Pourquoi l'IA n'a-t-elle pas encore changé le monde?

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                    Kursat Ceylan utilisant la canne intelligente qu'il a co-développée

Lorsque Kursat Ceylan, qui est aveugle, essayait de trouver son chemin vers un hôtel, il a utilisé une application sur son téléphone pour les directions, mais a également dû tenir sa canne et tirer ses bagages.

Il a fini par marcher dans un poteau, se coupant le front.

Cela l'a inspiré à développer, avec un partenaire, Wewalk – une canne équipée de l'intelligence artificielle (AI), qui détecte les objets au-dessus du niveau de la poitrine et s'associe à des applications telles que Google Maps et Alexa d'Amazon, afin que l'utilisateur puisse poser des questions.

Jean Marc Feghali, qui a contribué au développement du produit, souffre également d'une affection oculaire. Dans son cas, sa vision est gravement altérée lorsque la lumière n'est pas bonne.

Bien que la canne intelligente elle-même ne s'intègre actuellement qu'aux fonctions de base de l'IA, l'objectif est que Wewalk utilise les informations recueillies à partir du gyroscope, de l'accéléromètre et de la boussole installés à l'intérieur de la canne. Il utilisera ces données pour mieux comprendre comment les personnes malvoyantes utilisent le produit et se comportent en général pour créer un produit beaucoup plus sophistiqué utilisant l'apprentissage automatique (une forme avancée d'IA).

Cela comprendrait la création d'un service vocal AI avec Microsoft, spécialement conçu pour les personnes malvoyantes, et permettant éventuellement à l'appareil de s'intégrer à d'autres appareils connectés à Internet.

Plus de technologie d'entreprise

"Il ne s'agit pas seulement d'être une canne intelligente, il est censé être connecté aux réseaux de transport et aux véhicules autonomes", a déclaré M. Feghali. L'idée est que Wewalk pourrait interagir avec les feux de circulation pour aider les gens à traverser les routes sans avoir à appuyer sur un bouton, et pourrait alerter un bus pour attendre un arrêt spécifique à l'avance.

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De telles innovations seraient les bienvenues, mais ne correspondent peut-être pas aux rêves initialement inspirés par l'IA. Lorsque le domaine a émergé à la fin du 20e siècle, on espérait que les ordinateurs seraient capables de fonctionner par eux-mêmes, avec des capacités humaines – une capacité connue sous le nom d'IA généralisée.

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"Dans les années 1970, il y avait des prédictions selon lesquelles d'ici 2020, nous aurions dû généraliser l'IA, nous aurions dû avoir des bases sur la Lune et Mars et nous sommes loin de là", explique Aditya Kaul, directrice de la recherche chez Omdia.

Les progrès se sont accélérés ces dernières années, les réseaux de neurones artificiels étant devenus plus sophistiqués.

Inspirés par la façon dont le cerveau établit les connexions et apprend, les réseaux de neurones artificiels sont des couches d'équations complexes connues sous le nom d'algorithmes qui sont alimentées en données jusqu'à ce qu'ils apprennent à reconnaître des modèles et à tirer leurs propres conclusions, un processus appelé apprentissage en profondeur.

En 2012, explique M. Kaul, un cadre de réseau de neurones connu sous le nom d'AlexNet a vu le jour, qui a lancé une révolution d'apprentissage en profondeur.

"Cela a conduit à un certain nombre d'innovations différentes, de la reconnaissance faciale à la reconnaissance vocale et vocale, ainsi que dans une certaine mesure ce que vous voyez sur Netflix ou Amazon pour personnaliser et prédire ce que vous voulez regarder ou acheter", dit-il.

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                 Photographie de Tom Smith
                
            
            
            
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                    Paul Newman affirme que l'apprentissage en profondeur permet à la technologie d'attaquer de nouveaux problèmes

Le fondateur et directeur de la technologie de la société de logiciels de véhicules autonomes Oxbotica, Paul Newman, a comparé le développement de l'apprentissage en profondeur comme le changement d'étape pour l'IA entre une perceuse à main et une perceuse électrique.

"Nous pouvons maintenant attaquer des problèmes qui, avant, nous n'avions aucune idée de la façon de commencer", dit-il.

