{"id":4476,"date":"2018-10-18T02:17:14","date_gmt":"2018-10-18T00:17:14","guid":{"rendered":"http:\/\/www.quieryavenir.fr\/blog\/?p=4476"},"modified":"2018-10-15T14:57:55","modified_gmt":"2018-10-15T12:57:55","slug":"amour-ou-caca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.quieryavenir.fr\/blog\/2018\/10\/18\/amour-ou-caca\/","title":{"rendered":"Amour ou caca"},"content":{"rendered":"

Comment distinguer un humain d’une IA\u00a0?<\/strong><\/p>\n

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Si vous deviez choisir un seul mot pour convaincre votre interlocuteur que vous n\u2019\u00eates pas une machine mais bien un \u00eatre humain, quel serait votre choix\u00a0? Des chercheurs du MIT ont pos\u00e9 la question<\/a> \u00e0 des volontaires. Et les r\u00e9ponses sont surprenantes.<\/p>\n

En 1950, le math\u00e9maticien Alan Turing imagine un test ultime pour juger de l\u2019intelligence artificielle d\u2019une machine\u00a0: si un \u00eatre humain discutant en aveugle avec elle est incapable de d\u00e9terminer s\u2019il s\u2019agit d\u2019une IA ou de l\u2019un de ses cong\u00e9n\u00e8res, le test est consid\u00e9r\u00e9 comme concluant. Depuis, le test de Turing<\/a> n\u2019en finit plus d\u2019alimenter les r\u00e9flexions, les oeuvres de SF et la litt\u00e9rature scientifique.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Un test de Turing minimal\u00a0\u00bb\u00a0: tel est\u00a0le titre d\u2019un nouvel article<\/a> scientifique paru dans la revue Journal of Experimental Social Psychology<\/em>. Les deux chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (\u00c9tats-Unis) s\u2019y sont demand\u00e9 comment les humains s\u2019y prendraient pour distinguer un homme d\u2019une machine si leur interlocuteur cach\u00e9 ne leur communiquait qu\u2019un seul mot.<\/p>\n

Les mots \u00ab\u00a0tabous\u00a0\u00bb<\/strong><\/p>\n

Ils ont d\u2019abord demand\u00e9 \u00e0 un millier de volontaires d\u2019imaginer ce qu\u2019ils choisiraient s\u2019ils n\u2019avaient qu\u2019un mot pour prouver qu\u2019ils \u00e9taient bien humains. 47\u00a0% des participants se sont alors tourn\u00e9s vers le champ lexical de l\u2019\u00e9motion ou de la pens\u00e9e. Les mots \u00ab\u00a0amour\u00a0\u00bb (14\u00a0% des r\u00e9ponses), \u00ab\u00a0compassion\u00a0\u00bb (3,5\u00a0%) et \u00ab\u00a0humain\u00a0\u00bb (3,2\u00a0%) ont \u00e9t\u00e9 les plus choisis, explique le site Science Alert<\/a>, qui relaye l\u2019\u00e9tude.<\/p>\n

(McCoy & Ullman\/Journal of Experimental Social Psychology)<\/p>\n

La deuxi\u00e8me phase de l\u2019\u00e9tude\u00a0a donn\u00e9 des r\u00e9sultats\u00a0plus surprenants. Les chercheurs ont class\u00e9 les diff\u00e9rents mots choisis en dix cat\u00e9gories. Par exemple ceux relevant de la \u00ab\u00a0nourriture\u00a0\u00bb, de \u00ab\u00a0la vie et la mort\u00a0\u00bb, des \u00ab\u00a0non-humains\u00a0\u00bb ou encore des mots \u00ab\u00a0grossiers \/ blasph\u00e9matoires\u00a0\u00bb. Ils ont ensuite associ\u00e9s les mots par pairs,\u00a0conjuguant\u00a0\u00e0 chaque fois deux mots de cat\u00e9gories diff\u00e9rentes. Puis ils ont pr\u00e9sent\u00e9 ces paires de mot \u00e0 un nouveau groupe de 2\u00a0405 participants, leur assurant \u00e0 chaque fois que l\u2019un d\u2019eux avait \u00e9t\u00e9 prononc\u00e9 par un robot, l\u2019autre par un humain.<\/p>\n

