L'ingrédient secret de la créativité informatique

Les ordinateurs peuvent-ils être créatifs ? C'est une question susceptible de générer des réponses controversées. Cela soulève également des questions importantes, comme la définition de la créativité.

Apparemment n'ayant pas peur de la controverse, IBM s'est lancé dans la mêlée en répondant à ce poseur par un « oui » retentissant. Les ordinateurs peuvent être créatifs, disent-ils, et pour le prouver, ils ont construit une machine de créativité informatique qui produit des résultats qu'un humain averti considérerait comme nouveaux, utiles et même précieux - les caractéristiques d'une véritable créativité.

Le domaine choisi par IBM pour cette entreprise est la cuisine. La machine à créativité de l'entreprise produit des recettes à partir d'ingrédients ou de styles de cuisine choisis. Et ils ont demandé à des chefs professionnels d'évaluer les résultats et de dire que les commentaires sont prometteurs.

D'abord un peu de contexte. Les machines informatiques ont beaucoup évolué depuis qu'elles ont été utilisées pour la première fois à la guerre pour le craquage de code et la visée des armes à feu et dans les affaires pour le stockage, la tabulation et le traitement des données.

Mais il a fallu un certain temps pour que ces machines correspondent aux capacités humaines de l'homme. En 1997, par exemple, la machine Deep Blue d'IBM a utilisé le raisonnement déductif pour battre pour la première fois le champion du monde d'échecs.

Son successeur, un ordinateur appelé Watson, est allé plus loin en 2011 en appliquant un raisonnement inductif à d'énormes ensembles de données pour battre les experts humains du jeu télévisé Jeopardy !.

Aujourd'hui, Lav Varshney et ses amis du T J Watson Research Center d'IBM à Yorktown Heights utilisent Watson pour s'attaquer au problème de la créativité informatique. Ils ont révélé certains aspects du travail à la presse le mois dernier et en ont maintenant publié davantage sur arXiv.

Leur premier problème est bien sûr de définir la créativité. La créativité est la génération d'un produit jugé nouveau et également approprié, utile ou précieux par un groupe social suffisamment informé, disent Varshney et ses amis.

Ainsi, un facteur clé dans leur travail est que la créativité est entièrement subjective et nécessite donc un retour détaillé d'experts humains. Un système de créativité informatique n'a pas de sens dans un univers fermé dépourvu de personnes, disent-ils.

De plus, cette définition implique que la créativité est un processus en principe automatisable. Varshney et ses collègues discutent d'un plan bien connu en 8 étapes qui décrit le processus créatif. Cela commence par trouver un problème, rassembler des informations à son sujet, y réfléchir puis générer des idées, parfois en combinant les anciennes. Les dernières étapes consistent à sélectionner les meilleures idées et à les mettre en œuvre.

Voila!

Il est clair que certaines de ces étapes sont plus faciles pour les humains que pour les ordinateurs et vice versa. Donc Varshney et co recréent ce processus avec un modèle collaboratif innovant dans lequel les humains effectuent certaines tâches et les ordinateurs les autres.

Le choix du problème, pour créer de nouvelles recettes, est clairement une décision humaine. L'équipe a ensuite rassemblé des informations en téléchargeant un large corpus de recettes comprenant des plats du monde entier utilisant une grande variété d'ingrédients, des combinaisons de saveurs, des suggestions de service, etc.

Ils téléchargent également des informations connexes telles que des descriptions de cuisines régionales de Wikipedia, la concentration d'ingrédients aromatiques dans différents aliments de la base de données Volatile Compounds in Food et le Manuel des ingrédients de saveur de Fenaroli. Le big data est donc au cœur de cette approche, on pourrait l'appeler la sauce secrète.

Ils développent ensuite une méthode pour combiner les ingrédients d'une manière qui n'a jamais été tentée en utilisant un algorithme de nouveauté qui détermine à quel point la recette résultante apparaîtra surprenante à un observateur expert.

Cela dépend de facteurs tels que l'agrément de la saveur. L'ordinateur évalue cela à l'aide d'un ensemble de saveurs que les gens trouvent agréables, ainsi que des propriétés moléculaires de l'aliment qui produisent ces saveurs, telles que sa surface, le nombre d'atomes lourds, la complexité, le nombre de liaisons rotatives, le nombre d'accepteurs de liaisons hydrogène, etc. .

La dernière étape est une interface qui permet à un expert humain de saisir certains ingrédients de départ tels que la poitrine de porc ou le filet de saumon et peut-être un choix de cuisine comme le thaï. L'ordinateur génère un certain nombre de nouveaux plats, expliquant son raisonnement pour chacun. Parmi ceux-ci, l'expert en choisit un et le fabrique ensuite.

Ces experts humains semblent impressionnés. Varshney and co.

Et ils ont même permis à des chefs professionnels de tester le nouveau système lorsqu'ils conçoivent des menus. Les chefs professionnels de divers hôtels, restaurants et écoles culinaires ont indiqué que le système les aidait à explorer de nouvelles perspectives alimentaires, disent-ils.

Si le reste d'entre nous aura la chance de l'essayer, Varshney et ses collègues ne le disent pas. Vraisemblablement, il serait trivial de créer une interface Web qui permettrait à n'importe qui de l'utiliser. Et pourtant, IBM n'a pas offert d'accès général.

C'est peut-être quelque chose à espérer. Ou peut-être qu'IBM a d'autres idées en tête.

Il sera intéressant de voir où ces chercheurs suivront le processus. S'ils sont convaincus que leur machine de créativité informatique fonctionne bien pour la conception de recettes, où pourraient-ils l'appliquer autrement avec un ensemble de données tout aussi riche et volumineux à exploiter et à analyser ?

Suggestions dans la section commentaires s'il vous plaît.

Réf : arxiv.org/abs/1311.1213 : Une approche Big Data de la créativité informatique

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