Que peut nous apprendre l'intelligence artificielle ?

Nous recherchons des opportunités pour comprendre et utiliser l'imagination, non seulement pour répartir les rôles entre l'intelligence artificielle et les humains, mais aussi pour combiner les deux pour améliorer l'efficacité de l'imagination.

Auteur|Martin Reeves Jack Fuller*

Source | Revue d'activité

Les machines peuvent-elles imaginer ? Nous considérons généralement les ordinateurs comme effectuant des calculs et obtenant des résultats sur la base des instructions que nous leur donnons. Nous ne considérons pas les ordinateurs comme capables de ce que nous définirions comme de l’imagination : expérimenter l’inattendu, former des pensées contrefactuelles ou explorer des possibilités entièrement nouvelles. Cependant, depuis peu, l’intelligence artificielle semble progressivement empiéter sur ce que nous appelons le domaine de l’imagination.

Serons-nous remplacés

Par exemple, l'artiste Mario Klingemann a demandé au générateur de texte d'intelligence artificielle de GPT-3 d'écrire dans le style de l'écrivain satirique britannique Jerome K. Jerome Une histoire sur Twitter.

Le Washington Post a utilisé son algorithme d'intelligence artificielle "Heliograf" qu'il a lui-même développé pour créer 850 rapports en un an. La société de conception numérique et de médias AKQA a utilisé l'intelligence artificielle pour créer un nouveau type de sport - le "Speedgate" (Speedgate), et l'a vraiment popularisé, et a également organisé la Speedgate League.

Quelles conclusions peut-on tirer de ces exemples ? Les logiciels font de grands progrès dans la production de créations humaines similaires et, dans certains cas, ont créé une valeur économique qui ne peut être sous-estimée. Les frontières entre humains et machines sont donc effectivement en train de changer, et nous devrions nous attendre à ce que cette tendance se poursuive.

Cependant, les ordinateurs sont encore loin de pouvoir gérer certaines des capacités fondamentales de l'imagination. Le premier est le modèle de pensée sur la relation causale. Le réseau neuronal de GPT-3 repose sur des quantités massives d’informations trouvées sur Internet et dans des livres. En apparence, GPT-3 est un modèle mental basé sur des informations du monde réel, capable de créer des choses nouvelles et moins surprenantes. Mais GPT-3 est un modèle de langage qui ne peut représenter que la probabilité qu'une chaîne de texte apparaisse après une autre chaîne de texte.

Les chercheurs en intelligence artificielle Gary Marcus et Ernest Davis ont observé des systèmes comme GPT-3 et ont déclaré : « Ils n'apprennent pas le monde – ce qu'ils apprennent, c'est le texte et la façon dont les gens utilisent des mots différents les uns par rapport aux autres. il fait une sorte de gros travail de copier-coller : il intègre les modifications qui doivent être apportées au texte qu'il voit au lieu de creuser les concepts sous-jacents à ces textes.

L'intelligence artificielle manque également d'un autre élément fondamental de l'imagination : la motivation à imaginer. La motivation ne fait pas seulement référence à l’impulsion nécessaire pour lancer un processus, mais également à l’orientation de ce qui devrait être imaginé – ce qui constitue une partie importante de la repensation.

L'intelligence artificielle ne peut pas associer le texte au monde. Comme l'écrit le philosophe David Chalmers, GPT-3 « fait beaucoup de choses qui nécessitent une compréhension des humains, mais il ne relie jamais vraiment le langage à la perception et à l'action ».

Les exemples évoqués ci-dessus concernant le sport, la création artistique et les médias d'information impliquent tous que l'humain joue un rôle de pont entre les calculs informatiques et le monde réel.

On peut donc conclure que si l’intelligence artificielle ne peut pas construire de modèles causals, relier la perception et l’action, et ne peut pas générer de désir ou de frustration sans intervention humaine, alors elle ne pourra pas remplacer l’imagination humaine à court terme.

Mais ce que nous pouvons constater, c'est que ce que crée l'intelligence artificielle fournit un matériau extrêmement précieux pour la pensée humaine, et que les humains peuvent transformer le résultat de la machine en un résultat utile. C'est une autre façon d'envisager le problème.

Par rapport à la question de savoir si nous serons remplacés, la question la plus significative est peut-être de savoir comment cet immense système collaboratif va évoluer. De quelles manières l’intelligence artificielle favorisera-t-elle l’imagination humaine ?

