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Faire des Ordinateurs qui apprennent par analogie

Publié par Jean de Dieu MOSSINGUE sur 24 Juin 2016, 01:58am

Catégories : #Sciences, #Technologie

Faire des Ordinateurs qui apprennent par analogie

En utilisant la puissance de l'analogie, une nouvelle structure du moteur de cartographie donne aux ordinateurs la capacité de raisonner comme les humains et même de résoudre des dilemmes moraux.

En utilisant les théories des sciences cognitives, Forbus et ses collaborateurs ont mis au point un modèle qui pourrait donner aux ordinateurs la capacité de plus raisonner comme les humains et même de prendre des décisions morales. Appelé structure du moteur de cartographie (SME), le nouveau modèle est capable de résoudre des problèmes analogiques, y compris la capture de la façon dont les humains utilisent spontanément des analogies entre les situations à résoudre les dilemmes moraux.

« En termes de penser comme les humains, les analogies sont là où c’est », a déclaré Forbus, Walter P. Murphy professeur de génie électrique et informatique à l'école McCormick du Nord-Ouest de l'ingénierie. "Les humains utilisent des déclarations relationnelles de manière fluide pour décrire les choses, résoudre des problèmes, indiquent la causalité, et pèsent les dilemmes moraux."

La théorie qui sous-tend le modèle est la théorie de la structure de cartographie de l'analogie et de similitude du psychologue Dedre Gentner, qui a été utilisée pour expliquer et prédire de nombreux phénomènes de psychologie. La structure de cartographie estime que l'analogie et la similitude impliquent des comparaisons entre des représentations relationnelles, qui relient les entités et les idées, par exemple, qu'une horloge est au-dessus d'une porte ou que les différences de pression provoquent l'écoulement de l'eau.

Les analogies peuvent être complexes (flux d'électricité comme de l'eau) ou simples (son nouveau téléphone cellulaire est très similaire à son ancien téléphone). Les modèles précédents de l'analogie, y compris les versions antérieures de SME, ne sont pas parvenus à l'échelle de la taille des représentations que les gens ont tendance à utiliser. La nouvelle version des SME de Forbus peut gérer la taille et la complexité des représentations relationnelles qui sont nécessaires pour le raisonnement visuel, la fissuration des problèmes de manuels scolaires, et de résoudre les dilemmes moraux.

«La capacité relationnelle est la clé de cognition d'ordre supérieur», a déclaré Gentner, Alice Gabrielle Twight Professeur au Collège Weinberg du Nord-Ouest des Arts et des Sciences. "Bien que nous partageons cette capacité avec quelques autres espèces, les humains dépassent largement les autres espèces dans la capacité de représenter les relations et de la raisonner."

Pris en charge par l'Office of Naval Research, Defense Advanced Research Projects Agency, et la Force aérienne du Bureau de la recherche scientifique, Forbus et la recherche de Gentner est décrite dans le numéro du 20 Juin de la revue des Sciences Cognitives. Andrew Lovett, un stagiaire postdoctoral dans le laboratoire de Gentner, et Ronald Ferguson, un diplômé de doctorat du laboratoire de Forbus, ont aussi été les auteurs du papier.

De nombreux systèmes d'intelligence artificielle - comme le AlphaGo de Google - reposent sur l'apprentissage en profondeur, un processus dans lequel un ordinateur apprend l'examen des quantités massives de données. En revanche, les gens - et les systèmes basés sur les SME - apprennent souvent avec succès à partir de beaucoup moins d'exemples. Dans la prise de décision morale, par exemple, une poignée d'histoires suffit pour permettre à un système basé sur les SME à apprendre à prendre des décisions que les gens font dans des expériences psychologiques.

"Compte tenu de la nouvelle situation, la machine va essayer de récupérer l'une de ses histoires antérieures, à la recherche de valeurs sacrées analogues, et de décider en conséquence", a déclaré Forbus.

Les SME ont également été utilisés pour apprendre à résoudre des problèmes de physique du test Advanced Placement (Placement Avancé), avec un programme en cours de formation et testé par le Service de test éducatif (Educational Testing Service). Comme démonstration supplémentaire de la flexibilité des SME, ils ont également été utilisés pour modéliser plusieurs tâches de résolution de problèmes visuels.

Pour encourager la recherche sur l'analogie, l'équipe de Forbus publie le code source des SME et un exemple de 5000 corpus, qui comprend des comparaisons tirées de la résolution visuelle de problème, le manuel de résolution des problèmes et la prise de décision morale.

L'éventail des tâches abordées avec succès par des systèmes basés sur des SME suggère que cette analogie pourrait conduire à une nouvelle technologie pour les systèmes d'intelligence artificielle, ainsi qu'une meilleure compréhension de la cognition humaine. Par exemple, en utilisant l'analogie pour construire des modèles en affinant les histoires de plusieurs cultures qui codent leurs croyances morales, pourrait fournir de nouveaux outils pour les sciences sociales. Les techniques d'intelligence artificielle fondées sur l’analogie pourraient être utiles dans une gamme d'applications, y compris la sécurité, les soins de santé et l'éducation.

« Les SME sont déjà utilisés dans des logiciels éducatifs, fournis une rétroaction aux étudiants en comparant leur travail avec la solution d'un enseignant », a déclaré Forbus. Mais il y a un vaste potentiel inexploité pour la construction de logiciels tuteurs qui utilisent l'analogie pour aider les élèves à apprendre ".

Traduction : Jean de Dieu MOSSINGUE

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Source : Farsnews

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