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Deux ans après qu'IBM a annoncé qu'il travaillait sur un programme informatique qui rivaliserait sur les téléviseurs Péril , l'événement sera diffusé sur trois jours le mois prochain . Le programme d'IBM, Watson, aura deux matchs contre les meilleurs joueurs du jeu télévisé, Ken Jennings et Brad Rutter, le plus performant recevant 1 million de dollars (IBM ferait don de ses gains à une œuvre caritative). Cela devrait faire un spectacle divertissant, mais on ne sait pas à quel point la performance de Watson serait significative.

L'ensemble des Péril .

IBM veut montrer qu'il a considérablement fait progresser l'état de l'intelligence des machines depuis 1997, lorsque son ordinateur Deep Blue a battu le grand maître d'échecs Garry Kasparov. Contrairement au jeu d'échecs, la compétition sur Péril nécessite une machine pour comprendre les nuances du langage, ce qui est l'un des problèmes les plus difficiles en informatique. Le système Watson ne sera pas connecté à Internet, il devra analyser les informations qui lui ont déjà été fournies et évaluer son niveau de confiance pour savoir s'il a trouvé la bonne réponse. (Watson n'écoutera pas non plus Alex Trebek lire les réponses pour lesquelles Péril les joueurs posent des questions ; ceux-ci seront entrés dans le programme sous forme de texte. Pour avoir un aperçu de la façon dont Watson trie les réponses possibles, vous pouvez essayer cette démonstration interactive du New York Times .)

Michael Littman , un chercheur en apprentissage automatique à l'Université Rutgers, déclare que même si Watson ne gagne pas le match, il se rapproche simplement de l'humain Péril champions serait un exploit impressionnant, car jusqu'à présent, les ordinateurs n'ont battu les humains que dans des jeux en monde fermé qui peuvent être réduits à des choix logiques, comme les échecs et le backgammon. Les machines ne sont pas parvenues à égaler les compétences humaines dans les jeux en monde ouvert et les puzzles tels que les mots croisés, dit Littman. IBM affirme que cela aura une valeur réelle - que Watson possède une telle dextérité linguistique et informatique qu'elle est susceptible de conduire à des outils utiles dans une grande variété de domaines. Par exemple, selon la société, cela pourrait devenir la base de moteurs pour répondre aux questions en médecine, en service client et en applications de voyage. C'est depuis longtemps un objectif de la recherche en intelligence artificielle : créer des systèmes qui ne soient pas fragiles, ou bons uniquement dans des domaines étroits.

Puis à nouveau, répondre Péril questions bien est en soi un domaine spécifique. Il utilise des jeux de mots et d'autres formes de jeux de mots d'une manière que d'autres applications ne font pas. J'ai examiné un peu ce travail et il semble être une collection intéressante de méthodes spéciales conçues pour Péril questions, qui ont tendance à tomber dans l'une des catégories assez restreintes, dit Stuart Russell , chercheur en IA à l'Université de Californie à Berkeley. Je ne veux pas minimiser l'effort qu'il a fallu pour le faire fonctionner, mais je ne suis pas sûr que cela représente une avancée significative pour l'IA car les techniques ne semblent pas se généraliser facilement à d'autres formes de compréhension du langage naturel. En d'autres termes, dit Doug Lénat , qui dirige Cycorp, une entreprise qui a travaillé pour insuffler aux logiciels d'IA des capacités de raisonnement de bon sens, même si la capacité de Watson à comprendre la grammaire et les subtilités du sens est précieuse, pour réussir en dehors de Péril il faudrait lui apprendre de nouveaux ensembles de règles pour chaque application. Vous pourriez faire quelque chose de similaire pour d'autres domaines, mais comme par le passé, plus le domaine est étroit, plus vous aurez de succès avec cela, dit Lenat. Il s'agit davantage d'une célébration de l'état de l'art actuel atteint par le traitement du langage naturel que d'une avancée dans cet état de l'art.

Certains chercheurs ont du mal à évaluer Watson car IBM n'a pas révélé grand-chose de l'informatique derrière elle. Marvin Minsky , professeur au MIT et pionnier de l'IA, dit qu'il ne pense pas qu'il serait juste de commenter le projet jusqu'à ce qu'IBM publie un rapport technique sur le système, son fonctionnement et ses résultats. La perspicacité pourrait venir de regarder l'émission, surtout lorsque Watson se trompe : ses réponses incorrectes figurent pour offrir des indices sur les méthodes du programme.

Lenat dit qu'il regardera ; il prévoit d'organiser une soirée de visionnage dans son entreprise. Car même si Watson ne représente pas nécessairement une percée pour l'IA, l'attention qu'il obtiendra sera positive pour le domaine, dit-il. C'est l'analogue de 2011 de ce que Deep Blue a fait aux échecs, dit Lenat. Il captivera l'imagination humaine.

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