L'intelligence artificielle peut-elle nous aider à imaginer ?

L'intelligence artificielle peut nous libérer des activités routinières ; elle peut accomplir de nombreuses tâches essentielles et superposer l'empathie humaine sur cette base ou elle peut fournir une stimulation continue à l'imagination ;

Induire l'imagination grâce à l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle peut nous libérer du travail d'analyse ennuyeux, notamment du travail de surveillance des anomalies. Elle peut nous aider à trouver des facteurs inattendus propices à stimuler l'imagination. Comme l'explique Georg Wittenburg, PDG de la société d'analyse automatisée Inspirient : « Certaines choses sont trop simples pour les algorithmes, comme la détection d'anomalies ou de valeurs aberrantes dans les données. Notre système indique que nous avons 14 valeurs aberrantes ou 14 événements anormaux dans cet ensemble de données. ni plus, ni moins - et la liste des anomalies est ici' »

Mais une limitation à laquelle les algorithmes doivent obéir est que les humains sont toujours au cœur de tout le cadre : ce qui compte comme une anomalie pour un certain modèle mental est défini par les humains. L’intelligence artificielle est douée pour la découverte, mais pas pour la prise en charge. La conception du système doit prendre en compte les éléments que nous jugeons importants. Mais l’algorithme de Wittenberg peut apprendre ce qui intéresse les humains grâce à des interactions homme-machine répétées et à des analyses ciblées.

Enrichir les idées avec l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle rend l'imagination encore plus puissante et peut favoriser le développement de modèles de pensée. Il existe un type d'outil d'intelligence artificielle appelé système interactif « actif hybride », dans lequel l'intelligence artificielle guide et approfondit la prise de décision humaine en faisant ses propres suggestions. De tels outils sont actuellement utilisés dans les domaines de la traduction et du service client.

Mais on peut imaginer quel rôle cet outil jouera dans notre réflexion : lorsque nous voulons écrire ou dessiner des idées sur de nouvelles entreprises de santé, l'intelligence artificielle peut utiliser des données pertinentes, des références de cas similaires, des images diverses et des anecdotes pour nourrir notre imaginaire.

Entrez en collision avec le monde grâce à l'intelligence artificielle

L'interaction avec l'intelligence artificielle peut être une activité quelque part entre discuter avec les gens et explorer le monde. Nous pouvons prendre une première idée et la dire à l’IA : « Voici mon idée pour un nouveau type de banque, s’il vous plaît, faites-moi part de vos commentaires sur ces points, comme pourrait le faire un analyste financier » ou « … comme un écrivain de science-fiction pourrait le donner. ce « feedback ». Lorsque vous obtenez les résultats obtenus, ajoutez des exigences supplémentaires, telles que « Maintenant, rendez-le un peu plus excitant » ou « Maintenant, rendez-le un peu plus critique ».

Communication par l'intelligence artificielle

Un défi majeur auquel l'imagination est confrontée est la difficulté de communiquer des modèles mentaux. L’IA peut facilement nous aider à résoudre ce problème en transformant des modèles mentaux abstraits en images ou en histoires. Nvidia, par exemple, a développé un outil qui transforme de larges gribouillages conceptuels dessinés par des humains en paysages photoréalistes.

Il est concevable que si nous disposons d’une telle technologie à l’avenir, nous puissions rapidement dessiner l’apparence d’un nouveau produit ou d’une forme d’entreprise réinventée. Cet outil doit être capable de travailler avec du texte ou des éléments visuels.

Nous pouvons dessiner grossièrement quelques traits de nos idées sur la future entreprise et les saisir dans le système d'intelligence artificielle. Ensuite, l'intelligence artificielle complétera les éléments spécifiques sur la base d'histoires merveilleuses, de précédents passés, d'analyses par analogie d'autres choses et diverses. références d’images. En d’autres termes, grâce au raffinement et au polissage de l’intelligence artificielle, quelque chose peut être généré qui peut diffuser plus efficacement les idées et inspirer les autres.

Construire une nouvelle normalité grâce à l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle peut nous aider à extraire les caractéristiques communes ou les caractéristiques essentielles derrière l'application réussie d'un concept, ce qui est crucial pour la standardisation et le processus de choses innovantes, et même pour créer une nouvelle normalité.

