Exposé sur L'IA, compréhension des créations artistiques par des IA

« Art & Nouvelles technologies L’Intelligence Artificielle dans l’Art Comment l’intelligence artificielle à su se développer au fil des années dans les différents domaines artistiques ? Vous n’êtes pas sans savoir que les voitures volantes n’existe plus que dans l’esprit de ceux du siècle dernier.

C’était une de ces idées fabuleuses qui n’aura lieu seulement au cinéma, une autre idée tout aussi présente sur l’écran et tout aussi fabuleuses mais prometteuses existe, il s’agit de l’intelligence artificielle. Au début l’idée semble émerger dans les années 1950 quand Alan Turing se demande si une machine peut « penser ».

En 1956 à lieu la conférence Dartmouth qui réunira et encouragera les participants à faire des recherches sur cette plausible intelligence artificielle. Dans les 2 décennies qui suivies les progrès furent grands, pour l’époque c’était tout simplement « extraordinaire » d’avoir des ordinateurs résolvent des problèmes algébriques de mots, démontrent des théorèmes en géométrie et apprennent à parler en anglais. Les chercheurs en IA furent tellement optimistes qu’ils pensaient qu’en 10 ou 20 ans où des IA seraient capable de mont et merveille, ils eurent même des investissements de plusieurs millions de dollars. De 1974 à 1980 les premiers problèmes arrivent comme la limite de la puissance de calcul, la complétude NP, les raisonnement et base de connaissance de culture générale, le paradoxe de Moravec, etc...

et finalement la fin des investissements. D’un coup en 1980 les ordinateurs d’être amélioré arrivent à avoir assez de mémoire pour appliquer du connexionnisme et obtenir de nouvelles générations d’ordinateurs. Seulement comme l’évolution attire l’engouement et pas forcément pour la réalité, les intéressés ont des désillusions face aux contraintes et la spécificité ainsi que le coût des IA. Depuis l’intelligence à continué d’évoluer jusqu’à atteindre des objectifs anciens mais il y a toujours une réticence dû au à la dernière déception, ce qui montrera la puissance de l’IA sera la victoire le 11 mai 1997 de Deep Blue contre Garry Kasparov. Après cela l’engouement reprendra avec raison et il pourra compter sur les applications minutieuses des techniques d’ingénierie, sur la puissance phénoménales des ordinateurs ou des nouveaux paradigmes tels que les agents intelligents, les réseaux neuronaux encore plus grand et d’autres. Finalement elles seront appliqués dans beaucoup de domaines comme les mathématiques, l’économie ou la recherche opérationnelle mais celui qui sera montré est celui de l’art des 10 dernières années. Tout d’abord pour comprendre les IA qui suivront il faut appréhender 3 fonctionnements : - en premier il y a le machine learning (apprentissage automatique) qui permet aux ordinateurs d’« apprendre » à partit d’une base de données c’est-à-dire d’améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune - en deuxième nous avons les GANs (generative adversarial networks ou réseaux adverses génératifs) inventé par Ian Goodfellow en 2014, il consiste en deux réseaux placés en compétition, le premier est le générateur, il génère un échantillon (ex : une image), tandis que son adversaire, le discriminateur essaie de détecter si un échantillon est réel ou généré.

Ce qui entraîne le générateur à trompé le discriminateur. - en dernier nous avons le transformeur qui est un modèle d’apprentissage profond, introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues, avant il y avait les réseaux de neurones récurrents qui gérer des données séquentielles dans l’ordre ce qui les rend très difficile à utiliser autrement que pour dans le domaine des langues tandis que le transformeur à lui aussi du traitement de données séquentielles mais pas forcément dans l’ordre.

Par exemple, si les données d’entrée sont une phrase en langage naturel, le transformeur n’a pas besoin de traiter le début avant la fin. Ceci appréhender commençons avec notre première IA, il s’agit d’une musicienne et compositrice du nom de AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) créée au Luxembourg par Pierre Barreau, lui-même compositeur et ingénieur informaticien. Il souhaite que sa « fille » devienne une star mondiale promise à devenir la plus grande compositrice de tous les temps, elle détient pour cela le machine learning avec une base de données de 30 000 partitions de grands compositeurs (Mozart, Bach, Beethoven, etc.), dont elle extrait des informations, ou des patterns, qui lui servent à élaborer sa définition mathématique de ce qu’est la musique. En 2016 elle composa ses premiers solos pour piano, avant d’enchaîner avec une pièce symphonique, et puis un album , le tout premier composé par un programme intelligent et joué par des humains. Dans le même domaine musical il y a l’IA de Sony du nom de Flow Machines créée en 2012, qui à pu grâce à son fonctionnement de machine learning, et sa base de données de 13 000 morceaux de style divers, de Miles Davis aux Beatles en passant par Morricone, créer avec l’aide de Benoît Carré une chanson des Beatles de toutes pièces autant sur le rythme que les voix. Daddy's Car: a song composed with Artificial Intelligence - in the style of the Beatles https://www.youtube.com/watch?v=LSHZ_b05W7o Passons ensuite dans un autre domaine celui de la peinture avec Le Portrait d’Edmond de Belamy est une impression sur toile, première œuvre d’art produite par un logiciel d’intelligence artificielle, celui-ci fonctionnant avec des GANs analysant et synthétisant plus de 15 000 portraits produits depuis le Moyen-Âge.

Ce portrait d’un personnage fictif, représenté de trois-quarts, en veste noire et col blanc, le visage flou, placé dans un cadre doré de 700 × 700, à été présenté dans une salle des ventes et a été vendu 432 500 dollars chez Christie’s le 25 octobre 2018. Belamy est une traduction de Goodfellow, en hommage au chercheur Ian Goodfellow, scientifique en Intelligence artificielle, et inventeur des réseaux antagonistes génératifs (GAN). La prochaine œuvre vu le jour grâce au moyen d’algorithmes d’apprentissage profond (deep learning, un machine learning très sophistiqué et plus puissant) et de reconnaissance facial. Son nom est Le Prochain Rembrandt (The Next Rembrandt ou.... »