Mais si les consommateurs n'ont pas remarqué ces progrès, c'est peut-être parce qu'ils se produisent principalement dans les coulisses.

«S'il y avait un appareil robotique intégré dans votre bureau que vous voyez tous les jours, alors les gens ne seraient peut-être pas déçus, mais bon nombre des progrès de l'IA sont tellement ancrés dans notre façon de travailler que nous les oublions simplement», explique Dennis Mortensen, PDG et co-fondateur de x.ai, un outil de planification de l'IA.

Actuellement, l'IA utilisée dans la vie quotidienne consiste à automatiser ou à optimiser les choses que les humains peuvent faire – qu'il s'agisse de détecter la fraude en analysant des millions de transactions, de parcourir les CV pour sélectionner les bons candidats pour un emploi ou d'utiliser la reconnaissance faciale pour permettre aux gens de passer à travers une certaine forme de sécurité.

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                 Dennis Mortensen
                
            
            
            
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                    Dennis Mortensen voit des réseaux d'assistants personnels artificiels

M. Mortensen a utilisé son application de planification pour établir un appel téléphonique avec moi – il n'avait qu'à dire à son assistante virtuelle Amy de trouver du temps pour un appel la semaine prochaine. Amy m'envoie ensuite un e-mail automatiquement pour sélectionner une heure et une date qui fonctionnent pour nous deux.

La prochaine étape de l'IA, dit M. Mortensen, est de permettre à Amy d'être en mesure d'interagir avec d'autres Amys pour coordonner les horaires. Cela signifie que s'il existe un réseau de 100 personnes qui utilisent toutes x.ai, Amy pourrait effectivement planifier des réunions pour que toutes ces personnes se rencontrent – et d'autres – à des moments et à des endroits pratiques, en tenant compte de leurs propres préférences. Ce serait quelque chose que même l'assistant humain le mieux payé ne pourrait pas faire – et c'est là que l'IA se dirige.

Il est difficile de prédire quand des percées auront lieu. Mais au cours des derniers mois, il y a eu des premières mondiales: les scientifiques ont utilisé l'IA pour découvrir les propriétés antibiotiques d'un médicament existant, tandis qu'une molécule de médicament entièrement nouvelle “ inventée '' par l'IA sera bientôt utilisée dans des essais humains pour traiter les patients obsessionnels. – trouble compulsif (TOC).

Le professeur Andrew Hopkins, directeur général de la société derrière le médicament pour le TOC, Exscientia, dit que le développement de médicaments prend généralement cinq ans pour être jugé, car il y a potentiellement des milliards de décisions de conception qui doivent être prises – mais le médicament contre l'IA n'a pris que 12 mois.

"La raison pour laquelle elle est accélérée est parce que nous fabriquons et testons moins de composés, et c'est parce que les algorithmes qui entreprennent le travail de conception sont capables d'apprendre plus rapidement et d'atteindre la molécule optimisée plus rapidement", dit-il, ajoutant que la délivrance de médicaments à un stade précoce peut entraîner jusqu'à 30% d'économies pour mettre le médicament sur le marché.

Bien que son équipe ne savait pas quand la percée se produirait, ils étaient convaincus que l'IA serait le meilleur moyen de la trouver.

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                    L'un des grands défis des voitures autonomes est de prédire l'avenir

Mais selon M. Newman d'Oxbotica, le "problème monstre en IA" prédit l'avenir.

Les voitures autonomes savent raisonnablement bien identifier les panneaux d'arrêt ou les piétons. En ce qui concerne la planification des sentiers – prendre des décisions sur les endroits à éviter pour éviter les piétons – il y a un long chemin à parcourir.

Mais Kaul dit que même l'identification des piétons et des panneaux étaient des problèmes presque insolubles depuis des décennies, et au cours des cinq dernières années, beaucoup d'entre eux ont été résolus.

Il suggère qu'il pourrait y avoir une autre révolution – comme celle d'AlexNet – pour aider l'industrie à surmonter ces autres défis. Peut-être alors verrons-nous un monde de véhicules autonomes, de cannes intelligentes et de réseaux de transport qui sont tous liés.

Cet article est le troisième d'une mini-série sur les industries perturbatrices. Vous pouvez trouver le premier sur la blockchain ici, le second sur la robotique ici et le troisième sur l'impression 3D ici.

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Julien