Bien que l'intelligence artificielle ne puisse pas encore comprendre les causes et les effets, elle peut nous aider à fournir une assistance efficace dans la conception de manuels d'utilisation, de solutions et d'interfaces utilisateur grâce à l'identification de modèles. À mesure que les clients enregistrent de plus en plus leurs habitudes d’utilisation des produits sous forme de données, les règles de codage des nouvelles choses deviennent plus ciblées.

Par exemple, cette méthode peut être appliquée à l'analyse des données de nouvelles méthodes agricoles. Elle peut nous aider à déterminer quelles caractéristiques sont applicables dans toutes les situations et nous permettre de comprendre ce que les agriculteurs doivent faire pour réaliser le potentiel des nouvelles méthodes.

Pour un autre exemple, en étudiant les données sur le processus d'utilisation et les résultats d'une certaine technologie éducative expérimentale, nous pouvons délimiter la gamme de fonctionnalités qui peuvent être appliquées à la nouvelle plateforme et guider les gens dans l'apprentissage de ces fonctions.

Une chose à laquelle nous devons faire face est qu'avec l'intelligence artificielle, l'évolution continue d'un concept deviendra plus facile, car l'intelligence artificielle peut mieux comprendre les nouveaux changements à partir des données d'interaction entre les produits et les clients, et ainsi évaluer en permanence les instructions et les utilisateurs. l'interface est mise à niveau.

Réinventez l'imagination grâce à l'intelligence artificielle

Enfin, l'intelligence artificielle peut nous aider à identifier et à suivre les conditions dans les entreprises qui sont essentielles au maintien de la dualité de pensée. Par exemple, les algorithmes peuvent évaluer le nombre d’interactions et de tentatives qui se produisent au sein d’une entreprise et, sur cette base, déterminer si une telle entreprise est capable de nourrir son imagination.

Nous pouvons également utiliser l'intelligence artificielle pour analyser le comportement et les caractéristiques des employés existants ou futurs afin de garantir que l'entreprise puisse continuellement récolter des talents grâce à une réflexion contrefactuelle.

Que peut nous apprendre l'intelligence artificielle

En plus d'améliorer notre propre capacité d'imagination, consacrer un peu d'énergie au développement d'une technologie d'intelligence artificielle plus imaginative peut nous permettre de comprendre plus efficacement ce qu'est l'imagination et comment mieux l'utiliser.

Quel que soit le stade de développement de la technologie de l'intelligence artificielle, le processus consistant à essayer de rassembler l'imagination est le processus dans lequel nous nous forçons à présenter clairement les choses qui reposent le plus sur l'intuition et qui sont les moins claires. Peut-être que les humains sont plus doués pour imaginer, mais essayer de construire une imagination artificielle peut nous en apprendre davantage sur la manière dont l’imagination se produit aux niveaux individuel et collectif.

Cela est particulièrement important pour l'imagination au niveau collectif, c'est-à-dire rendre toute l'organisation pleine d'imagination.

Imaginer à travers la confrontation

L'un des algorithmes d'intelligence artificielle les plus intéressants déjà utilisés dans les applications créatives est appelé « réseaux contradictoires génératifs » (GAN), qui fonctionne à travers deux réseaux opposés, l'un est un modèle génératif, l'autre est le modèle discriminant.

Le fonctionnement du GAN est lié à un thème important que nous avons abordé tant au niveau individuel qu'au niveau collectif : la pensée multiple et l'importance de la diversité cognitive. À quoi ressemblerait l’application du GAN au niveau de l’entreprise ? Nous devrons peut-être créer un réseau de personnes liées les unes aux autres, certaines personnes étant chargées de créer, et d'autres se chargeant de critiquer ces créations.

La clé est que les deux parties soient capables d'apprendre l'une de l'autre tout en assumant leurs propres responsabilités, et de peaufiner et d'optimiser constamment leurs résultats de travail respectifs. Cette version réelle du GAN peut être lancée via des jeux, des compétitions ou d'autres formes susceptibles de créer des confrontations efficaces. Les deux parties du réseau ajustent continuellement leurs méthodes de fonctionnement en fonction des résultats de l'autre partie et des enseignements tirés.

