Bonjour les parties prenantes. (C'est le terme non genré que j'utilise parce que je vois des « gens » dans trop de publications sur les réseaux sociaux.) Cette semaine, des chercheurs ont rendu compte d'un modèle d'IA qui tente d'imiter l'irrationalité humaine dans la prise de décision, qui doit être la meilleure approche pour créer une IA générale équivalente à l’humain, n’est-ce pas ? Par exemple, si vous disiez à Siri « Merci » et qu'elle répondait « Toi aussi » au lieu de « De rien », et que vous vous sentiez ensuite gênée. Cela me semblerait profondément humain.
De plus, voici quelques liens vers des reportages sur le SSPT et ses fondements génétiques, les diables de Tasmanie toujours en voie de disparition et un biais jusqu'alors inconnu dans l'évaluation des étudiants qui peut terrifier les étudiants nommés Ybarra ou Zamboni.
La prise de décision humaine est intrinsèquement irrationnelle et largement imprévisible, car les gens tentent d'équilibrer les informations reçues, le comportement axé sur un objectif, les prédictions sur l'avenir et les pulsions internes indépendantes telles que le désir de burritos. Les chercheurs en intelligence artificielle tentent désormais de créer des systèmes d'IA capables de collaborer plus efficacement avec des humains irrationnels et confinés au crâne, en tenant compte de cette irrationalité.
Des chercheurs du MIT et de l'Université de Washington présentent une nouvelle technique permettant de modéliser le comportement d'un agent (humain ou IA) qui tient compte des contraintes pesant sur ses capacités à résoudre des problèmes.
Les tentatives de recherche antérieures visant à modéliser la prise de décision humaine impliquaient l'ajout de bruit au modèle de telle sorte que l'agent choisisse la bonne option dans un certain pourcentage de tentatives seulement. Mais l’irrationalité humaine n’est pas toujours irrationnelle de la même manière. Le nouveau modèle s'inspire plutôt des joueurs d'échecs de haut niveau. Les chercheurs ont remarqué que les joueurs de haut niveau prennent plus de temps pour réfléchir avant d’agir dans des matchs difficiles. Cela s'est avéré être un bon indicateur du comportement humain et a inspiré leur nouveau cadre.
Le modèle exécute un algorithme pendant une durée définie pour résoudre un problème spécifique. Le modèle compare les décisions de l'algorithme au comportement d'un agent travaillant sur le même problème; il peut alors aligner les décisions de l'agent sur celles de l'algorithme et déterminer exactement où l'agent a arrêté sa planification. Déduire un budget d'inférence à partir de la planification de l'agent permet au modèle de prédire comment l'agent fera des choix pour des problèmes similaires.
L'exposition à des environnements ou à des conditions traumatisantes, tels que les champs de bataille, active une réponse au stress qui est probablement adaptative et émerge pour améliorer la survie humaine. Dans le cas du syndrome de stress post-traumatique, cette même réaction se traduit par une dégradation de la qualité de vie, particulièrement frappante dans un pays qui sort aujourd'hui de 20 années consécutives de guerre. (De toute évidence, le SSPT a également des racines dans d'autres causes.)
Des chercheurs du Broad Institute du MIT et de Harvard ont récemment mené une étude génétique sur 1,2 million de personnes et ont identifié 95 localisations génomiques associées au développement du SSPT suite à un traumatisme, ainsi que 43 gènes jouant un rôle dans le SSPT. L'étude, la plus vaste du genre, fournit plusieurs nouvelles cibles d'investigation qui pourraient conduire à des stratégies de prévention et de traitement.
Des chercheurs de l’Université du Michigan rapportent que les étudiants dont les noms de famille sont classés par ordre alphabétique inférieur se sont vu attribuer des notes inférieures à ceux dont les noms de famille sont classés par ordre alphabétique supérieur. Haha, c'est pire :les étudiants classés par ordre alphabétique ont également reçu des commentaires plus négatifs, moins polis et qui montraient une qualité de notation inférieure, telle que mesurée par les plaintes des étudiants. Ces résultats proviennent d'une analyse des données du système de gestion de l'apprentissage en ligne Canvas, qui, par défaut, classe les soumissions des étudiants par ordre alphabétique par nom de famille.
Sur la période évaluée, de 2014 à 2022, les étudiants dont le nom commence par A, B, C, D ou E ont obtenu des notes supérieures de 0,3 point; les étudiants portant des noms de famille alphabétiquement suburbains ont obtenu un score inférieur de 0,3 point, ce qui représente un écart de 0,6 point. Les chercheurs émettent l'hypothèse que le véritable problème est la fatigue, et non l'ordre alphabétique.
"Nous soupçonnons en quelque sorte que la fatigue est l'un des principaux facteurs à l'origine de cet effet, car lorsque vous travaillez sur quelque chose pendant une longue période, vous vous fatiguez, puis vous commencez à perdre votre attention et vos capacités cognitives sont réduites. en baisse", a déclaré le chercheur Jiaxin Pei de la School of Information de l'Université du Michigan.
Des amis australiens m'ont dit un jour qu'il était hilarant de parler aux Américains des diables de Tasmanie, car nous ne comprenons généralement pas que le personnage de dessin animé de Warner Brothers est basé sur un véritable animal. (Au contraire, les Australiens comprennent parfaitement que Bugs Bunny est basé sur des lapins, contre lesquels l'Australie a construit des clôtures entières qui s'étendent sur tout le continent.) Comme le personnage de dessin animé, les vrais diables de Tasmanie sont trapus, malodorants et bruyants. Ils sont très menacés, menacés par une forme contagieuse de cancer qui provoque la formation de grosses tumeurs faciales qui rendent difficile aux diables de se nourrir.
En 2020, des chercheurs qui suivent la maladie de la tumeur faciale du diable ont signalé que la propagation avait ralenti et était devenue stable; Aujourd'hui, cependant, une équipe multi-institutionnelle de chercheurs a remis en question ces affirmations dans une nouvelle étude de génotypage, trouvant des erreurs dans les données sur lesquelles l'équipe d'origine avait fondé ses conclusions.
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