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La montée en puissance du calcul numérique

Surmonter la barrière du sens en intelligence artificielle en déployant des capteurs dans le monde réel

Crédit photo: Simon Jowett

Aucun chercheur en intelligence artificielle qui se respecte ne revendiquerait A.I. va reprendre le rôle de l'homme dans ce monde de si tôt. Il y a encore de nombreux A.I. fondamentaux. défis qui arrêtent la montée des ordinateurs surhumains. Ces défis ne disparaîtront pas, pas même dans ces données – ou si vous voulez “A.I. révolution »- à laquelle nous sommes confrontés en ce moment.

À travers l’exemple d’un nouveau domaine scientifique que nous explorons à la laboratoire de calcul informatique dirigé par mon collègue Martin Atzmüller Je veux montrer quel travail a été réellement accompli à la limite de A.I. fondamental et appliqué. et pourquoi cela est pertinent pour la science, l'industrie et la société.

Dans ce post, je soutiendrai que:

  • Fondamental Les défis de l'IA tels que la barrière de sens peuvent être relevés par l'industrie appliqué Preuve de concepts AI.
  • Même la chose la plus difficile à mesurer dans la société, bonheur, peut être abordé par la nouvelle science de Sensemaking informatique.

L'intelligence artificielle frappe la barrière du sens

Pour citer A.I. chercheur Melanie Mitchell «La course à la commercialisation de A.I. Les chercheurs ont été soumis à une pression énorme pour produire des systèmes «suffisamment efficaces» pour des tâches limitées. Mais finalement, l’objectif de développer digne de confiance A.I. Cela nécessitera une étude plus approfondie de nos propres capacités remarquables et une nouvelle compréhension des mécanismes cognitifs que nous utilisons nous-mêmes pour comprendre le monde de manière fiable et robuste. "

Je suis entièrement d'accord avec le histoire d'opinion très percutante Melanie a écrit en novembre dernier dans le New York Times. Elle poursuit: «La journée d’aujourd’hui les systèmes manquent cruellement de l'essence de l'intelligence humaine: compréhension les situations que nous vivons, capables de saisir leur signification. »La compréhension du contexte, des multiples interprétations et des nuances est une caractéristique essentielle de l'homme.

Prenons par exemple l'image suivante des courbes sableuses:

Crédit photo: Bureau of Land Management California

Les ordinateurs ont le plus de difficulté à comprendre la différence entre les courbes sableuses ci-dessus et par exemple les courbes humaines ci-dessous:

Crédit photo: Heitor Magno

C'est un cas où les humains surpassent les ordinateurs pour comprendre le monde qui les entoure à un niveau fondamental.

Et même si j’adorerais discuter de questions fondamentales dans A.I. Je vais en rester là pour l'instant. Il y a beaucoup plus de recherches intéressantes à faire. Le fait est que l’industrie pourrait simplement être en mesure d’aider à résoudre des problèmes fondamentaux tels que ceux-ci, en prouvant les concepts appliquant A.I. dans le monde réel. Et les applications possibles pourraient vous surprendre.

Sensemaking informatique à la rescousse

Retour au laboratoire de calcul Martin's. L'année dernière, nous avons compris qu'avec l'émergence de l'Internet des objets, des appareils intelligents et de l'informatique omniprésente, la prise de décision informatisée permet la collecte de données sur les interactions multimodales à une échelle sans précédent. Ces nouvelles technologies permettent de mieux comprendre le comportement humain, ainsi que de permettre la modélisation structurelle et l'analyse des structures d'interaction sociale.

Cadre axé sur les données pour optimiser le bonheur

Les recherches actuelles sur le bonheur portent principalement sur l'autodéclaration, comme la méthode de reconstruction de jour et l'échantillonnage d'expérience. Bien que ces méthodes de recherche présentent des avantages certains, elles présentent également des inconvénients qui peuvent être compensés par l'utilisation d'appareils mobiles, de réseaux de capteurs et de capteurs portables.

Figure de Vers l'estimation du bonheur à l'aide de la perception sociale, Atzmüller, Kolkman, Liebregts & Haring

Selon nous, les données objectives peuvent être mesurées afin de permettre des prédictions et, en fin de compte, d'influencer les individus (pour qu'ils adaptent / modifient leur comportement) afin d'accroître leur bien-être et leur bonheur, e. g., en utilisant des recommandations.

Preuve de bonheur

Les idées sont bonnes et notre papier a été accepté. Certains scientifiques plus traditionnels penseraient que cela est fait lors de la publication d'un article. Mais nous pensons que ce travail n’est que le début. Nous voulons sortir notre travail de notre laboratoire et le prouver dans l'industrie. Non seulement cela fonctionne, mais aussi que vous pouvez gagner de l'argent avec cela.

Figure de Conception de la perturbation intelligente

Des entreprises comme Hitachi sont déjà actifs dans le domaine de la mesure du bonheur. Donc, ce secteur de recherche et d’affaires est moins tiré par les cheveux que vous ne le pensez. Nous avons étudié plusieurs cas d'utilisation, avec des écoles et des équipes professionnelles présentant un modèle commercial potentiel. Il est également vrai que nous n’avons pas trouvé le financement adéquat pour exécuter une preuve de concept réelle. Cet article de blog est une invitation ouverte à l'industrie à participer à cet important travail.

Une fois que nous aurons réuni les fonds et construit la première preuve de concept, je vous en ferai rapport. Pour l'instant je vais me remettre au travail.

Pour être clair, dans ce post, j'ai soutenu que:

  • Fondamental Les défis de l'IA tels que la barrière de sens peuvent être relevés par l'industrie appliqué Preuve de concepts AI.
  • Même la chose la plus difficile à mesurer dans la société, bonheur, peut être abordé par la nouvelle science de Sensemaking informatique.

L'ajout de capteurs dans notre monde et l'utilisation d'algorithmes pour tenter de comprendre ce qui se passe sur la base de données de capteurs constituent un axe de recherche très important au cœur d'AI. Mais cette quête est aussi extrêmement pertinente pour l’industrie. Ensemble, nous pouvons unir nos forces et profiter mutuellement de toutes les nouvelles possibilités passionnantes.


La montée en puissance du calcul numérique a été publié à l'origine dans Hacker midi sur Medium, où les gens poursuivent la conversation en soulignant et en répondant à cette histoire.

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