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Quel type de relation aurez-vous avec votre IA?

Quel type de relation aurez-vous avec votre IA?

Alias l’amitié dans le monde de la personnalisation…

Comment devient-on vraiment ami avec quelqu’un? Est-ce un processus lent pour apprendre à se connaître ou un moment de rencontre instantanée, quand on s’entend bien? Aimons-nous rester amis avec des gens qui font partie de notre vie ou parfois, avec de la distance, nous les laissons partir?
J’étais amie Facebook avec Claire, une fille, quand j’étais à la fac et on parlait des films de science-fiction ensemble. Bien que nous ayons perdu le contact, je regrette l’amitié que nous avions développée autour d’un sujet de conversation très spécifique – les films de science-fiction.
La psychologie sociale est une façon très intéressante de comprendre le monde. Dix personnes peuvent lire les questions du début et y répondre très différemment.
Il n’ y a pas d’algorithme exact sur la façon dont les gens se font des amis. C’est effectivement une fonction des personnalités de deux personnes impliquées et du temps qu’elles passent ensemble, des expériences qu’elles vivent ensemble.
Aujourd’hui, nous vivons à l’ère de la personnalisation, mais aussi d’une forme très agressive et déprimante.
Partout où nous allons – du shopping sur Amazon aux films de navigation sur Netflix, la personnalisation est l’un des composants magiques clés que les grands produits utilisent pour offrir la meilleure expérience à leurs utilisateurs.
J’ai constaté que cela découle de notre propre besoin complexe d’être compris, d’être parlé. Nous, les êtres humains, sommes une espèce très sociale. A un moment donné, il faut se demander pourquoi ne pas comprendre la psychologie de la personnalité et l’utiliser pour créer des applications qui non seulement personnalisent, mais aussi se lient d’amitié?
Il est naturel de se demander quel genre de relations entretenons nous avec nos applications en ce moment? Et une fois que nos applications seront plus intelligentes et plus parlantes, quel genre de relation aurons-nous avec nos robots d’IA à l’avenir?
Bien qu’il s’agisse d’une question philosophique très ouverte, essayons de la réduire à un problème technique que nous pouvons résoudre. Mais pour ça, il faut poser une question plus profonde : quand est-ce que le logiciel devient un ami?


Tu te souviens du Tamagotchis?
C’était un animal de compagnie numérique que vous aviez avec vous tout le temps. L’animal de compagnie numérique avait ses propres compteurs de faim et de bonheur, ainsi qu’un cycle de vie.
Ils ont été conçus de telle sorte que l’utilisateur s’ y est investi émotionnellement. Les tamagotchis sont l’un des meilleurs exemples de « personnes » formant une relation avec ce qui est essentiellement des uns et des zéros. Le logiciel a un précédent en matière d’amitié; ce n’est pas comme si nous n’avions jamais tenté de résoudre ce problème auparavant.

La raison pour laquelle j’aime les films de science-fiction est peut-être très différente de celle pour laquelle quelqu’un aime les thrillers de science-fiction. Le filtrage collaboratif présente un inconvénient énorme lorsque nous voulons générer des recommandations qui sont exactes à tort. Mais des recommandations d’égal à égal?
Claire et moi étions tous les deux fans de science-fiction et j’étais honnêtement plus susceptibles de regarder un film suggéré par elle que ceux suggérés par Netflix aujourd’hui.
Qu’est-ce que Claire a appris de mes choix que les algorithmes de personnalisation classiques n’ont pas? Aussi loin que je me souvienne:
Nous avions discuté et débattu pendant des heures de nombreux films de science-fiction.
Elle aimait les films Alien, pas moi.
J’apprécierais même les films de science-fiction plus romancés comme Her et Limitless, mais pas elle.
On aimait toutes les deux la fiction de super-héros. On détestait toutes les deux Fringe.
Avec le recul, je me rends compte que nous avions déjà modelé nos préférences mutuelles dans le meilleur réseau neuronal que nous ayons. Notre cerveau.
Les modèles que nous nous préparons les uns aux autres pourraient même être meilleurs que ceux que nous avons pour nous-mêmes. C’est pourquoi le pouvoir de la suggestion fonctionne si bien dans les recommandations entre pairs.
Vos amis proches apprennent mieux sur vous que vous.

Apprendre par l’amitié

Une des choses que les vecteurs de mots font vraiment bien, c’est qu’ils prennent le texte du langage naturel et construisent une forme vectorielle de chaque mot. Vous pouvez en théorie additionner tous les mots du corpus et générer une représentation vectorielle de l’ensemble du corpus.
Est-ce que ça sonne confus? Je vais essayer d’expliquer avec une explication très simple pour les vecteurs de mots.
Vous avez trois mots (attaquer, défendre, assaillir) dans votre vocabulaire et beaucoup de phrases avec ces trois mots (Attaquer, c’est comme assaillir. Attaquer est opposé à défendre. Ne pas attaquer c’est défendre, etc.)
Maintenant, lorsque nous générons des vecteurs de mots en utilisant cette information, nous pouvons voir que l’attaque et l’assaut se rapprocheraient les uns des autres alors que la défense est plus éloignée d’eux.
Les vecteurs de mots sont un moyen très puissant de faire la PNL à l’aide de réseaux neuronaux. Je peux peut-être construire un test de personnalité ou même utiliser quelque chose de stupide comme Myers-Briggs pour obtenir un texte en langage naturel de ma propre personnalité, ou essayer d’en déterminer la même chose avec les messages texte et les mises à jour de statut que j’ai envoyés au fil des ans sur Facebook. La représentation de la personnalité est la première inconnue connue dans le problème.
Et puis, tout ce dont j’ai besoin est une représentation vectorielle similaire de films que l’algorithme d’amitié peut comprendre.

La fonction d’amitié

La deuxième inconnue connue qui reste ici est la fonction d’amitié magique, elle-même.
Qu’est-ce que l’amitié et la compréhension seraient aux yeux d’une IA? S’agirait-il d’un réseau neuronal formé sur une seule personne pour tous ses besoins de personnalisation ou d’un modèle générique pour les films de science-fiction qui accepte simplement la personnalité comme entrée de l’utilisateur?
Pour comprendre cela, il faut explorer ce qu’est vraiment l’amitié à nos yeux? Est-ce de l’empathie ou est-ce notre besoin d’être compris, ou les deux?
Réponse compliquée. Il y a beaucoup de faux-chatbots de personnalisation que les gens font aujourd’hui.
L’idée n’est pas si farfelue, après tout.

L’amitié au-delà de la personnalisation


C’est très difficile de construire un bot ou une intelligence aussi précise.
C’est en effet un moment magique à vivre si vous travaillez dans le domaine de l’AI. Vous n’êtes limité que par votre imagination et votre créativité, et bien sûr par les données dont vous disposez. Bien que certaines idées peuvent sembler grotesques ou d’autres dangereusement difficiles, je pense qu’il y a un certain mérite à essayer de voir le poids que vous pouvez soulever dans ce cours de gymnastique intellectuellement stimulant.

Vous et moi ne nous limitons pas seulement aux outils que nous utilisons. À l’ère de l’intelligence artificielle, tout ce que vous imaginez peut être possible avec les bons ensembles de données. Au lieu d’introduire une dichotomie maître-esclave dans notre quête d’intelligence artificielle, nous devrions plutôt opter pour des machines qui font preuve d’empathie et d’amitié.
Qui sait, apprendre à l’IA à être ami avec des êtres humains pourrait être le seul moyen de nous sauver d’un éventuel Armageddon un jour.

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