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Lorsque de «mauvaises» données sont aspirées dans un système d’apprentissage automatique - c’est ce que dit Alan Greenspan à propos des modèles informatiques qui n’ont pas permis de prédire la récession de 2008 - cette information peut être difficile à déloger. Mais un nouveau concept, proposé par les informaticiens Junfeng Yang et Yinzhi Cao, de l’Université Columbia et de l’Université Lehigh, apporte l’idée du désapprentissage des ordinateurs. Comme Cao et Yang écrivent dans le résumé publié pour la conférence IEEE Xplore 2015, vous n'avez pas besoin de retourner à la case départ pour oublier:
Pour oublier un échantillon de données d’entraînement, notre approche met simplement à jour un petit nombre de sommations - asymptotiquement plus rapidement que de recycler à partir de zéro. Notre approche est générale, car le formulaire de sommation est issu de l’apprentissage par interrogation statistique dans lequel de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être implémentés. Notre approche s'applique également à toutes les étapes de l'apprentissage automatique, y compris la sélection des fonctionnalités et la modélisation. Notre évaluation, basée sur quatre systèmes d’apprentissage et des charges de travail réelles, montre que notre approche est générale, efficace, rapide et facile à utiliser.
Le concept d’apprentissage automatique repose sur des fondements construits à partir de monticules et de monticules d’informations. Cela peut être utile pour apprendre aux robots ou aux intelligences artificielles à établir certaines relations - par exemple, si un individu en gros manteau brandit une hache, il peut être pompier. Mais lors de ces sessions de formation, des connexions erronées peuvent survenir, basées sur l'ensemble de données. Votre robot pourrait penser que tous les pompiers ont la barbe. C’est évidemment quelque chose que vous voudriez voir sur un ordinateur ne pas penser.
Cao et Yang fondent cette idée de découplage informationnel robotique sur le concept de lignage de données - ces données ne sont pas complètement formées dans le monde mais ont un historique traçable lors du traitement des données brutes, note le document Kurzweil A.I. Exploiter cette lignée permet aux machines de désapprendre certaines parties de données sans pour autant effacer complètement leur formation.
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