Mais alors, ni Siri, Cortana, ni même l’assistant vocal de Google («C’est ton propre Google personnel, toujours prêt à aider.») Si Alexa pouvait le ressentir, il n’y aurait aucune occasion de se sentir seul.

À Forbes, Ron Schmelzer résume les derniers résultats des tests effectués par sa société de recherche en intelligence artificielle, Cognilytica,

«Les questions posées étaient celles qu'un élève du primaire devrait pouvoir comprendre facilement et y répondre. Ainsi, si ces assistants vocaux étaient à l’école, ils auraient tous une mauvaise note.

Ron Schmelzer, "Les tests montrent que les assistants vocaux manquent toujours d’intelligence critique" à Forbes

Le test utilise 120 questions couvrant 12 catégories, de difficulté variable. Les chercheurs ont classé les résultats de la catégorie 0 (pas de réponse du tout) à la catégorie 3 (une réponse claire et simple). Etant donné que les catégories 0 à 2 définissent efficacement les réponses inadéquates, le meilleur résultat obtenu par un assistant était juste inférieur à 35% de réponses adéquates.

Comme le dit leur rapport, «les assistants vocaux un long chemin à parcourir avant même que la moitié des réponses soit acceptable. " (Italiques dans l'original)

Créer un assistant vocal efficace est un travail difficile qui doit résoudre un éventail de problèmes:

● La machine doit faire la distinction entre le bruit et la voix.
● Il doit convertir la voix en mots.
● Il faut alors interpréter la question.
● Il doit déterminer la meilleure façon de répondre à la question.
● Il faut obtenir une réponse efficace.
● Et tout cela doit être fait avant que l'utilisateur ne soit impatient d'attendre.

Ce processus n’est pas facile et s’inspire de nombreux sous-domaines de l’IA et de l’informatique. Je suis impressionné par le fait que les assistants vocaux travaillent aussi bien qu'eux.

Cependant, créer un assistant vocal efficace est bien plus facile que de résoudre d’autres problèmes liés à l’intelligence artificielle, tels que la création d’une voiture autonome. Considérez les complexités:

● Les questions ont tendance à se regrouper et seront générées à plusieurs reprises par plusieurs utilisateurs. Aucune situation sur la route n'est identique à une situation antérieure.

● L'assistant numérique n'a besoin de déchiffrer qu'un seul flux de données (la voix entrante). Une voiture autonome doit interpréter simultanément plusieurs flux de données provenant de divers capteurs, chacun ayant ses propres forces et faiblesses.

● Les problèmes de voiture auto-conduite sont ouverts; chaque situation et sa réponse peuvent être uniques. Un assistant vocal puise, à titre comparatif, dans un ensemble de données plus petit (ce que vous pouvez rechercher dans un monde familier de questions et de réponses connues).

● Enfin, comparés à la vitesse à laquelle les situations changent sur la route (éventuellement en secondes), les assistants vocaux peuvent prendre leur temps. Les voitures autonomes doivent toujours pouvoir réagir en moins d'une seconde.

Ces résultats de test peuvent influencer de manière critique notre confiance en l'IA: nous ne devrions pas faire confiance à l'IA sans données claires et testées pour montrer qu'elle fonctionne de manière fiable au niveau nécessaire pour sécuriser la confiance. Nous demandons beaucoup des gens. Nous devons le demander aux machines que nous construisons.

Donc, la prochaine fois qu'Alex, ou Siri, ou Cortana, ou Google, vous donnera une réponse maladroite, quand vous aurez fini de rire, souvenez-vous de ce qu'il vous dit: l'IA, bien qu'utile, est loin de tout ce qui est nécessaire dans de nombreuses situations . Et nous ne devrions pas laisser les techno-scintillants nous persuader de croire autrement.


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Source

mindmatters.ai

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