Aujourd'hui, les programmes informatiques commencent à remplacer les comptables, les vendeurs, les traducteurs et même les journalistes. Selon un rapport de l'ONU, les robots occuperont bientôt 2/3 des emplois disponibles dans les pays en développement. Quelle est la réalité des films de science-fiction et est-il possible de parler maintenant du développement à part entière de l'intelligence artificielle?
Afin de répondre à cette question, nous suivrons le développement des principales fonctions de l'IA - analytique, communicative et créative - en Russie et à l'étranger. L'apprentissage automatique est une subdivision de la science de l'intelligence artificielle, dont la tâche est de «former» l'ordinateur à «penser» (et donc, à analyser des données, à identifier des modèles cachés et à résoudre des problèmes complexes sur la base de ceux-ci). Sans exagération, ces études sont à la "pointe" de la science et les travaux dans ce sens sont menés par les plus grandes et les plus avancées technologiquement du monde (dont Google, Microsoft et IBM). Les services qu'ils développent, tels que l'API Google Predictions, Microsoft Azure et IBM Watson, vous permettent de créer des modèles de connaissances basés sur de grandes données structurées.
Figure 2. Évolution des informations sur Internet.Il est important de noter que les algorithmes de traitement des données de ces services ne sont pas codés en dur, ils peuvent identifier indépendamment les modèles et tirer certaines conclusions. Le MIT Technology Review a inclus l'apprentissage automatique basé sur les résultats obtenus (apprentissage par renforcement, lorsque le programme mène des expériences et «apprend» de ses erreurs) dans le top 10 des technologies les plus avancées et les plus avancées de 2017.
Déjà, IBM Watson diagnostique le cancer avec une précision plusieurs fois supérieure à celle des docteurs en diagnostic expérimentés. La croissance exponentielle de la technologie informatique (présentée sur le graphique) démontre le développement accéléré des capacités de tels systèmes. Il convient également de noter que malgré leur complexité technologique, ces programmes ont une interface simple et conviviale, qui permet à tout utilisateur de les utiliser.
Figure 3. Croissance exponentielle des capacités informatiques (par Raymond Kurzweil).Des systèmes similaires se développent en Russie. Ainsi, le chef du Skolkovo Robotics Center Albert Efimov a annoncé le développement du système Sotsmedika, qui, selon les créateurs, devrait devenir un «véritable concurrent» du projet Watson susmentionné.
Un autre développement russe, la plate-forme Brain2 de la société Cognitive Systems, se concentre sur le traitement rapide des données volumineuses dans le modèle neuronal de connaissances pour les systèmes d'IA. Par exemple, un neuromodèle pour évaluer la valeur d'un bien immobilier (prix des maisons), formé sur 79 paramètres de 1461 objets immobiliers, est capable de prédire la valeur de l'objet avec une légère erreur (RMSE = 0,42), ce qui équivaut à l'évaluation d'un expert immobilier expérimenté. Dans le même temps, il n'a fallu que 20 minutes pour modéliser la formation. À titre de comparaison, un programmeur mathématicien expérimenté prendra au moins 30 heures pour résoudre un problème similaire en utilisant la meilleure bibliothèque d'apprentissage automatique gratuite Keras (TensorFlow), et le résultat sera légèrement meilleur (RMSE ≈ 0,32).
Avec une différence significative dans le financement des projets, les développements nationaux ne sont pas inférieurs, mais dépassent même les homologues étrangers. Ainsi, le modèle créé dans le service Google Prediction, pour résoudre la tâche Kaggle House Prices déjà mentionnée (un service pour organiser des compétitions entre spécialistes de l'apprentissage automatique) montre RMSE = 7000, ce qui est des dizaines de milliers de fois pire que dans Brain2.
D'autres projets d'IA russes sont indiqués sur la carte:
Figure 4. Carte de l'IA russe.Et pourtant, le développement de la fonction analytique des machines n'est pas une nouveauté, mais dans quelle mesure l'IA moderne est-elle capable de communiquer avec les humains? L'exemple le plus célèbre d'une telle communication sont les assistants Siri et Google Assistant installés sur les appareils Apple et Android, respectivement. Ces deux programmes ont fait des progrès significatifs dans la reconnaissance de la parole naturelle et la réalisation de petites tâches (écrire un message, prendre une note), mais ils n'ont pas appris à synthétiser leurs propres réponses aux questions, car Siri et Google Assistant peuvent répondre en «lisant» les phrases trouvées. Lancée par Amazon en 2014, Alexa travaille un peu plus fort - elle synthétise la réponse sur la base de modèles prêts à l'emploi. Enfin, la technologie la plus avancée du moment est le robot chinois Xiao Nan, connu pour avoir écrit un article sur 300 caractères en 1 seconde. Des exemples de texte synthétisés par le programme sont donnés ci-dessous: «Prévision des bénéfices d'Apple au premier trimestre sur Wall Street»; "L'indice des prix à la consommation d'août a augmenté de 2% pour atteindre un niveau record de 12 mois"; "Le tremblement de terre d'Anju Mianyang 4.3 s'est produit", "Jeux olympiques, tennis de table féminin en quart de finale Ding Ning (Chine) 4-0 facile à couper."
