Tirant parti des années de recherche en sciences cognitives du MIT, Nara Logics intègre des découvertes sur le cerveau dans sa plate-forme d’IA.
Malgré tous les progrès réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle, le processeur d’information le plus flexible et le plus efficace au monde reste le cerveau humain. Bien que nous puissions prendre rapidement des décisions basées sur des informations incomplètes et changeantes, de nombreux systèmes d’intelligence artificielle actuels ne fonctionnent qu’après avoir été formés sur des données bien étiquetées, et lorsque de nouvelles informations sont disponibles, une reconversion complète est souvent nécessaire pour les incorporer.
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Maintenant, la startup Nara Logics, cofondée par un ancien du MIT, tente de faire passer l’intelligence artificielle au niveau supérieur en imitant plus étroitement le cerveau. Le moteur d’intelligence artificielle de la société utilise des découvertes récentes en neurosciences pour reproduire la structure et le fonctionnement du cerveau au niveau du circuit.
Le résultat est une plate-forme d’IA qui présente un certain nombre d’avantages par rapport aux systèmes traditionnels basés sur des réseaux neuronaux. Alors que d’autres systèmes utilisent des algorithmes fixes méticuleusement réglés, les utilisateurs peuvent interagir avec la plate-forme de Nara Logics, en modifiant les variables et les objectifs pour explorer davantage leurs données. La plate-forme peut également commencer à fonctionner sans données de formation étiquetées et peut incorporer de nouveaux ensembles de données dès qu’ils sont disponibles. Peut-être plus important encore, la plate-forme de Nara Logics peut fournir les raisons de chaque recommandation qu’elle formule – un moteur clé de l’adoption dans des secteurs tels que les soins de santé.
«Beaucoup de nos clients du secteur de la santé disent avoir eu des systèmes d’IA qui donnent la probabilité que quelqu’un soit réadmis à l’hôpital, par exemple, mais ils n’ont jamais eu ces« mais pourquoi? raisons d’être en mesure de savoir ce qu’ils peuvent faire à ce sujet », déclare Jana Eggers, PDG de Nara Logics, qui dirige l’entreprise avec le CTO et fondateur Nathan Wilson PhD ’05.
L’IA de Nara Logics est actuellement utilisée par les organisations de soins de santé, les entreprises de consommation, les fabricants et le gouvernement fédéral pour réduire les coûts et mieux dialoguer avec les clients.
«C’est pour les personnes dont les décisions se compliquent parce qu’il y a plus de facteurs [and data] ajoutées, et pour les personnes qui envisagent différemment des décisions complexes, car de nouvelles informations sont disponibles », déclare Eggers.
L’architecture de la plate-forme est le résultat de la décision de Wilson d’embrasser les complexités de la neuroscience plutôt que d’abstraire de celles-ci. Il a développé cette approche pendant plus d’une décennie en travaillant au Département des sciences du cerveau et des sciences cognitives du MIT, qui a longtemps occupé la mission de rétro-ingénierie de l’esprit humain.
«Chez Nara Logics, nous pensons que les neurosciences sont sur une très bonne voie qui mènera à des moyens vraiment passionnants de prendre des décisions que nous n’avons jamais vues auparavant», dit Wilson.
Suite à une passion
Wilson a fréquenté l’Université Cornell pour ses diplômes de premier cycle et de maîtrise, mais une fois arrivé au MIT en 2000, il est resté dans les parages. Au cours d’un doctorat de cinq ans et d’un post-doctorat de sept ans, il a créé des cadres mathématiques pour simuler la fonction cérébrale.
«La communauté du MIT se concentre vraiment sur la création de nouveaux modèles de calcul qui vont au-delà de ce qu’offre l’informatique», déclare Wilson. «Le travail est lié à l’informatique, mais il considère également ce que fait notre cerveau qui pourrait nous apprendre comment les ordinateurs fonctionnent ou comment les ordinateurs pourraient fonctionner.»
Les nuits et les week-ends des dernières années de son post-doctorat, de 2010 à 2012, Wilson commençait également à traduire ses algorithmes en un système commercial dans le travail qui serait le fondement de Nara Logics. En 2014, son travail a attiré l’attention d’Eggers, qui avait dirigé un certain nombre d’entreprises prospères mais était devenu blasé par le battage médiatique autour de l’intelligence artificielle.
