Mark Zuckerberg demande: «Pouvons-nous enseigner A.I. lire 'Alice au pays des merveilles?'

Après avoir battu l'ancien jeu Go le mois dernier, l'équipe de l'intelligence artificielle de Facebook continue de placer sa propre barre plus haut: Jeudi, Mark Zuckerberg (qui travaille actuellement pour son propre assistant personnel, A.I.) a annoncé que ses chercheurs enseignaient A.I. prédire les mots manquants dans les histoires d’enfants.

«Pouvons-nous enseigner A.I. lire Alice au pays des merveilles ?, ”A demandé Zuckerberg dans ce message Facebook.

Ce A.I. est formé pour prédire comment combler les lacunes dans les phrases incomplètes, mais il serait capable de faire beaucoup plus que simplement -- dans -- les blancs. Les ordinateurs ont cette capacité sous forme juvénile depuis un moment, explique Zuck. Ils ont été capables de prédire «des mots simples comme 'sur' ou 'à' et des verbes comme 'courir' ou 'manger,' ”Mais quand il s'agit de noms, ces ordinateurs ont longtemps lutté.

Ainsi, ces chercheurs de Facebook ont ​​mis en place un test qui leur a permis de comprendre comment passer avec brio: «Le test du livre pour enfants». (Facebook a également publié un fichier de 1,6 Go de tous les livres pour enfants étudiés par l'IA lors du test. Formulaire.tgz disponible - avertissement: téléchargement instantané - ici.)

Le A.I. est également formé pour répondre aux questions concernant les reportages, et ces avancées contribueront grandement au développement de l’assistant de chat de Facebook Messenger, surnommé «M.».

L’idée est que cet autre A.I. les développeurs reprendront également ce projet et utiliseront le même jeu de données volumineux de 1,6 Go.

D'après le document que les chercheurs ont rendu public:

Le test nécessite des prédictions sur différents types de mots manquants dans les livres pour enfants, en tenant compte à la fois des mots proches et du contexte plus large du livre. Les humains qui passent le test prédisent tous les types de mots avec des niveaux de précision similaires. Cependant, ils s’appuient sur un contexte plus large pour faire des prédictions précises sur les entités ou les noms nommés, alors que cela n’a aucune importance pour prédire les verbes ou les prépositions de fréquence plus élevée.

De toute évidence, ni un humain ni un ordinateur ne peuvent le faire complètement aveugle - les deux sujets ont besoin d'un peu de contexte. Trop de contexte, cependant, et l’ordinateur est submergé; trop peu, et l'ordinateur brouille de confusion.

Zuck veut un jour asservir ce A.I. sur Facebook Messenger, ce qui signifie que Facebook aura un assistant de chat au moins égal à celui de Google.

Un autre test, enfoui au fond du document publié, donne un aperçu de ce qui pourrait être l’une des nombreuses fonctionnalités prévues par M. Les chercheurs ont formé le A.I. pour apprendre à partir d'un ensemble de données de 93 000 articles de nouvelles de CNN. Chaque article du jeu de données comporte une «question dérivée d'un résumé avec une puce», et la réponse à cette question est toujours une entité nommée - un nom propre. Le A.I. a assez bien réussi ce test: dans certaines conditions, il «surpasse largement l’état de la technique».

L’assistant de chat pourrait donc, vraisemblablement, répondre à des questions sur les actualités. ("Quel est le nom du PDG qui vient de résister publiquement au gouvernement?" Tim Cook.) Et quand A.I. écrit des nouvelles et répondre aux demandes d’informations sur les reportages, il n’y aura absolument aucun besoin des bons Inverse d'exister même plus. Jusque-là, nous approcherons notre futur A.I. capacités des seigneurs au mieux de nos capacités humaines.