Bien sûr, Xiao Nan ne pourra pas encore remplacer la personne - le journaliste: il y a des problèmes de cohérence du texte, en plus, Xiao Nan n'est pas en mesure d'interviewer et de poser des questions supplémentaires. Néanmoins, ce projet est l'un des rares où le robot trouve et synthétise du texte arbitraire sans modèle explicite.
Et nous? Une comparaison triviale de la note basée sur les notes de dizaines de milliers d'utilisateurs de Google Play montre que l'assistant vocal Dusya créé par des développeurs nationaux n'est pas inférieur au même assistant Google. La restriction Dushi est la même que celle des autres assistants vocaux - le programme ne donne que des réponses toutes faites aux questions posées (bien que le système Dushi vous permette de créer vos propres fonctions en écrivant des scripts, ce qui ne change pas fondamentalement la fonctionnalité du programme, mais étend légèrement la portée). Le Brain2 susmentionné peut synthétiser ses propres réponses aux questions.
Par exemple, un neuromodèle développé sur la base du texte de la stratégie Sberbank (plus précisément, 7 modèles de neurobayes multicouches avec la structure FuzzyArt) est capable de rechercher des jetons pertinents pour une requête et d'en synthétiser une réponse sous la forme d'une phrase. Un tel modèle peut être utilisé comme assistant de chatbot «intelligent», et la précision de la sélection des mots pour les réponses du système est de 0,86, et l'exactitude de la synthèse de la réponse à partir des mots sélectionnés atteint 0,91.
Figure 5. Le modèle Brain2Text .Ces dernières années, non seulement la fonction analytique et communicative, mais aussi la fonction créative de l'esprit de la machine se sont activement développées. Le plus difficile d'entre eux est la poésie significative. Parmi les réalisations, un projet conjoint entre Google et les universités de Stanford et du Massachusetts sur l'enseignement de l'IA pour écrire des poèmes peut être mis en évidence. L'un des résultats obtenus est le suivant:
il n'y a personne d'autre au monde.
il n'y a personne d'autre en vue.
ils étaient les seuls qui comptaient.
ils étaient les seuls à gauche.
il devait être avec moi. elle devait être avec lui.
je devais faire ça. je voulais le tuer.
j'ai commencé à pleurer. je me suis tourné vers lui.
Les développeurs nationaux ne sont pas loin derrière. Ainsi, les employés de Yandex Alexei Tikhonov et Ivan Yamshchikov ont sorti l'album Neural Defense, qui se compose de chansons et de poèmes écrits par un robot. L'algorithme qu'ils ont créé a écrit des textes dans le style de Yegor Letov, le fondateur du groupe de défense civile, et Tikhonov et Yamshchikov les ont interprétés. L'album commence par les mots: "En attendant des miracles, des miracles impossibles."
Un autre projet russe «Pouchkine» de la société «Cognitive Systems» vise à apprendre à l'IA à composer des poèmes dans le style du soleil de la poésie russe (quatrains avec iambique à 4 pieds). A cet effet, des modèles ont été développés pour la définition et la sélection des rimes, des accents dans un mot, des travaux sont en cours sur un modèle d'associations sémantiques pour un groupe de mots et de combinaisons de textes.
Figure 6. Le projet Pouchkine .Peut-être que demain nous vivrons dans un nouveau monde. Dans un monde où les programmes résoudront des problèmes complexes - conduire des voitures, construire des maisons, effectuer des diagnostics et des opérations chirurgicales - tout cela est sous notre contrôle tout en maintenant un dialogue animé entre l'homme et la machine. La Russie peut-elle prendre la place qui lui revient dans ce nouveau monde? Le temps nous le dira. Une chose est sûre: les positions de départ du «marathon de l'intelligence artificielle» dans notre pays ne sont pas mauvaises.
Références:
1) Les
robots menacent jusqu'à deux tiers des emplois dans les pays en développement, mais pourraient aussi être une opportunité // CNUCED.
2)
10 technologies de pointe 2017 // Revue technologique du MIT.
3)
E. Konchalovskaya: Quels emplois les ordinateurs et les robots peuvent-ils occuper d'ici 2030? // Le portail de questions.
4) Un
résident de Skolkovo aidera les médecins à ne pas se tromper // Polit.ru
5)
Le journaliste robot Xiao Nan a écrit un premier article dans un second // Portal "News".
6) The
Small South // Southern Metropolis Daily.
7) Le
projet Google AI écrit de la poésie qui pourrait rendre un Vogon fier // The Guardian.
8)
Défense neurale // Musique Yandex.