L'IA ne peut pas voler votre travail si vous travaillez à ses côtés – voici comment

Qu'il s'agisse d'athlètes sur un terrain de sport ou de célébrités dans la jungle, rien ne retient notre attention comme le drame de se battre pour un seul prix. Et en ce qui concerne l'évolution de l'intelligence artificielle (IA), certains des moments les plus captivants ont également été livrés dans des finitions mordantes.

En 1997, l'ordinateur d'échecs Deep Blue d'IBM a été opposé au grand maître et le champion du monde en titre Garry Kasparov, après avoir perdu contre lui l'année précédente.

Mais cette fois, l'IA a gagné. Le jeu populaire chinois Go était le suivant, en 2016, et encore une fois, il y a eu une respiration collective lorsque l'IA de Google a été victorieuse . Ces compétitions illustrent avec élégance ce qui est unique à propos de l'IA : nous pouvons la programmer pour faire des choses que nous ne pouvons pas faire nous-mêmes, comme battre un champion du monde.

Mais que se passe-t-il si ce cadrage masque quelque chose de vital – que l'intelligence humaine et artificielle ne le sont pas. le même? L'IA peut traiter rapidement de grandes quantités de données et être formée pour exécuter des tâches spécifiques ; l'intelligence humaine est nettement plus créative et adaptative.

La question la plus intéressante n'est pas de savoir qui va gagner, mais que peuvent accomplir les gens et l'IA ensemble ? La combinaison des deux formes d'intelligence peut fournir un meilleur résultat que l'une ou l'autre seule.

C'est ce qu'on appelle l'intelligence collaborative. Et c'est la prémisse de la nouvelle plate-forme scientifique future d'intelligence collaborative (CINTEL) de 12 millions de dollars australiens du CSIRO, que nous dirigeons. de l'intelligence collaborative. Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde, mais n'a pas rendu les humains obsolètes. Les joueurs d'échecs humains collaborant avec l'IA se sont avérés supérieurs à la fois aux meilleurs systèmes d'IA et aux joueurs humains. AI avec le meilleur grand maître. Le processus par lequel ils collaborent est crucial.

Ainsi, pour de nombreux problèmes – en particulier ceux qui impliquent des contextes complexes, variables et difficiles à définir – nous obtiendrons probablement de meilleurs résultats si nous concevons des systèmes d'IA explicitement pour travailler avec des partenaires humains et donner aux humains les compétences nécessaires pour interpréter les systèmes d'IA.

Un exemple simple de la façon dont les machines et les personnes travaillent déjà ensemble se trouve dans les dispositifs de sécurité des voitures modernes. La technologie d'assistance au maintien de voie utilise des caméras pour surveiller les marquages ​​de voie et ajustera la direction si la voiture semble sortir de sa voie.

Cependant, si elle détecte que le conducteur s'éloigne activement, elle le fera. s'abstenir pour que l'humain reste en charge (et l'IA continue d'aider dans la nouvelle voie). Cela combine les forces d'un ordinateur, telles que la concentration illimitée, avec celles de l'humain, telles que savoir comment réagir à des événements imprévisibles.

Il est possible d'appliquer des approches similaires à une gamme d'autres problèmes difficiles. Dans les environnements de cybersécurité, les humains et les ordinateurs pourraient travailler ensemble pour identifier laquelle des nombreuses menaces des cybercriminels est la plus urgente.

De même, dans la science de la biodiversité, l'intelligence collaborative peut être utilisée pour donner un sens aux nombres massifs de spécimens hébergés dans des collections biologiques. .

Jeter les bases

Nous en savons assez sur l'intelligence collaborative pour dire qu'elle a un potentiel énorme, mais c'est un nouveau domaine de recherche – et il y a plus de questions que de réponses.

Grâce au programme CINTEL du CSIRO, nous explorerons comment les personnes et les machines travaillent et apprennent ensemble, et comment cette façon de collaborer peut améliorer le travail humain.
Plus précisément, nous aborderons quatre fondements de l'intelligence collaborative :

1. les workflows et processus collaboratifs. L'intelligence collaborative nécessite de repenser le flux de travail et les processus, pour garantir que les humains et les machines se complètent. Nous explorerons également comment cela pourrait aider les gens à développer de nouvelles compétences qui pourraient être utiles dans tous les domaines de la main-d'œuvre
2. conscience de la situation et compréhension de l'intention. Travailler vers les mêmes objectifs et s'assurer que les humains comprennent l'avancement actuel d'une tâche
3. confiance. Les systèmes d'intelligence collaborative ne fonctionneront pas sans que les gens fassent confiance aux machines. Nous devons comprendre ce que la confiance signifie dans différents contextes, et comment établir et maintenir la confiance
4. communication. Meilleure est la communication entre l'homme et la machine, meilleure est la collaboration. Comment pouvons-nous nous assurer que les deux se comprennent ?

Les robots repensés

L'un de nos projets consistera à travailler avec l'équipe de robotique et de systèmes autonomes basée sur le CSIRO pour développer une collaboration homme-robot plus riche. L'intelligence collaborative permettra aux humains et aux robots de réagir aux changements en temps réel et de prendre des décisions ensemble. . En juin, des robots ont été envoyés pour aider aux opérations de recherche et de sauvetage, après l'effondrement d'un immeuble de 12 étages à Surfsideen Floride.

Souvent, ces missions sont mal définies. , et les humains doivent utiliser leurs propres connaissances et compétences (telles que le raisonnement, l'intuition, l'adaptation et l'expérience) pour identifier ce que les robots devraient faire. Si développer une véritable équipe homme-robot peut être difficile au départ, il est probable qu'il soit plus efficace à long terme pour des missions complexes. ]Chief Research Scientist, Knowledge Discovery & Management, CSIRO et Andrew ReesonEconomist, Data61, CSIROest réédité à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article d'origine.