Le mot le plus choisi par les participants pour identifier un interlocuteur humain s\u2019est alors av\u00e9r\u00e9 \u00eatre \u00ab\u00a0caca\u00a0\u00bb (\u00ab\u00a0poop\u00a0\u00bb en VO). Un choix qui a d\u2019abord d\u00e9concert\u00e9 les chercheurs, qui en ont conclu que les mots \u00ab\u00a0tabous\u00a0\u00bb faisant r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 des fonctions biologiques \u00e9taient interpr\u00e9t\u00e9s comme \u00e9tant une r\u00e9ponse plus \u00e9motionnelle et \u00ab\u00a0amus\u00e9e\u00a0<\/em>\u00bb, donc plus susceptible d\u2019avoir \u00e9t\u00e9 donn\u00e9e par un humain.<\/p>\n

Ind\u00e9passable test de Turing\u00a0?<\/strong><\/p>\n

\u00ab\u00a0Que la cat\u00e9gorie des mots tabous ait surpass\u00e9 toutes les autres n\u2019est pas un r\u00e9sultat sur lequel j\u2019aurais pari\u00e9 beaucoup d\u2019argent avant l\u2019\u00e9tude, mais cela peut sembler \u00e9vident r\u00e9trospectivement\u00a0<\/em>\u00bb, a comment\u00e9 Tomer Ullman, l\u2019un des auteurs de l\u2019\u00e9tude, aupr\u00e8s de Digital Trends<\/a>.<\/p>\n

Pour les chercheurs, l\u2019objectif n\u2019\u00e9tait pas d\u2019apprendre \u00e0 d\u00e9celer la pr\u00e9sence d\u2019un chatbot intelligent malfaisant, qui ne mettrait de toute fa\u00e7on probablement pas longtemps \u00e0 int\u00e9grer la liste des mots tabous \u00e0 son vocabulaire. L\u2019id\u00e9e \u00e9tait plut\u00f4t d\u2019\u00e9tudier la perception que nous nous faisions nous-m\u00eames des crit\u00e8res nous distinguant des robots o\u00f9 nous identifiant \u00e0 un groupe donn\u00e9 d\u2019\u00eatres humains.<\/p>\n

Les machines \u00ab\u00a0n’ont pas la moindre id\u00e9e de la complexit\u00e9 du langage\u00a0\u00bb<\/p>\n

Que les garants d\u2019un langage chaste et ch\u00e2ti\u00e9 se rassurent, nous sommes encore loin d\u2019\u00eatre contraints aux insanit\u00e9s pour prouver notre humanit\u00e9. Malgr\u00e9 l\u2019effervescence autour des chatbots<\/a>, assistants personnels<\/a> et autres technologies conversationnelles, le test de Turing ne semble pas pr\u00eat d\u2019\u00eatre r\u00e9ellement d\u00e9pass\u00e9.<\/p>\n

Les progr\u00e8s fulgurants sont li\u00e9s \u00e0 l\u2019utilisation massive de donn\u00e9es et au deep learning, m\u00e9thode efficace mais vou\u00e9e \u00e0 plafonner selon certains sp\u00e9cialistes. Les machines \u00ab\u00a0n’ont pas la moindre id\u00e9e de la complexit\u00e9 du langage parce qu\u2019une approche statistique ne suffit pas<\/em>\u00a0\u00bb, nous confiait en f\u00e9vrier<\/a> le docteur en intelligence articielle Gilles Moyse. D\u2019autres comme le linguiste Noam Chomsky sont formels<\/a> : aucun algorithme ni corpus de texte transform\u00e9 en donn\u00e9es ne pourront jamais suffir\u00a0pour d\u00e9coder un langage fonci\u00e8rement biologique et social.<\/p>\n

https:\/\/usbeketrica.com\/article\/amour-caca-test-turing-humain-ia<\/a><\/p>\n

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SUR LE M\u00caME SUJET
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> Nous ne sommes pas pr\u00eats de dialoguer avec une intelligence artificielle<\/a><\/p>\n

>\u00a0Traducteur et interpr\u00e8te homme-machine, un m\u00e9tier d’avenir<\/a><\/p>\n

> \u00ab La machine n’a pas la moindre id\u00e9e de la complexit\u00e9 du langage\u00a0\u00bb<\/a><\/p>\n

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\u00ab On assiste au rapprochement entre le langage parl\u00e9 et le langage informatique \u00bb<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n

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