Des chercheurs ont développé un modèle d’IA avancé qui pourrait aider à transférer des connaissances de manière évolutive.
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La récente montée en puissance des systèmes d’intelligence artificielle générative, tels que ChatGPT et DALL-E, a introduit des capacités impressionnantes, allant de la rédaction à la génération d’images. Dans des recherches récentes, des scientifiques ont mis au point de nouvelles technologies d’IA capables de transmettre l’expertise humaine pour des compétences pratiques et complexes grâce à des modèles technologiques basés sur les données. Cela va de l’apprentissage d’un service de tennis pour un débutant à un interne médical acquérant des compétences chirurgicales complexes.
Le professeur Dr. Alfredo Garcia de l’Université Texas A&M, accompagné du doctorant Chenliang Li et d’une équipe de collaborateurs de l’Université du Minnesota, a élaboré les méthodologies nécessaires à la création d’un tel modèle d’IA avancé. Ces méthodologies ont été publiées dans les Proceedings of Neural Information Processing Systems ainsi que dans le Operations Research Journal.
« L’expertise sensorimotrice humaine se développe lorsque quelqu’un peut réaliser une tâche de manière cohérente et correcte, même si les conditions ne sont pas identiques », a déclaré Garcia. « Avec le bon modèle pour les experts et les novices, nous pouvons utiliser les modèles d’IA pour transférer ces connaissances de manière évolutive, permettant ainsi d’affiner une compétence étape par étape. »
Les méthodologies nouvellement développées aident à évaluer les actions de l’IA et à récompenser les tâches menées à bien en estimant la structure des Processus de Décision de Markov (MDPs) sur la base des données fournies. Cela permet aux chercheurs de créer des modèles avancés d’expertise humaine, tels qu’un modèle d’un chirurgien expert effectuant des mouvements et des ajustements durant une opération en réponse à des conditions changeantes.
Par exemple, en matière de chirurgie complexe, le modèle de Garcia permettrait à l’IA d’apprendre d’un chirurgien en train de réaliser une intervention avec succès. Un modèle d’IA pourrait être entraîné sur la base des actions de ce chirurgien.
Dans le cadre d’une pratique en environnement virtuel ou avec un mannequin, le modèle peut être utilisé pour comparer le déroulement de l’opération aux actions de l’expert. L’IA sera en mesure d’évaluer le succès des étapes en cours grâce au système de récompense des MDP afin de reconnaître l’achèvement ou l’échec des tâches.
« Le modèle d’IA peut agir comme un entraîneur offrant des retours au student en formation », a déclaré Garcia.
« Je considère cela comme un service au tennis : c’est une compétence difficile à maîtriser, surtout si on commence à un âge plus avancé. Mais avec un entraîneur, il peut vous donner des directives très spécifiques pour s’améliorer, car il comprend les dynamiques internes du mouvement. Nous souhaitons répliquer ce que fait un entraîneur de tennis, mais uniquement sur la base des données. »
Ce système d’IA proposé pourrait aider à enseigner des compétences que les humains mettent généralement des années à développer seuls, ce qui pourrait donner naissance à une nouvelle génération d’experts dans des domaines tels que la médecine, la fabrication et même le sport.
« Toutes ces tâches nécessitant de pousser, presser, couper – elles mobilisent vos sens et votre capacité à percevoir votre environnement », a ajouté Garcia. « Les machines ne savent pas ce que cela signifie. C’est une expérience très ancrée dans le corps, et nous voulons construire des modèles qui prennent en compte cet aspect. »
Un soutien financier du National Science Foundation permettra à ces recherches de se poursuivre.
Points à retenir
- Développement d’une IA pour enseigner des compétences complexes facilement.
- Utilisation des Processus de Décision de Markov pour évaluer les performances de l’IA.
- Potentiel d’accélérer l’apprentissage dans des domaines comme la médecine et les sports.
La recherche avance rapidement dans le domaine de l’intelligence artificielle, offrant des perspectives intéressantes sur la manière dont nos compétences pourraient être développées. Comment envisageriez-vous l’impact de ces technologies sur les formations professionnelles ? Les applications que l’on peut imaginer sont-elles un complément ou un remplacement aux méthodes d’apprentissage traditionnelles ? Il est essentiel de réfléchir à ces questions au fur et à mesure que les innovations se déploient.
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