Les résidents sont aux prises avec les conséquences de l'ouragan Florence, une tempête record qui a frappé la côte est des États-Unis et a fait au moins 32 morts, inondations et maisons endommagées. Pendant ce temps, Le typhon Mangkhut ravage le sud de la Chine. Plus de trois millions de personnes ont été évacuées.

Dans les dernières années, L'IA est devenue de plus en plus puissante. Il peut diagnostiquer des maladies, réserver des restaurants, faux discours présidentiels, et même composer de la musique à succès et produire des bandes-annonces pour des films d'horreur. Ainsi, dans cette nouvelle ère de « big data » et « d'intelligence artificielle, « Avons-nous de nouveaux outils pour protéger notre société et gérer les dégâts de telles tempêtes ?

L'IA a démontré une capacité supérieure à comprendre certaines situations en 2016, quand le programme AlphaGo a battu Lee Sedol, 18 fois champion du monde, au jeu Go, le jeu le plus sophistiqué de l'histoire. Mais cette capacité supérieure est-elle vue ailleurs, trop? Pourrait, par exemple, AI comprendre, prévoir et gérer les catastrophes naturelles – telles que les inondations – mieux que les humains ne peuvent le faire ?

Un jeu sur ordinateur et une inondation sont évidemment deux choses très différentes. Mais l'IA rattrape les humains dans la compréhension des "choses". Par exemple, des chercheurs ont récemment démontré que l'IA pouvait aider à diagnostiquer les tumeurs du sein à partir de l'imagerie médicale. Et d'autres recherches préliminaires montrent que l'IA pourrait certainement nous aider à surveiller les inondations et pourrait peut-être même fournir des messages d'alerte précoce plus précis dans un avenir proche.

Dans un article récemment publié, Je décris comment j'ai utilisé deux des techniques d'IA les plus populaires pour surveiller les tweets et les photos diffusés depuis Twitter et une application mobile appelée MyCoast. Ces algorithmes basés sur l'IA peuvent identifier l'emplacement mentionné dans un tweet sur les inondations et décrire le contenu des photos pour reconnaître les scènes d'inondation grâce à une formation intensive avec "des exemples concrets, " photos étiquetées manuellement par des humains à l'aide de mots-clés. Après une telle formation, l'IA entraînée pourrait prédire si une nouvelle photo est une scène d'inondation ou non.

Diagnostiquer les tumeurs du sein et identifier les inondations est, bien sûr, quelque chose que les humains peuvent faire. Mais l'IA peut augmenter le potentiel d'une telle capacité humaine à une échelle majeure. Un programme d'IA, par exemple, peut lire des milliers de tweets et de photos en quelques secondes. En outre, L'IA ne se lasse pas – son jugement est maintenu au même niveau tout le temps. En comparaison, les jugements humains sont subjectifs, changeant en raison de la diminution de la concentration et des émotions fluctuantes. Donc oui, L'IA est beaucoup plus puissante que les humains dans ces aspects, surtout en termes de vitesse et de volume.

Le battage médiatique contre la dystopie

Faut-il donc s'inquiéter de ce pouvoir ? Beaucoup soutiennent que nous devrions nous inquiéter de l'IA utilisant des catastrophes naturelles pour détruire la société humaine, comme imaginé dans le récent film Geostorm. Le magnat de la technologie Elon Musk a également parlé de l'IA posant un "risque existentiel" pour les humains. Mais il est important de noter que l'IA ne peut pas rivaliser avec les humains, au moins dans un avenir prévisible, dans de nombreux autres domaines.

D'abord, L'IA est un algorithme imitant les jugements humains. L'IA est meilleure que les humains en termes de vitesse et de volume, mais pas en termes de qualité. Cela est particulièrement vrai pour la surveillance des crues. Mes recherches ont démontré que l'IA pouvait commettre des erreurs dans la reconnaissance des scènes d'inondation. Cependant, cette situation pourrait changer à l'avenir, comme dans le cas du jeu Go. Au fur et à mesure que de nouveaux ensembles de données d'entraînement deviennent disponibles, la précision et la fiabilité des prédictions de l'IA seront encore améliorées.

Seconde, L'IA est encore faible en matière de prédiction. Bien que ces algorithmes puissent faire des prévisions acceptables dans le cadre du passé, les prédictions deviennent folles lorsqu'elles dépassent les paramètres des données d'entraînement. Supposons qu'on vous donne une série de points à connecter avec une ligne. Il est relativement facile de deviner ce qui se trouve entre les points car la supposition ne peut pas être absurdement fausse (en supposant que les données ne fluctuent pas trop). Mais il sera beaucoup plus difficile de deviner le point au-delà des points les plus à droite et les plus à gauche car il n'y a aucune preuve quant à la façon dont ils vont changer.

En matière de surveillance des crues, alors, il est difficile de prédire les tendances des crues à long terme sur la base des ensembles de données d'entraînement antérieurs, car le changement climatique modifie fondamentalement la tendance de nombreux facteurs hydrologiques. Nous n'avons pas de données d'entraînement acceptables dans ce cas.

Mais la différence la plus fondamentale entre l'IA et les humains, Je pense, est la différence de conscience, ou plus précisément, motivation. Jusque là, L'IA fera tout ce que demanderont les utilisateurs, mais il ne peut pas se faire une idée par lui-même. Ma fille de deux ans peut facilement dépasser l'IA lorsqu'elle dit "Je veux ce bonbon". Elle peut même improviser en répétant à plusieurs reprises « Je veux ce bonbon » pour souligner sa demande. Je ne peux pas imaginer un algorithme d'IA qui pourrait faire quelque chose d'aussi proche. À la fin de la journée, nous avons besoin de solutions créatives, et l'IA n'est pas capable de les fournir.

IA, alors, n'est actuellement qu'un outil pour augmenter la "compréhension" et peut-être la "prédiction" de l'humain. Il lui reste un long chemin à parcourir avant de rattraper la pensée humaine, créativité et motivation.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.