En septembre dernier, Google annonçait la disponibilité de son service Neural Machine Translation (GNMT), un outil d’intelligence artificielle adaptée à la traduction de différentes langues. L’évolution de Google Traduction repose sur le deep learning (apprentissage profond) basé un réseau neuronal. Le résultat montre une plus grande fluidité et une meilleure traduction.
Mais en analysant le succès de ce service, l’équipe de Google a découvert une autre facette de son système d’intelligence artificielle. Dans un blog, une équipe composée de Mike Schuster, Nikhil Thorat (Google Brain Team) et Melvin Johnson (Google Translate) a mené une expérience. A partir de GNMT, ils ont traduit dans les deux sens un texte de l’anglais vers le coréen et également de l’anglais vers le japonais. Ils ont ensuite réalisé la traduction du même texte du coréen en japonais et inversement, sans recourir à l’anglais comme passerelle.
« Le système est capable de traduire de manière raisonnable du coréen au japonais et vice-versa, deux langues qui ne sont pas pour lui explicitement liées », indique le groupe de chercheurs. Ils ont baptisé ce procédé, une traduction « zero shot » (en zéro coup).
Mais l’existence d’une telle méthode soulève une question : si le système est capable d’établir des connexions entre des concepts et des mots qui ne sont pas formellement liés, est-ce que cela signifie qu’il a élaboré une notion de partage de connaissance sur ces mots à un niveau plus profond que la simple connaissance des similarités entre les langages ? Les chercheurs en sont persuadés et estiment que le système a développé son propre langage interne, une « interlingua ». Mais les scientifiques sont bien en peine d’aller plus loin dans leurs explications. « Les réseaux neuronaux sont complexes et les interactions difficiles à décrire », constatent humblement les 3 spécialistes de Google.
Cet apprentissage en propre n’est pas sans rappeler une autre étude de Google à propos de l’intelligence artificielle et le chiffrement. Le rapport montrait que, programmée pour protéger la confidentialité de communications, une IA peut développer des techniques de chiffrement pour repousser les tentatives d’espionnage.
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