Un spin-off du MIT, iSee, développe et teste un système de conduite autonome qui s’appuie sur une nouvelle approche de l’intelligence artificielle (IA). Au lieu de mettre en place des règles simples ou des algorithmes d’apprentissage machine pour entraîner des voitures, la startup s’inspire des sciences cognitives pour doter les machines d’une sorte de bon sens, c’est-à-dire la capacité à traiter rapidement de nouvelles situations. iSee développe des algorithmes qui tentent d’égaler la façon dont les humains comprennent et appréhendent le monde physique, y compris dans les interactions avec d’autres personnes. Cette approche pourrait conduire les véhicules autonomes à beaucoup mieux gérer des scènes inconnues et des interactions complexes sur la route.
La capacité de transposer un apprentissage entre diverses situations est également une caractéristique de l’intelligence humaine. Les systèmes d’apprentissage machine les plus intelligents sont encore très limités par comparaison. Le laboratoire de Tenenbaum combine l’apprentissage machine classique et les nouvelles approches de “programmation probabiliste”. Cela permet aux machines d’apprendre à déduire des choses sur le monde physique ainsi que les intentions des autres, et ce malgré l’incertitude. Tenenbaum essaie de rétro-concevoir la façon dont le cerveau d’un jeune bébé fonctionne pour développer des systèmes d’IA beaucoup plus performants.
