Série de séminaires sur l'IA 2022 : Alex Murphy

Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Le 19 août, Alex Murphy - un étudiant en doctorat de l'Université de Birmingham - a présenté "Brain + NLP > NLP ? Towards the incorporation of human brain data into Natural Language Processing" au séminaire sur l'intelligence artificielle.

Les techniques modernes d'apprentissage automatique ont montré qu'elles pouvaient coder/décoder avec succès des informations linguistiques à partir de signaux cérébraux. Il semble donc naturel d'utiliser les données neurolinguistiques dans les modèles ML comme un flux d'entrée supplémentaire pour de nombreuses tâches NLP. Dans le domaine de la vision, il a été démontré qu'en forçant les modèles à prédire les données neuronales (ainsi que les représentations de similarité apprises à partir des signaux cérébraux), les modèles peuvent devenir plus robustes et faire des "erreurs meilleures / plus naturelles".

On peut donc se demander si cet effet est transposé au domaine du langage / PNL avec des données humaines. Ce flux d'entrée supplémentaire offre de nombreuses propriétés souhaitables, car le processus de modélisation est moins sensible aux idiosyncrasies d'une seule modalité d'entrée (par exemple, le décalage des covariables, les exemples contradictoires et la non-robustesse). Murphy raconte comment il s'est attaqué à ces problèmes pendant son doctorat, en utilisant des modèles pour décoder des informations linguistiques et semi-linguistiques à partir de données EEG d'un seul essai, en évoquant diverses méthodes d'entraînement qui, selon lui, améliorent les performances par rapport à un entraînement direct sur des données EEG d'un seul essai.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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