Programme Aristo AI de l’Allen Institute Institute passe finalement un test scientifique de huitième année – Newstrotteur

Le logiciel Aristo AI a permis à un élève de huitième année de réussir un test scientifique. (Illustration AI2)

Cinq ans après le décès du milliardaire de Seattle, Paul Allen a mis au défi les chercheurs d’élaborer un programme d’intelligence artificielle assez intelligent pour passer un test scientifique de huitième année, cet exploit a été déclaré accompli – par l’équipe locale.

L’Institut Allen pour l’Intelligence Artificielle, ou AI2, a annoncé aujourd’hui que son logiciel Aristo avait obtenu une note supérieure à 90% à un test à choix multiples destiné aux élèves de huitième année et à plus de 80% à un test destiné aux lycéens.

Il y a bien sûr des réserves: l’examen, basé sur les tests d’aptitude des régents de New York, excluait les questions dépendant de l’interprétation d’images ou de diagrammes. Ces questions auraient nécessité des compétences en interprétation visuelle non programmées dans Aristo. Les questions nécessitant une réponse directe (c’est-à-dire une question à développement) ont également été omises. Et pour ce que cela vaut, Aristo aurait été inutile en dehors des domaines scientifiques dans lesquels il avait été formé.

Néanmoins, l’exercice a montré à quel point l’intelligence artificielle avait évolué depuis 2016, année où tous les programmes participant au Défi scientifique Allen AI à 80 000 $ avaient échoué.

«C’est une avancée décisive parce que c’est un résultat remarquable pour les questions de test standardisées qui nécessitent un degré de compréhension du langage naturel, un raisonnement et même du bon sens», a déclaré à Newstrotteur, dans un courrier électronique, le PDG d’AI2. «Ceci est très différent des tests de référence standard et des jeux de société comme Go. Même il y a un an, personne n’aurait pu anticiper des progrès aussi rapides sur les questions scientifiques de 8e et 12e années! »

Les travaux s’appuient sur une série d’agents d’intelligence artificielle chargés de l’interprétation des langues, notamment le programme ELMo d’AI2 et le programme BERT mis au point au centre de recherche de Google à Seattle. Aristo tire parti de huit types d’agents de résolution de problèmes – allant d’un agent qui cherche simplement des réponses dans une base de données à un agent qui vérifie des listes de concepts associés (appelés tuples) à un agent qui effectue un raisonnement qualitatif.

Chaque solutionneur de problèmes produit un score pour la réponse à choix multiple préférée et Aristo pondère les différents scores pour sélectionner le choix le plus probable. Le programme optimise ses performances grâce à des cycles d’entraînement et d’étalonnage.

Par exemple, l’une des questions du test demande: «Comment les particules d’un bloc de fer sont-elles affectées lorsque le bloc est fondu? (A) Les particules gagnent en masse. (B) Les particules contiennent moins d’énergie. (C) Les particules se déplacent plus rapidement. (D) Les particules augmentent de volume. "

Pour répondre à la question, Aristo récupère la connaissance selon laquelle les particules se déplacent plus rapidement lorsque la chaleur d’une particule augmente, associe le terme «fondu» à «chaleur», associe le terme «plus rapide» à «plus rapidement» et attribue la note C choix.

La combinaison de différentes approches de résolution de problèmes a permis à Aristo de relever son score au test de 63,1% en 2016 à 91,6% pour le test de huitième année. Le programme a presque aussi bien réussi, soit 83,5%, à l’examen de 12e année.

Dans un article de recherche sur le projet, Etzioni et d’autres chercheurs d’AI2 – dont Peter Clark, directeur de recherche principal du projet Aristo – affirment que la note de passage du programme «n’est qu’un pas sur le long chemin qui mène à une machine qui possède une profonde compréhension de la science. et réalise le rêve original de Paul Allen d’un Digital Aristotle. "

Les chercheurs cherchent à étendre les compétences d’Aristo pour englober des questions à base de diagrammes et des questions à développement. À terme, la technologie devrait faire évoluer la situation en matière de réponse en langage naturel aux questions qui taxeraient le cerveau des adultes et des élèves de huitième année.

"Paul aurait été très heureux, mais ne nous laisserait pas nous reposer sur nos lauriers", a déclaré Etzioni à Newstrotteur. "Il demanderait: quelle est votre prochaine étape majeure vers la compréhension de la langue?"



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