Quel rôle joue un état d'esprit de croissance dans le développement de l'IA ?
- L'expérience dans le monde réel, et non seulement l'enseignement académique, améliore l'IA. Un boucle de rétroaction continue qui favorise l'amélioration des algorithmes d'IA est encouragée par un déploiement précoce.
- L'IA nécessite des mesures de sécurité pour prévenir les effets néfastes. L'utilisation de techniques telles que l'entraînement adversarial et les tests en simulateur garantit une IA fonctionnant de manière responsable.
- L'IA peut s'améliorer grâce aux contributions des utilisateurs. Il est bénéfique d'intégrer les interactions utilisateur afin d'améliorer les algorithmes et de produire des prédictions ou recommandations plus précises.
La manière dont l'innovation est menée dans le domaine du développement de l'intelligence artificielle dépend de plus en plus des états d'esprit de croissance. Les états d'esprit de croissance sont devenus de plus en plus importants pour déterminer comment l'innovation progresse dans le domaine du développement de l'IA. Un fort engagement à accepter les difficultés et à favoriser les opportunités d'apprentissage est tout aussi important que la compétence technique dans la quête pour réaliser pleinement le potentiel de l'intelligence artificielle.
Cultiver une attitude orientée vers la croissance pour le développement de l'IA
Les efforts de mise en œuvre dans la poursuite de l'avancement de l'intelligence artificielle semblent être principalement motivés par l'établissement d'un état d'esprit de croissance. Avec du travail et de la détermination, les connaissances et les compétences peuvent s'améliorer, contrairement à l'état d'esprit fixe qui maintient que les connaissances et les compétences sont immuables et figées.
Basée sur les recherches de la psychologue de Stanford Carol Dweck, cette façon de penser met en lumière l'importance d'accepter l'effort et de considérer les défis comme des opportunités de croissance personnelle. Établir une culture qui valorise l'apprentissage continu et l'adaptation est l'un des moyens par lesquels les organisations peuvent aider les systèmes IA à réussir dans des circonstances changeantes.
Les entreprises commencent à réaliser de plus en plus le pouvoir révolutionnaire du déploiement précoce et des tests en conditions réelles dans l'IA. Les systèmes IA bénéficient de l'exposition à diverses sources de données et à des environnements réels, de manière similaire à la façon dont les enfants apprennent par l'expérience pratique. Les entreprises devraient utiliser l'IA dans des applications pratiques plutôt que de garder les données privées. Cela fournira des retours d'information précieux et améliorera les algorithmes avec de nouvelles données. L'apprentissage est itératif et implique à la fois des succès et des erreurs. C'est similaire à la façon dont les systèmes IA se développent et deviennent plus capables au fil du temps.
Un bon exemple est Tesla. Pendant qu'une personne conduit le véhicule, Tesla met à jour son logiciel de conduite autonome en arrière-plan. Le programme compare ses décisions — comme la direction à donner au volant — avec celles du conducteur. Tout écart notable ou choix inhabituel est examiné, et si nécessaire, l'IA est réentraînée.
Afin de protéger les consommateurs et de préserver les réputations, les protocoles de sécurité sont également critiques pour le développement de l'IA. Avant d'être déployés dans le monde réel, les systèmes IA à grande échelle peuvent être évalués de manière approfondie et sûre dans des environnements de simulation, tels que des pratiques réalistes.
Adopter une approche technophile pour les développements IA
Au lieu d'apprendre à marcher grâce à un film instructif, les enfants apprennent à se tenir debout et à faire leurs premiers pas. Ils tirent également des leçons importantes de chaque chute douloureuse, et finalement, la magie opère. Avec l'IA, le même raisonnement s'applique.
De nombreuses entreprises, comme IBM, estiment que pour améliorer les algorithmes avant de les déployer, des volumes massifs de données doivent être collectés. C'est une erreur. Utiliser l'IA dans le monde réel plutôt que de l'isoler dans des environnements contrôlés contribue à la production de données supplémentaires qui sont ensuite utilisées pour informer les développements futurs.
Bien que le déploiement précoce comporte un risque inhérent plus élevé, il déclenche également une boucle de rétroaction continue qui permet d'ajouter de nouvelles données à l'algorithme. Il est également crucial que les données proviennent à la fois de scénarios réguliers et inhabituels ou difficiles, qui, combinés, permettent un développement IA complet.
Comme discuté ci-dessus, en développant un état d'esprit orienté vers la croissance et en allant une étape plus loin, les entreprises peuvent créer un environnement de simulation qui facilite des cycles de développement plus rapides et produit des données synthétiques. Par exemple, Tesla utilise les données de sa flotte de voitures pour alimenter un simulateur qui imite des scénarios de circulation complexes, afin de créer de nouvelles données d'entraînement pour l'intelligence artificielle.
Les organisations qui adoptent les techniques d'apprentissage continu susmentionnées et ont un état d'esprit de croissance sont plus susceptibles de développer des solutions IA appropriées pour un monde en changement rapide. Les organisations peuvent maintenir l'agilité, la sécurité et la pertinence de leurs produits et services en fournissant aux algorithmes un flux continu de données et de retours.
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Aamir Sheikh
Aamir est journaliste technologique avec près de six ans d'expérience dans les secteurs de la cryptomonnaie et de la technologie. Il est diplômé de l'université MAJ avec un MBA en finance et marketing. Il travaille désormais pour Cryptopolitan, où il rend compte des dernières évolutions des marchés de la cryptomonnaie et des prévisions de prix.