Remplacez le code du programme par des invites. Les algorithmes d'intelligence artificielle les plus puissants d'aujourd'hui, tels que GPT-3, ont une fonctionnalité très gratifiante, c'est-à-dire que les utilisateurs interagissent avec eux non pas via des méthodes de programmation traditionnelles, mais via des invites d'utilisation.

Une autre façon de le dire : lorsque les humains saisissent une information, c’est comme planter une graine qui deviendra une réponse complexe, stimulant l’imagination des gens. Lorsque vous utilisez GPT-3, vous pouvez également ajuster un paramètre appelé « optimal », qui fait référence au nombre de résultats que l'intelligence artificielle produira finalement, et l'intelligence artificielle choisira l'un d'entre eux à afficher.

Peut-être pouvons-nous imaginer appliquer des règles similaires au niveau organisationnel. Tout comme une invite peut mobiliser la riche réserve de connaissances de l'intelligence artificielle, un PDG peut également créer une invite via du texte, des images, des vidéos, etc., permettant à l'ensemble de l'entreprise d'y répondre.

Ces résultats de réponses peuvent être présentés aux décideurs grâce à l'intelligence artificielle ou sélectionnés par une équipe intermédiaire pour stimuler davantage leur imagination. La rapidité est essentielle à l'ensemble du processus : l'objectif n'est pas d'obtenir d'un seul coup une proposition de projet soignée ou un contenu vidéo bien produit, mais d'obtenir une réponse rapide et de la renvoyer rapidement à la direction afin qu'elle continue d'apparaître. portée de la discussion de la direction.

Contrôler la « température » Une autre fonction inspirante de GPT-3 est d'ajuster la « température » des résultats de réponse de l'intelligence artificielle, c'est-à-dire le degré d'écart par rapport aux résultats de réponse à haute probabilité.

Lorsque vous souhaitez que l'intelligence artificielle résolve un problème mathématique ou une question factuelle, vous devez baisser la « température » : vous ne voulez certainement pas que ce type de réponse soit trop désinvolte ou hors des sentiers battus. Mais lorsque votre objectif est d’augmenter les idées contrefactuelles, il est logique d’augmenter la pression.

On peut également imaginer pratiquer cette approche en entreprise. Idéalement, les chefs d'entreprise devraient avoir la possibilité de déboguer différentes températures pour différents départements de l'entreprise, en particulier pour certains processus de travail du projet. Certaines entreprises le font déjà, et elles ont mis en place des départements créatifs pour travailler sur des projets fous et audacieux.

Mais nous pouvons promouvoir cette démarche et en faire un principe dans toute l'entreprise. Un manager peut fixer une température de 1 à 10 pour chaque partie du travail qu'il lui confie. Pour le rapport d'analyse de vente au détail qu'il a demandé pour le dernier trimestre, vous pouvez régler la température sur 1 (« fournissez-moi les données factuelles auxquelles nous prêtons habituellement attention »), sur 6 (« ajoutez quelques discussions spéculatives ») ou sur 10. (« Posez des questions contrefactuelles et trouvez de nouvelles données qui explorent ces questions »).

Même si l’on est loin d’avoir atteint le point où les machines remplaceront les humains, la frontière entre les deux a sans doute changé. Ce changement se poursuivra et de nouvelles opportunités continueront d’émerger à l’avenir pour nous aider à mieux comprendre et utiliser l’imagination. Nous recherchons des opportunités pour comprendre et utiliser l'imagination, non seulement pour répartir les rôles entre l'intelligence artificielle et les humains, mais également pour combiner les deux pour améliorer l'efficacité de l'imagination. Imaginez-nous aux côtés de l'intelligence artificielle !

À propos de l'auteur : Martin Reeves, président du groupe de réflexion Henderson du Boston Consulting Group (BCG) et associé principal du bureau de San Francisco du BCG. Jack Fuller, fondateur d'une entreprise de gestion de la santé mentale et physique, était responsable thématique au BCG Henderson Think Tank. Cet article est extrait de leur nouveau livre The Imagination Machine (la version chinoise de « Making Ideas » sera publiée par CITIC Publishing Group en 2023).

(Cet article est uniquement destiné au partage de connaissances et ne constitue pas une fourniture ou une dépendance à celui-ci à titre de conseils en investissement, comptables, juridiques ou fiscaux. Toute décision d'investissement basée sur celui-ci est à vos propres risques.)

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