Eggers est devenu convaincu que le moteur d’IA de Nara Logics offrait un moyen supérieur d’aider les entreprises. Même à l’époque, le moteur, que la société appelle Nara Logics Synaptic Intelligence, avait des propriétés qui le rendaient unique dans le domaine.
Dans le moteur, les objets dans les données des clients, tels que les patients et les traitements, s’organisent en matrices en fonction des caractéristiques qu’ils partagent avec d’autres objets, dans une structure similaire à ce qui a été observé dans les systèmes biologiques. Les relations entre les objets se forment également à travers une série de fonctions locales que l’entreprise appelle des règles d’apprentissage synaptique, adaptées à partir d’études en neurosciences basées sur les cellules et les circuits.
«Ce que nous faisons, c’est cataloguer toutes les métadonnées et ce que nous appelons nos Connectomes entrent et exploitent la base de données de données non structurées et construisons des liens à travers tout cela qui relient ces choses», explique Wilson. «Une fois que vous avez cette expérience, vous pouvez entrer et dire:« J’aime ceci, ceci et cela », et vous laissez le moteur analyser les données et vous donner des correspondances avec ces paramètres. Ce que vous n’aviez pas à faire, c’est de savoir quelle était la bonne réponse pour de nombreuses personnes similaires. Vous sautez toute cette étape. «
Chaque objet de Synaptic Intelligence de Nara Logics stocke ses propriétés et ses règles localement, ce qui permet à la plate-forme de s’adapter aux nouvelles données en ne mettant à jour qu’un petit nombre d’objets associés. On pense que l’approche ascendante est utilisée par le cerveau.
«C’est totalement différent de l’apprentissage en profondeur ou d’autres approches qui disent simplement:« Nous allons tout optimiser globalement, et chaque cellule fait ce que l’algorithme global lui dit »», explique Wilson. «Les neuroscientifiques nous disent que chaque cellule prend des décisions de son propre chef dans une certaine mesure.»
La conception permet aux utilisateurs d’explorer les relations dans les données en «activant» certains objets ou fonctionnalités et en voyant ce qui est activé ou supprimé.
Pour donner une réponse, le moteur de Nara Logics n’active qu’un petit nombre d’objets dans son jeu de données. La société dit que cela est similaire au «codage clairsemé» censé être utilisé dans les régions supérieures du cerveau, dans lesquelles seul un petit nombre de neurones sont activés à un moment donné. Le principe de codage clairsemé permet à l’entreprise de retracer le chemin de sa plate-forme et de donner aux utilisateurs les raisons de ses décisions.
Au fur et à mesure que la société a mûri, Wilson est restée branchée sur les recherches de la communauté du MIT, et Nara Logics a participé à l’accélérateur de démarrage STEX25, géré par le programme de liaison industrielle du MIT, où Wilson dit que la société a établi de nombreux contacts qui se sont transformés en clients.
Tirer parti d’une IA semblable à l’esprit
Les fabricants utilisent déjà la plate-forme de Nara Logics pour mieux comprendre les données des appareils Internet des objets, les entreprises de consommation l’utilisent pour mieux se connecter avec les clients et les groupes de soins de santé l’utilisent pour prendre de meilleures décisions de traitement.
«Nous nous concentrons sur un algorithme spécifique, qui est la mécanique de la prise de décision», dit Wilson. « Nous pensons que c’est quelque chose que vous pouvez codifier, et nous pensons que c’est quelque chose qui sera extrêmement précieux si vous pouvez réussir ce processus. »
Alors que Covid-19 perturbait les industries et soulignait la nécessité pour les organisations d’investir dans des outils logiciels adaptatifs, Nara Logics a presque doublé sa base de clients. Les fondateurs sont ravis de mettre à l’échelle une solution qu’ils jugent plus collaborative et plus réactive envers les humains que les autres systèmes d’IA.
«Nous pensons que la différence la plus importante à laquelle nous contribuons est de créer une IA dans laquelle les gens participent et les gens sont au courant – ils sont conscients et comprennent et conscients de ce qu’il fait», dit Wilson. «Cela les aide à prendre des décisions plus intelligentes chaque jour, et celles-ci s’additionnent pour faire une grande différence.»
Écrit par Zach Winn
La source: Massachusetts Institute of Technology
