La théorie derrière des outils d'apprentissage automatique qui ressemblent à des réseaux de neurones c’est qu’ils fonctionnent et, plus précisément, apprennent de manière similaire au cerveau humain. Tout comme nous découvrons le monde par essais et erreurs, l’intelligence artificielle moderne le fait également. Mais dans la pratique, les choses sont un peu différentes. Il existe des aspects de l’apprentissage de l’enfance que les machines ne peuvent pas reproduire – et c’est l’un des éléments qui, dans de nombreux domaines, font des humains de meilleurs apprenants.
Des chercheurs de l’Université de New York s’efforcent de changer cela. Des chercheurs Kanishk Gandhi et Lac Brenden ont exploré comment ce qu’on appelle le « biais d’exclusivité mutuelle », présent chez les enfants, pourrait contribuer à rendre l’IA plus efficace. mieux lorsqu'il s'agit d'apprendre des tâches comme comprendre une langue.
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« Lorsque les enfants s’efforcent d’apprendre un nouveau mot, ils s’appuient sur des préjugés inductifs pour réduire l’espace des possibilités. significations », a déclaré Gandhi, étudiant diplômé du Human & Machine Learning Lab de l’Université de New York, à Digital Les tendances. « L'exclusivité mutuelle (EM) est une croyance chez les enfants selon laquelle si un objet porte un nom, il ne peut pas en avoir un autre. L'exclusivité mutuelle nous aide à comprendre le sens d'un mot nouveau dans des contextes ambigus. Par exemple, [si] on dit aux enfants de « montrer-moi le dax » lorsqu’on leur présente un objet familier et un objet inconnu, ils ont tendance à choisir celui qui ne leur est pas familier. »
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Les chercheurs voulaient explorer quelques idées avec leur travail. L’une d’entre elles consistait à déterminer si les algorithmes d’apprentissage profond formés à l’aide de paradigmes d’apprentissage communs raisonneraient en exclusivité mutuelle. Ils voulaient également voir si le raisonnement par exclusivité mutuelle pourrait aider à apprendre des algorithmes dans des tâches couramment réalisées à l’aide du deep learning.
Pour mener à bien ces investigations, les chercheurs ont d’abord entraîné 400 réseaux de neurones à associer des paires de mots à leur signification. Les réseaux neuronaux ont ensuite été testés sur 10 mots qu’ils n’avaient jamais vus auparavant. Ils prédisaient que les nouveaux mots correspondraient probablement à des significations connues plutôt qu’à des significations inconnues. Cela suggère qu’A.I. n’a pas de biais d’exclusivité. Ensuite, les chercheurs ont analysé des ensembles de données qui aident l’A.I. traduire des langues. Cela a contribué à montrer que le biais d’exclusivité serait bénéfique aux machines.
"Nos résultats montrent que ces caractéristiques ne correspondent pas à la structure des tâches courantes d'apprentissage automatique", a poursuivi Gandhi. « L’EM peut être utilisée comme indice de généralisation dans les tâches courantes de traduction et de classification, en particulier dans les premiers stades de la formation. Nous pensons que montrer ce biais aiderait les algorithmes d’apprentissage à apprendre de manière plus rapide et plus adaptable.
Comme Gandhi et Lake écrire dans un papier décrivant leur travail: « De forts préjugés inductifs permettent aux enfants d’apprendre de manière rapide et adaptable… Il existe un des arguments convaincants en faveur de la conception de réseaux de neurones raisonnant par exclusivité mutuelle, ce qui reste un sujet ouvert. défi."
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