10 choses que les humains et les animaux font mieux que les ordinateurs

La science-fiction a une curieuse manière d’être prophétique. Nous ne pouvons qu'espérer que des histoires comme "Matrice ", « Terminateur ", "Je suis un robot" et d’autres ont raté le but en supposant que les robots et les ordinateurs se retourneraient contre nous et les utiliseraient soit comme batteries, soit comme engrais pour les plantes qu’ils écraseraient avec leur robot. pas.

Si l’essor des machines vous inquiète, considérez le fait qu’il y a des choses que les gens font mieux que les machines. Un oiseau peut faire encore une chose mieux. Ils ne sauveront peut-être pas notre espèce, mais qui sait.

10. Les Veery Birds prédisent mieux les ouragans que les voitures.

La prévision des ouragans est une activité importante. Nous nous appuyons actuellement sur divers systèmes pour déterminer si un ouragan approche, notamment des satellites, des radars et même des navires et des bouées dans les océans. Grâce à toutes ces technologies, on peut prédire un ouragan environ 36 à 48 heures à l’avance.

Lorsqu’il s’agit de prévisions à long terme, nous n’avons rien de mieux que le hasard. Nous pouvons prédire que des ouragans surviendront pendant la saison des ouragans, mais et alors ? C'est comme prédire que le soleil se lèvera demain. Pour plus d’authenticité, on peut se détourner des ordinateurs et se tourner vers les oiseaux. Les Viri ont une étrange capacité à prédire le temps violent et orageux, comme en témoignent leurs saisons de reproduction. Ces oiseaux vivent dans le sud du Canada et dans le nord des États-Unis et ont une couvée d'œufs par saison de reproduction.

Les années où les saisons d'ouragans sont sévères, les viris raccourcissent leurs saisons de reproduction, même si elles n'ont pas encore réussi. Ils le feront des mois avant la saison des ouragans, mais il est clair qu'ils sont liés.

En 2018, un ornithologue avait prédit une saison cyclonique particulièrement mauvaise, alors que les données météorologiques prédisaient exactement le contraire. Les météorologues ont insisté sur le fait que ce serait une année douce. Ils ont utilisé le nombre ACE, qui fait référence à l'énergie accumulée par un cyclone, et ont prédit une valeur allant de 60, ce qui est assez faible, à un maximum de 103, ce qui est inférieur à la moyenne.

Un ornithologue qui n'avait jamais prédit le temps qu'il faisait de sa vie en a suggéré entre 70 et jusqu'à 150. Cela s'est avéré être 129. Il est arrivé à sa prédiction en observant le comportement des viri, basé sur 20 ans d'observation de leur comportement dans la nature. .

9. Les gens sont d’excellents joueurs, mais ils ne font pas de bons joueurs d’équipe.

Le marché mondial du jeu est un véritable poids lourd. Sa valeur devrait atteindre environ 257 milliards de dollars d’ici 2025. Il s'agit du 93% d'Elon Musk ! Ce genre d’argent a inspiré de nombreuses innovations technologiques étonnantes, notamment en matière de graphisme et d’intelligence artificielle. Et les ordinateurs sont non seulement en retard sur les jeux, mais parfois même en avance sur eux.

L’intelligence artificielle s’est révélée être un meilleur joueur que le joueur humain moyen, même s’il s’agit d’un développement relativement récent. Mais cela doit être pris avec des pincettes. Dans un style de jeu strictement axé sur les chiffres, l'ordinateur peut souvent faire un meilleur travail qu'un gars de l'Idaho qui continue d'insulter votre mère pendant que vous jouez à Call of Duty. Cependant, lorsque le jeu devient coopératif et nécessite un travail d’équipe, l’intelligence artificielle commence à montrer quelques lacunes. À savoir, l’IA est nulle en matière de travail d’équipe.

Les joueurs humains expriment généralement leur frustration lorsqu’il s’agit de communiquer avec leurs coéquipiers IA. L’étude a révélé qu’un coéquipier IA n’améliorait pas les performances de jeu par rapport à un partenaire informatique préprogrammé conçu pour simplement connaître les règles du jeu et jouer d’une certaine manière. Mais la grande différence était que les partenaires humains détestaient travailler avec l’IA. L'ordinateur était considéré comme peu fiable, imprévisible et peu fiable – trois choses que vous ne voulez pas chez un partenaire de jeu.

