Aspen Digital veut créer un « Hall of Fame » participatif des descriptions correctes de l’IA

Aspen Digital veut créer un « Hall of Fame » participatif des descriptions correctes de l’IA

Aspen Digital veut créer un « Hall of Fame » participatif des descriptions correctes de l’IA

L’intelligence artificielle « pourrait signer la fin de l’espèce humaine » (Stephen Hawking), elle pourrait « rendre tout ce qui nous importe meilleur » (Marc Andreessen), ou encore « ne devrait pas être considérée comme une menace, mais comme quelque chose de potentiellement très bénéfique » (Yann Le Cun).

Toutes ces citations – et de multiples autres, aussi bien véhiculées par des médias que diverses personnalités publiques – agacent les équipes de l’ONG Aspen Digital, qui les trouvent trop grandiloquentes et pas assez précises.

Leur solution ? Un grand appel à contribution pour créer un Hall of Fame des meilleures manières d’évoquer les modèles algorithmiques.

Parmi les exemples qu’elle donne, notamment pour leur concision et leur précision, une citation de The markup : « la ville de Newark, dans le New Jersey, a utilisé de la modélisation des risques de terrain (risk terrain modeling, RTM) pour localiser les endroits où les agressions aggravées étaient les plus fréquentes ». Une autre du Brennan Center for Justice : « De nombreux bureaux électoraux utilisent des systèmes algorithmiques pour gérer les bases de données d'inscription des électeurs et vérifier les signatures des bulletins de vote par correspondance, entre autres tâches. »

Aspen Digital est une émanation de l’institut Aspen, think tank créé en 1949 et élargi à un réseau d’instituts implantés un peu partout dans le monde. L’ONG a édité un guide intitulé « AI 101 » pour aider qui le souhaite à parler d’IA à ceux qui n’en sont pas experts, « sans les tromper sur les capacités » de ces technologies.

Les soumissions sont possibles jusqu’au 31 janvier 2024. Pour participer, c’est par là.

Commentaires (6)


Il me semble qu'il faut parler de modèle statistiques plutôt que de modèle algorithmique.
J'avais tiqué aussi sur modèle algorithmique, parce que pour moi, bien que l'on utilise le terme algorithme pour décrire certains traitements faits par l'IA, c'est un mauvais terme parce qu'un algorithme, c'est Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes d'après Wikipédia et cette définition me convient parfaitement.
Un algo, c'est donc déterministe et reproductible, tout le contraire de l'IA. Enfin, pour être précis, on ne sait généralement pas comment l'IA arrive à un résultat et on est incapable de décrire les opérations qui ont conduit à la résolution du problème.

En relisant la page présentant ce hall of fame, il ne parlent que de AI, Artificial intelligence et AI tools.

C'était donc probablement une mauvaise idée de vouloir éviter d'utiliser un de ces termes ici.

Parler de modèle statistique n'est pas forcément une meilleure idée.

fred42

J'avais tiqué aussi sur modèle algorithmique, parce que pour moi, bien que l'on utilise le terme algorithme pour décrire certains traitements faits par l'IA, c'est un mauvais terme parce qu'un algorithme, c'est Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes d'après Wikipédia et cette définition me convient parfaitement.
Un algo, c'est donc déterministe et reproductible, tout le contraire de l'IA. Enfin, pour être précis, on ne sait généralement pas comment l'IA arrive à un résultat et on est incapable de décrire les opérations qui ont conduit à la résolution du problème.

En relisant la page présentant ce hall of fame, il ne parlent que de AI, Artificial intelligence et AI tools.

C'était donc probablement une mauvaise idée de vouloir éviter d'utiliser un de ces termes ici.

Parler de modèle statistique n'est pas forcément une meilleure idée.
On peut parler de modèle de deep-learning car c'est la base du machine learning et de l'IA moderne.

Ou alors de modèles probabilistes.

fred42

J'avais tiqué aussi sur modèle algorithmique, parce que pour moi, bien que l'on utilise le terme algorithme pour décrire certains traitements faits par l'IA, c'est un mauvais terme parce qu'un algorithme, c'est Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes d'après Wikipédia et cette définition me convient parfaitement.
Un algo, c'est donc déterministe et reproductible, tout le contraire de l'IA. Enfin, pour être précis, on ne sait généralement pas comment l'IA arrive à un résultat et on est incapable de décrire les opérations qui ont conduit à la résolution du problème.

En relisant la page présentant ce hall of fame, il ne parlent que de AI, Artificial intelligence et AI tools.

C'était donc probablement une mauvaise idée de vouloir éviter d'utiliser un de ces termes ici.

Parler de modèle statistique n'est pas forcément une meilleure idée.
Le machine learning, c'est un algorithme, une configuration et des entrées, rien de plus. L'algorithme est toujours déterministe, mais la suite d'instructions exécutées dépend de la configuration et des entrées. Pour une même configuration et les mêmes entrées, un réseau de neurones donnera exactement le même résultat.

Pour une IA, il est simple de décrire les opérations qui conduisent au résultat. Ce qui est compliqué, c'est de donner une signification à la configuration du réseau (pourquoi tel noeud a telle valeur, pourquoi si on ajoute une couche ça fonctionne mieux, ...).
Aspen Digital veut créer un “Hall of Fame” participatif des descriptions correctes de l’IA


Impatient de lire les soumissions de Guerlain.
Pour ma part, je parlerais de classement automatisé de motifs complexes. J'ai vu ça dans un bouquin. Et après, je serai assez d'accord avec S. Hawking, mais ça n'est l'IA qui va tuer l'être humain, c'est l'être humain qui va donner les clés de la boutique aux machines, par bêtise. Voilà pour la petite note optimiste de la matinée !
:fumer:
Modifié le 16/01/2024 à 11h11
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