Dans un article pour le magazine Time, le PDG et co-fondateur de DeepMind, Demis Hassabis, discute des potentiels et des dangers de l’intelligence artificielle (IA). Hassabis, qui a toujours été fasciné par l’intelligence et ses possibilités, a fondé DeepMind, qui est maintenant une filiale de la société mère de Google, Alphabet, dans le but de créer une intelligence artificielle générale (AGI) et de résoudre les problèmes les plus difficiles de l’humanité. Les réalisations récentes de DeepMind incluent le développement d’AlphaFold, un algorithme qui peut prédire les structures 3D de presque toutes les protéines connues, et les efforts actuels de l’entreprise dans l’application des techniques d’apprentissage automatique à la fusion nucléaire. Cependant, Hassabis reconnaît également les dangers potentiels de l’IA, tels que le risque de réutilisation des systèmes IA à des fins nuisibles et les préoccupations éthiques liées à l’impact de l’IA sur les communautés vulnérables.
Demis Hassabis est entré dans les studios de jeux vidéo Bullfrog à l’âge de 15 ans. Enfant, il était obsédé par les jeux, pas seulement les échecs – la principale source de sa croissance de sa collection de trophées – mais aussi ceux que l’on pouvait jouer sur les premiers ordinateurs. Maintenant, il voulait les aider à les créer. Il avait participé à un concours dans un magazine de jeux vidéo pour remporter un stage dans l’établissement prestigieux. Son programme – un jeu de type Space Invaders où les joueurs tirent sur des pièces d’échec descendant de la partie supérieure de l’écran – a obtenu la deuxième place. Il a dû se contenter d’une semaine d’expérience professionnelle. Peter Molyneux, co-fondateur de Bullfrog, se souvient encore de la première fois où il a vu Hassabis. « Il ressemblait à un elfe de Seigneur des Anneaux », dit Molyneux. « Ce petit garçon mince est entré, que vous auriez probablement juste dépassé dans la rue sans même le remarquer. Mais il y avait une étincelle dans ses yeux: l’étincelle de l’intelligence. » En une conversation fortuite sur le bus pour la fête de Noël de Bullfrog, le adolescent a captivé Molyneux. « Tout le trajet là-bas, et tout le trajet de retour, a été la conversation intellectuelle la plus stimulante », se souvient-il. Ils ont parlé de la philosophie des jeux, de ce qui est dans la psyché humaine qui rend la victoire si attrayante et de savoir si on pouvait incarner ces mêmes traits chez une machine. « Tout le temps je pense, C’est juste un enfant! » Il savait alors que ce jeune homme était destiné à de grandes choses. Les deux sont devenus amis proches. Hassabis est retourné à Bullfrog l’été avant de partir pour l’Université de Cambridge et a passé une grande partie de ce temps avec Molyneux à jouer à des jeux de société et d’ordinateur. Molyneux se souvient d’une forte tendance à la compétition. « Je l’ai battu à presque tous les jeux d’ordinateur, surtout les jeux de stratégie », dit Molyneux. « Il est incroyablement compétitif. » Mais les droits de gloire de Molyneux ont été de courte durée. Ensemble, à la recherche de dynamiques de jeux intéressantes qui pourraient être la graine du prochain succès de jeux vidéo, ils ont inventé un jeu de carte qu’ils ont appelé Dummy. Hassabis a battu Molyneux 35 fois de suite. Après avoir obtenu son diplôme de l’Université de Cambridge, Hassabis est retourné à Bullfrog pour aider Molyneux à construire son jeu le plus populaire à ce jour : Theme Park, un jeu de simulation qui donne au joueur une vue depuis le ciel d’une entreprise de parcs d’attractions en expansion. Hassabis a ensuite créé sa propre société de jeux avant de décider plus tard de poursuivre un doctorat en neurosciences. Il voulait comprendre le niveau algorithmique du cerveau : pas les interactions entre les neurones microscopiques mais les architectures plus grandes qui semblaient donner naissance à l’intelligence puissante de l’humanité. « L’esprit est l’objet le plus intrigant de l’univers », dit Hassabis. Il essayait de comprendre comment il fonctionnait en préparation de sa quête de vie. « Sans comprendre que j’avais en tête l’IA tout le temps, cela ressemble à un parcours aléatoire », dit Hassabis de sa trajectoire professionnelle : échecs, jeux vidéo, neurosciences. « Mais j’ai utilisé chaque morceau de cette expérience. » En 2013, lorsque DeepMind avait trois ans, Google est venu frapper à la porte. Une équipe d’exécutifs de Google est venue à Londres en jet privé, et Hassabis les a impressionnés en leur montrant un prototype d’IA que son équipe avait appris à jouer au jeu informatique Breakout. La technique signature de DeepMind derrière l’algorithme, l’apprentissage par renforcement, était quelque chose que Google ne faisait pas à l’époque. Il était inspiré par la façon dont le cerveau humain apprend, une compréhension qu’Hassabis avait développée pendant son temps en tant que neuroscientifique. L’IA jouerait au jeu des millions de fois et serait récompensée chaque fois qu’elle marque des points. Grâce à un processus de renforcement basé sur des points, elle apprendrait la stratégie optimale. Hassabis et ses collègues croyaient fermement à la formation de l’IA dans des environnements de jeux, et les dividends de cette approche ont impressionné les exécutifs de Google. « Je les ai aimés immédiatement », dit Alan Eustace, ancien vice-président de Google, qui dirigeait l’acquisition de DeepMind. Google a acheté DeepMind pour une somme non divulguée, mais qui selon les rumeurs serait d’environ 500 millions de dollars.
Dans la revue, on peut également noter que le jeu favori d’Hassabis en ce moment est un jeu de stratégie appelé Polytopia. L’objectif est de faire croître un petit village en une empire mondiale grâce à des avancées technologiques graduelles. Hassabis croit que l’avancement technologique est fondamentalement bénéfique pour l’humanité et qu’il est possible de prévoir et de minimiser les risques liés à l’IA sous le capitalisme. Il pense également que la richesse de l’IA générale, s’il arrive, devrait être redistribuée. Cependant, d’autres personnes sont moins optimistes quant à l’arrivée de cet avenir utopique, étant donné que les dernières décennies de croissance dans l’industrie de la technologie ont coïncidé avec d’importants augmentations de l’inégalité de la richesse. Il est donc important de noter que pour obtenir une redistribution équitable de la richesse, il faut également une volonté politique et des transformations structurelles de la société. Enfin, il est important de souligner que la sculpture ADN de l’escalier en spirale de DeepMind, est conçue pour tourner mais que le moteur est actuellement en panne, rappelant ainsi que la réalisation de l’IA générale est un processus complexe et fragile qui nécessite une attention constante.