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Intelligence artificielle en 2019: Terminator déjà ou pas?

Il y a un phénomène psychologique amusant: répétez n'importe quel mot plusieurs fois, et il finira par perdre tout son sens, deviendra un chiffon humide, un rien phonétique. Pour beaucoup d'entre nous, l'expression «intelligence artificielle» a depuis longtemps perdu sa signification. L’intelligence artificielle est désormais omniprésente dans la technologie, elle alimente tout, de la télévision à la brosse à dents, mais cela ne veut pas dire que c’est le cas. Donc ça ne devrait pas être.

Intelligence artificielle: bien ou mal

Alors que la phrase "intelligence artificielle",Sans aucun doute, si elle est mal utilisée, cette technologie en fait plus que jamais, à la fois en bien et en mal. Il est utilisé dans les soins de santé et le combat; aide les gens à écrire de la musique et des livres; évalue votre cote de crédit et améliore les photos prises avec votre téléphone. En bref, elle prend des décisions qui affectent votre vie, que cela vous plaise ou non.

Il peut être difficile d’être d’accord avec cet accord etle battage publicitaire avec lequel AI parle des entreprises de technologie et des annonceurs. Prenez, par exemple, la brosse à dents Oral-B Genius X, l'un des nombreux appareils présentés au CES cette année qui vantait les prétendues capacités de l'IA. Mais en regardant de plus près, il apparaîtra clairement que la brosse vous indique simplement si vous vous brossez les dents pendant le temps requis et au bon endroit. Il existe plusieurs capteurs intelligents qui vous permettent de déterminer où vous avez un pinceau dans la bouche, mais appeler cela une intelligence artificielle est un non-sens, rien de plus.

Le battage médiatique crée un malentendu. La presse peut gonfler et exagérer toute étude en collant l'image de Terminator sur toute histoire vague d'IA. Cela conduit souvent à une confusion sur ce qu'est l'intelligence artificielle. Cela peut être un sujet difficile pour les non-spécialistes, et les gens associent souvent à tort l'IA moderne à la version avec laquelle ils sont le plus familiers: la représentation de science-fiction d'un ordinateur conscient beaucoup plus intelligent que l'homme. Les experts appellent cette image particulière de l'intelligence artificielle une intelligence artificielle générale, et si nous pouvons jamais créer quelque chose comme ça, ce le sera très bientôt. Jusque-là, exagérer les capacités, l'intelligence ou les capacités du système d'IA ne faciliterait pas le processus.

C’est beaucoup mieux de parler d’apprentissage automatique, etpas sur l'intelligence artificielle. Il s'agit d'un sous-champ de l'intelligence artificielle, qui inclut presque toutes les méthodes qui ont le plus grand impact sur le monde à l'heure actuelle (y compris ce que l'on appelle l'apprentissage en profondeur). Il n’ya pas de mysticisme «AI» dans cette phrase, mais c’est plus utile pour expliquer le rôle de cette technologie.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique? Au cours des dernières années, nous avons eu l’occasion de lire des dizaines d’explications, et la différence la plus importante que j’ai trouvée pour moi-même réside tout à fait dans le titre: l’apprentissage automatique est tout ce qui permet aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes. Mais ce que cela signifie vraiment est une question beaucoup plus grande.

Commençons par le problème. Supposons que vous souhaitiez créer un programme capable de reconnaître les chats. Vous pouvez l'écrire à l'ancienne, en ayant programmé des règles évidentes, comme "les chats ont des oreilles pointues" et "les chats moelleux". Mais que fera le programme lorsque vous lui montrerez l'image d'un tigre? La programmation de chaque règle prend beaucoup de temps et vous devrez expliquer de nombreux concepts différents, tels que «fluffiness» et «spotting». Mieux vaut laisser la voiture vous apprendre. Alors vous lui donnez une énorme collection de photos de chats et elle les scanne pour trouver ses propres motifs dans ce qu'elle voit. Au début, il relie les points, le plus souvent de manière aléatoire, mais vous le vérifiez encore et encore, en gardant les meilleures versions. Et avec le temps, elle commence à bien déterminer ce qu’est un chat et ce qu’il n’est pas.

