People + AI Research (PAIR) by Google

Google a annoncé début Juillet l'initiative People + AI Research (PAIR) qui rassemble des chercheurs de Google

Ces dernières années ont connu des progrès rapides avec le machine learning, avec des améliorations spectaculaires de la performance technique, depuis une reconnaissance de la parole plus précise, une meilleure recherche d’image, des traductions améliorées. Google souhaite aller beaucoup plus loin avec l’AI, pour être plus utile.

Google a annoncé début Juillet l’initiative People + AI Research (PAIR) qui rassemble des chercheurs de Google pour étudier et repenser les façons dont les gens interagissent avec les systèmes d’AI. L’objectif du PAIR est de mettre l’accent sur le «côté humain» de l’IA : la relation entre les utilisateurs et la technologie, les nouvelles applications qu’il va permettre et comment l’inclure globalement. L’objectif n’est pas seulement de publier des recherches; Nous lançons également des outils (POC) open source pour les chercheurs et d’autres experts à utiliser.

La recherche du PAIR est divisée en trois domaines, en fonction des différents besoins des utilisateurs, certains avec des outils open source:

Ingénieurs et chercheurs: l’IA est construite par des personnes. Comment pouvons-nous faciliter aux ingénieurs la construction et la compréhension des systèmes d’apprentissage par machine ? Quels matériaux pédagogiques et outils pratiques ont-ils besoin ?

Experts de domaine : comment l’AI aide-t-il et augmente-t-il les professionnels dans leur travail ? Comment pouvons-nous soutenir les médecins, les techniciens, les concepteurs, les agriculteurs et les musiciens alors qu’ils utilisent de plus en plus l’IA ?

Utilisateurs quotidiens : comment pouvons-nous nous assurer que le machine learning ne sera pas inclusif, afin que tous puissent bénéficier des percées dans l’IA ? Le design thinking peut-elle ouvrir des applications AI entièrement nouvelles ? Peut-on démocratiser la technologie ?

Une des clés du puzzle est la conception. Au lieu de considérer l’IA purement comme une technologie, et si on l’imagine comme un matériau à concevoir ? Ici, l’histoire pourrait servir de guide : par exemple, les progrès de l’imagerie par ordinateur signifiaient plus que de meilleures façons de dessiner des images, ce qui a entraîné de nouveaux types d’interfaces et d’applications.

Media

Google a financé, à hauteur de 807 000 dollars, un projet de The Press Association (une agence de presse britannique), visant à mettre l’intelligence artificielle au service des journalistes. Baptisé RADAR, pour Reporters And Data And Robots, son objectif est de permettre à une petite équipe de reporters, assistés par l’intelligence artificielle, de publier massivement des informations locales, en tirant parti de l’ouverture des données en s’appuyant sur le natural Language Generation (NLG)

[La subvention provient du fonds Google News Initiative (DNI) de Google, qui investit 150 millions d’euros (132 millions de livres sterling) sur une période de trois ans pour stimuler et soutenir l’innovation dans le journalisme numérique dans l’industrie de l’actualité européenne. je peux vous assurer que SM n’a pas reçu d’argent :)]

L’objectif du projet RADAR est de publier 30 000 articles, chaque mois, inspirés par la quantité massive de données ouvertes. Les journalistes humains qualifiés seront toujours essentiels dans le processus, mais RADAR va permettre d’exploiter l’intelligence artificielle pour étendre à un volume d’histoires locales qui seraient impossibles à fournir manuellement.