Les humains améliorent l'IA avec Matt Taylor | Approximately Correct Podcast

Dans le dernier épisode du podcast Approximately Correct, Matt Taylor, membre de l'Amii et titulaire de la chaire d'IA du CIFAR au Canada, explique comment l'IA et les êtres humains fonctionnent mieux lorsqu'ils travaillent ensemble.

M. Taylor évoque l'importance d'un cadre "Human-In-The-Loop" (HITL), dans lequel les êtres humains et les agents artificiels travaillent ensemble pour obtenir de meilleurs résultats que si l'un ou l'autre travaillait seul.

Lors de sa conversation avec les animateurs Alona Fyshe et Scott Lilwall, M. Taylor déclare : "En tant que spécialiste de l'apprentissage automatique, je ne veux pas d'un chirurgien entièrement robotisé maintenant."

"Je veux un médecin qui soit là pour superviser les décisions de l'IA afin que ses connaissances de base, ses connaissances communes, son expérience puissent intervenir et s'assurer que l'IA ne commet pas d'erreur stupide."

Selon M. Marlos, l'apprentissage continu sera nécessaire pour que les projets de LR puissent faire face à un monde imprévisible et en constante évolution. Mais c'est plus facile à dire qu'à faire. La discussion porte sur les défis de l'apprentissage continu, y compris le mystère de la perte de plasticité, et sur les moyens novateurs mis en œuvre par le laboratoire de Marlos pour y remédier.

M. Taylor insiste sur le fait qu'il ne s'agit pas seulement d'assurer une supervision humaine - une véritable approche HITL est collaborative et itérative, tirant le meilleur parti de ce que l'homme et l'IA savent faire de mieux. Cela signifie également que les scientifiques spécialisés dans l'apprentissage automatique doivent travailler en étroite collaboration avec des experts en la matière lorsqu'ils conçoivent des systèmes d'IA dès le début de tout processus d'apprentissage automatique. Il cite en exemple son travail actuel qui consiste à utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer l'utilisation des réseaux électriques.

Taylor aborde également l'importance de l'IA explicable (XAI) pour aider les gens à faire confiance aux décisions assistées par l'IA.

Écoutez l'épisode complet pour en savoir plus et abonnez-vous à Approximately Correct sur Spotify, Apple Podcasts ou votre plateforme de podcast préférée.

Approximativement correct : Un podcast sur l'IA d'Amii est animé par Alona Fyshe et Scott Lilwall. Il est produit par Lynda Vang et la production vidéo est assurée par Chris Onciul.

Vous pouvez écouter le troisième épisode d'Approximately Correct sur Spotify, Apple Podcasts, Google Podcasts et d'autres services de podcasting.