Pour quelqu’un chargé de faire progresser une technologie, qui selon les termes du directeur général de Google, est plus profonde que l’électricité et le feu, Jeff Dean est un homme remarquablement calme. En tant que responsable de l’intelligence artificielle chez le géant de la technologie, il est en charge de la direction d’un département qui fait partie intégrante de l’avenir de Google, voire de l’avenir de l’activité humaine sur Terre.

Le fait qu’une telle tâche cosmique ne dérange pas M. Dean, qui reste zen même au milieu de la frénésie du Forum économique mondial de Davos, n’est peut-être pas surprenant. L’une de ses premières interventions chez Google a consisté à faire face à une menace qui presque certainement venait de l’espace.

Rayons spatiaux

Au tournant du siècle, le moteur de recherche de Google commençait à ne plus fonctionner correctement et son petit groupe de codeurs était mystifié quant à la cause. C’est M. Dean, avec son ami Sanjay Ghemawat, qui a diagnostiqué le problème extraterrestre.

Voici l’évolution de Google dans le domaine de l’intelligence artificielle :

Ils ont utilisé du matériel économique, en quelque sorte maintenu avec du fil et du chewing-gum. Un rayon particulier de l’espace va entrer dans l’une des cellules de la mémoire qui stocke les données de Google. Sa mission, qui est de rendre les machines intelligentes plus accessibles, pourrait difficilement être plus ambitieuse, même si les applications actuelles de l’IA chez Google sont encore à ses débuts.

Combattre les préjugés

Dean a expliqué qu’un algorithme reçoit une grande quantité de textes, il apprendra à reconnaître des mots qui sont généralement assemblés. Vous pourriez par exemple apprendre une connotation malheureuse, selon laquelle le médecin est plus associé au mot « il » qu’à « elle », et l’infirmière est davantage associé au mot « elle » qu’à « il ».

Mais il est aussi possible d’apprendre que le chirurgien est souvent associé au scalpel et que le menuisier est rattaché au marteau. La force de ces algorithmes réside donc dans le fait qu’ils peuvent apprendre ce type de modèles et de corrélations.

Source :

BBC

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