de grandes bases de données textuelles. Le système recherche dans les textes la fréquence à laquelle chaque mot apparaît à côté d'un autre mot. Cette « carte » des relations est une empreinte unique qui définit le mot dans un espace paramétrique multidimensionnel.
Les chercheurs estiment que les langues (toutes les langues) peuvent être mieux décrites comme des structures comportant 600 dimensions indépendantes de relations. Des structures dans lesquelles chaque relation entre mot et mot peut être considérée comme un vecteur, disons « une ligne », un trajet spécifique comme le parcours d'un train, avec des arrêts précis. Ce vecteur agit finalement comme une puissante contrainte qui affecte la façon dont le mot peut apparaître dans toute traduction produite par l’intelligence artificielle.
Ces vecteurs obéissent à quelques règles simples. Par exemple : roi – homme + femme = reine. Chaque phrase peut être décrite comme un ensemble de vecteurs qui à leur tour forment une trajectoire à travers l’espace des mots.
Et maintenant nous pouvons parler aux animaux
Faites un bond en avant. Considérez la vitesse folle d'un système d'apprentissage artificiel. Imaginez que les chants de baleines communiquent dans une structure similaire à celle des mots. Si les relations que les baleines entretiennent avec leurs idées ont des structures dimensionnelles similaires à celles que l'on trouve dans les langues humaines, nous pourrons peut-être cartographier les éléments clés des chants de baleines. Comprendre de quoi parlent les baleines et peut-être être en mesure de communiquer avec elles.
Petit rappel: certaines baleines ont trois fois le volume cérébral des humains adultes, des zones corticales plus grandes et moins de neurones, mais avec une distribution similaire. Les éléphants d'Afrique ont trois fois plus de neurones que les humains, mais dans des distributions très différentes de celles observées dans notre cerveau.
Il semble raisonnable de supposer que les autres grands mammifères sur terre ont des attributs de pensée, de communication et d'apprentissage qui nous permettent de nous connecter d'une manière ou d'une autre.
Quels sont les éléments clés des chants de baleines et des lignes d'éléphants? Fonemi? Des blocs de sons répétés? Toni? Personne ne le sait encore, mais au moins le voyage a commencé.
Le défi, parler aux animaux
Projets comme Projet Earth Species ou l 'Institut des langues animales ils visent à s'appuyer sur des outils technologiques (notamment l'IA et tout ce que nous avons appris en utilisant l'ordinateur pour comprendre le langage). L'objectif est ambitieux : parler aux animaux, et avant cela écouter ce qu'ils se disent, ou ce qu'ils nous disent.
Il y a quelque chose de profondément réconfortant à penser que les outils linguistiques de l’intelligence artificielle pourraient faire quelque chose d’aussi beau pour rassembler toutes les espèces pensantes. Peut-être qu’un jour nous pourrons faire des farces aux animaux sur la base d’une blague, et non sur leur extinction.
