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Les chercheurs amènent les humains à penser comme des ordinateurs

Les chercheurs amènent les humains à penser comme des ordinateurs


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Dans un renversement inhabituel des rôles, une nouvelle étude de l'Université Johns Hopkins a cherché à démontrer comment les ordinateurs peuvent commettre des erreurs comme le font les humains en faisant penser aux gens comme les ordinateurs.

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Pensez comme un ordinateur

«La plupart du temps, la recherche dans notre domaine consiste à amener les ordinateurs à penser comme des gens», déclare l'auteur principal Chaz Firestone, professeur adjoint au Département de psychologie et de sciences du cerveau de Johns Hopkins. "Notre projet fait le contraire - nous demandons si les gens peuvent penser comme des ordinateurs."

Les systèmes d'intelligence artificielle sont bien meilleurs que les gens pour calculer les mathématiques ou stocker de grandes quantités d'informations. Là où ils échouent, c'est à reconnaître les objets du quotidien.

Cependant, récemment, des réseaux neuronaux ont été créés qui imitent le cerveau humain. Cela s'est traduit par une capacité améliorée à identifier les objets, ce qui a conduit à des avancées technologiques dans des applications telles que les voitures autonomes et la reconnaissance faciale.

Images trompeuses

Cependant, un angle mort critique demeure. Il est possible de créer délibérément des images que les réseaux de neurones ne peuvent pas reconnaître correctement, appelées images «contradictoires» ou «trompeuses».

La nouvelle étude visait à évaluer si les humains pouvaient également mal identifier ces images délicates.

«Ces machines semblent mal identifier les objets d'une manière que les humains ne le feraient jamais», dit Firestone. "Mais étonnamment, personne n'a vraiment testé cela. Comment savons-nous que les gens ne peuvent pas voir ce que les ordinateurs ont fait?"

Pour tester cela, Firestone et son équipe ont demandé à 1800 sujets de test de "penser comme une machine". Comme les machines n'ont qu'un petit vocabulaire, Firestone a montré aux gens des images trompeuses qui avaient déjà trompé les ordinateurs, et leur a donné les mêmes types d'options d'étiquetage que la machine.

Ils ont découvert que les humains avaient tendance à faire les mêmes choix d'étiquetage que les ordinateurs lorsqu'ils étaient confrontés à ces options limitées. Les gens étaient d'accord avec la réponse de l'ordinateur 75% du temps.

Les chercheurs ont ensuite donné aux gens le choix entre la réponse préférée de l'ordinateur et sa prochaine meilleure estimation. 91% des personnes étaient à nouveau d'accord avec le premier choix de la machine.

«Nous avons constaté que si vous mettez une personne dans la même situation qu'un ordinateur, tout à coup les humains ont tendance à être d'accord avec les machines», dit Firestone. "C'est toujours un problème pour l'intelligence artificielle, mais ce n'est pas comme si l'ordinateur disait quelque chose de complètement différent de ce qu'un humain dirait."

L'étude est publiée dans la revueCommunications de la nature.


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