Jusqu'à présent, tout est prévisible. En fait, vous avez probablement déjà lu une explication similaire - désolé pour cela. Une autre chose est importante. Quels seront les effets secondaires de l’apprentissage d’un système décisionnel comme celui-ci?

Le plus gros avantage de cette méthode est le plusl'évidence: vous ne devez jamais programmer ce système. Bien entendu, vous travaillerez dur pour améliorer les principes de traitement des données par le système, tout en trouvant des moyens plus raisonnables d'extraire des informations, mais vous ne direz pas au système ce qu'il faut rechercher. Cela signifie qu'elle sera capable de trouver des modèles que les gens en général peuvent ignorer ou même ne pas penser. Et comme tout ce dont le programme a besoin, ce sont des données - 1 et 0 -, il peut être formé pour effectuer diverses tâches, car le monde fourmille littéralement de données. Avec un marteau d'apprentissage automatique dans votre main, le monde numérique sera rempli de clous, prêts à être activés.

Mais maintenant, pensez aux lacunes. Si vous n’entraînez pas l’ordinateur, comment savez-vous comment il prend les décisions? Les systèmes d'apprentissage automatique ne peuvent pas expliquer leur raisonnement, ce qui signifie que votre algorithme peut bien fonctionner pour de mauvaises raisons. De la même manière, étant donné que tout ce que l'ordinateur sait, ce sont les données que vous lui donnez, il peut développer un biais, ou ne peut être utile que dans le cadre de tâches étroites et similaires aux données qu'il a vues auparavant. Il n’a pas le sens commun que vous pourriez attendre d’une personne. Vous pouvez créer le meilleur logiciel de reconnaissance de chats au monde, mais cela ne vous dira jamais que les chatons ne peuvent pas conduire de motos ou qu'il est probable que le chat s'appelle Koschey Immortal ou Alexey Tolstoy.

Apprendre des ordinateurs pour apprendre par eux-mêmes estastuce brillante. Et comme toutes les astuces, celle-ci comprend des astuces. Il y a une raison dans les systèmes d'IA, si vous voulez l'appeler ainsi. Mais ce n’est pas un esprit organique, et il ne respecte pas les mêmes règles que les humains. Vous pourriez aussi bien demander: à quel point un livre est-il intelligent? Quelle expérience est codée dans le pan?

Où sommes-nous maintenant, avec notre artificiellel'intellect? Après de nombreuses années de gros titres faisant état de la prochaine grande avancée (qui ne s'est pas encore produite et que les gros titres ne s'atténuent pas), certains experts en viennent à la conclusion que nous avons atteint un certain plateau. Mais cela n’interfère pas avec le progrès. En ce qui concerne la recherche, les possibilités d’étudier avec les connaissances dont nous disposons déjà sont immenses, et en ce qui concerne le produit, nous n’avons vu que le sommet de l’iceberg algorithmique.

Kai-Fu Lee, capital-risqueur et ancienLe chercheur en intelligence artificielle décrit le moment actuel comme "l'ère de l'introduction", lorsque la technologie commence à "éclabousser les frontières du laboratoire". Benedict Evans compare l'apprentissage automatique aux bases de données relationnelles, qui dans les années 90 ont fait fortune et transformé des industries entières, mais il sera si ordinaire que vous vous ennuierez si votre vision est assombrie par la grandeur d'une intelligence artificielle semblable au cinéma. Nous sommes maintenant au stade où l'IA devrait devenir normale, familière. Très vite, l'apprentissage automatique se fera en chacun de nous et nous ne ferons plus attention à cela.

Mais jusqu'à présent, cela n'est pas arrivé.

Actuellement, l'intelligence artificielle estL'apprentissage automatique reste encore quelque chose de nouveau, souvent inexpliqué ou mal compris. Mais à l'avenir, cela deviendra si familier et banal que vous cessez de le remarquer.

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