211service.com
L'homme et la machine
Les ingénieurs de Pinterest créent constamment de nouveaux algorithmes d'intelligence artificielle pour aider ses utilisateurs à trouver ce qu'ils recherchent parmi des milliards d'images d'aliments, de produits, de maisons et d'autres objets. Faire correspondre les requêtes de recherche avec des images pertinentes est crucial pour fidéliser les utilisateurs. Mais jusqu'à l'année dernière, cela pouvait prendre des jours pour tester l'efficacité de chaque nouvel algorithme.
Pour affiner son apprentissage automatique et fournir de meilleurs résultats de recherche plus rapidement, Pinterest s'est tourné vers une source inattendue : l'intelligence humaine. Il a embauché des sociétés de crowdsourcing telles que CrowdFlower pour rassembler les gens afin qu'ils effectuent rapidement des micro-tâches telles que l'étiquetage des photos et l'évaluation de la qualité des résultats de recherche. En une heure, les travailleurs pouvaient tester collectivement des centaines de termes de recherche pour voir si les résultats correspondaient suffisamment bien.
Malgré toutes les avancées récentes de l'IA, les êtres humains restent plus aptes que les machines à distinguer, par exemple, une mosaïque de carreaux d'un motif similaire sur une couverture. Il faudra encore beaucoup de temps avant que les machines ne soient capables de le faire, déclare Mohammad Shahangian, data scientist chez Pinterest.
L'expérience de Pinterest révèle une vérité parfois oubliée : l'IA et l'apprentissage automatique dépendent autant des personnes que des mathématiques. Le moteur de recherche et le système publicitaire de Google utilisent des milliers d'évaluateurs humains pour évaluer la qualité de ses résultats de recherche basés sur l'IA et aider à identifier les publicités frauduleuses. Le logiciel de reconnaissance faciale de Facebook demande aux gens d'étiqueter leurs photos pour améliorer la précision. L'apprentissage en profondeur , une branche de l'IA responsable des récentes percées dans la reconnaissance vocale, la traduction linguistique et l'analyse d'images, peut nécessiter une formation humaine approfondie sur des ensembles de données triés sur le volet.
Comme Pinterest, de nombreuses entreprises embauchent CrowdFlower, Amazon's Mechanical Turk ou d'autres services de crowdsourcing pour nettoyer les données qui doivent être introduites dans la plupart des systèmes d'IA afin de leur enseigner les concepts et les relations qu'ils doivent connaître pour des tâches particulières. Les travailleurs effectuent des tâches telles que l'analyse du sentiment linguistique sur Twitter et l'élimination des photos ou des vidéos offensantes générées par les utilisateurs.
L'expérience de Pinterest révèle une vérité parfois oubliée : l'IA et l'apprentissage automatique dépendent autant des personnes que des mathématiques.
Parfois, les entreprises configurent des tâches pour que les gens les exécutent sans même s'en rendre compte. Par exemple, entrez le montant d'un chèque que vous déposez et que le guichet automatique n'a pas pu lire, et vous améliorez le système de la banque.
Mais même si les humains peuvent actuellement effectuer une partie de ce travail avec plus de précision que les machines, il semble probable que l'IA devrait éventuellement être suffisamment intelligente pour rattraper son retard. Il s'agit d'un embarras temporaire, déclare le chercheur en neurosciences Jeff Hawkins, cofondateur de la société d'intelligence artificielle Numenta, bien que le temporaire puisse s'étendre sur des années, voire des décennies, selon les experts.
Certains chercheurs en IA pensent que le modèle le plus utile sera un système hybride conçu au départ pour que les machines et les humains travaillent ensemble comme des partenaires plus égaux. L'organisation à but non lucratif Intermountain Healthcare à Salt Lake City, par exemple, gère un programme pilote pour aider les jeunes patients diabétiques qui commencent à vivre seuls, alors qu'ils ont tendance à souffrir de lacunes dans les soins. Une application pour smartphone fournit des conseils personnalisés en temps réel, grâce à un système de cloud computing de CognitiveScale, basé à Austin. En utilisant des données sur des facteurs tels que le comportement et le régime alimentaire d'un patient, il peut déterminer ce qui affecte le plus la glycémie du patient à un moment donné, suggérant quand manger et même fournissant des critiques de restaurants à proximité appropriés.
D'autres fusionnent l'intelligence humaine et l'IA de manière encore plus intime. Contrairement à Siri d'Apple, l'assistant virtuel M de Facebook utilise des personnes pour aider à prendre des décisions. Une fois que l'IA a choisi trois restaurants locaux, par exemple, des formateurs humains peuvent intervenir pour demander si une personne veut un certain type de nourriture ou un siège près de la fenêtre, puis réserver la table en ligne. Les formateurs, dont les actions sont suivies et réinjectées dans le système, aident l'IA à apprendre à faire plus par elle-même.
Le rêve ultime de nombreux chercheurs en intelligence artificielle est de créer des machines capables de penser aussi bien que les humains. Mais aujourd'hui, le jugement humain et la créativité restent indispensables. Même si vous avez une voiture de luxe, note John Giannandrea, vice-président de l'ingénierie chez Google, vous devez toujours décider où aller.