8. Les traductions informatiques ont tendance à être assez bâclées

Avez-vous déjà rencontré un mot ou une phrase dans une autre langue et l'avez-vous ensuite traduit en ligne ? Et puis vous avez pris le temps de le retraduire en anglais et avez découvert que c’était essentiellement du charabia ? Cela se produit parce que les ordinateurs sont très mauvais en matière de traduction. Les programmes de traduction sont notoirement mauvais pour saisir le contexte et les autres nuances du langage, ce qui rend les traducteurs informatiques simples au mieux et inutiles au pire.

Des éléments comme l’argot, le contexte culturel, les noms propres et bien plus encore sont perdus dans les machines. Considérez quelque chose comme le mot « ensemble ». Selon le Livre Guinness, ce mot a plus de 430 significations possibles. La machine a besoin d’indices contextuels pour comprendre comment ils seront utilisés dans une traduction donnée, ce qui n’est pas une tâche facile.

Les expressions idiomatiques sont généralement traduites littéralement par une machine, même très avancée. Même des mots isolés peuvent changer le ton de phrases entières, ce qui peut constituer un défi pour les traducteurs IA. Vous pouvez comprendre l'essentiel de l'article, mais ce n'est pas nécessairement ce que vous voulez, surtout si vous lisez de la fiction parce que vous voulez l'histoire et n'essayez pas seulement de distiller les faits de base.

7. Récoltez des fruits

De nos jours, les machines peuvent fabriquer des voitures, des ordinateurs et toutes sortes de machines pour nous, mais ironiquement, elles ont du mal à accomplir certaines des tâches les plus simples. Par exemple, ils ne sont pas très doués pour cueillir des fraises. Et bien d’autres fruits et légumes, d’ailleurs.

La raison de la panne du robot est trop facile à deviner. Le robot n'est pas très doué pour deviner s'il est trop grossier ou non. Pour les fruits comme les fraises et autres baies, une touche légère est nécessaire. Le robot peut probablement ramasser les noix jusqu'au retour des vaches, mais les baies doivent être manipulées avec précaution. Les robots récolteurs n'ont aucun moyen de savoir s'ils pressent trop fort et détruisent les récoltes.

Il s’avère que les récolteuses robotisées sont conçues pour contourner ce problème en cueillant des plantes entières, et pas seulement des baies. Ils peuvent effectuer le travail de 30 personnes dans le même temps. Mais pour l’instant, les robots cueilleurs doivent scanner les champs et déterminer où aller pour trouver des fruits mûrs. Jusqu’à présent, ils ne peuvent récolter qu’environ 50% de fruits mûrs, alors que les humains peuvent récolter jusqu’à 90%.

6. L’IA ne sait pas lire les émotions

La technologie de reconnaissance faciale fait l’actualité depuis des années. Les gens s’en méfient parce que cela ressemble à un état de surveillance et à une surveillance constante. Mais un autre aspect que les gens craignent est la capacité des ordinateurs à vous regarder et à vous lire, déterminant essentiellement ce que vous ressentez d’un moment à l’autre. Il peut être utilisé pour exploiter les gens à des fins de marketing, de publicité et à d'autres fins afin de gagner de l'argent. Des écoles chinoises l'ont utilisé pour mesurer ce que ressentaient les enfants pendant l'enseignement à distance, apparemment pour améliorer l'expérience d'apprentissage globale.

Le fait est que les ordinateurs qui détectent les émotions ne sont pas très bons. Malgré ce qu’insistent les vendeurs de cette technologie, il y a peu de preuves qu’elle soit très efficace. Les neuroscientifiques ont explicitement déclaré qu’il est impossible de juger avec précision l’état émotionnel d’une personne par l’expression de son visage.

5. Les humains sont de meilleurs soldats que les robots.

L’une des utilisations les plus controversées de l’IA dans le monde moderne concerne la guerre. Devons-nous faire confiance aux machines pour prendre des décisions de vie ou de mort dans une zone de guerre ? Est-il éthique de permettre à un robot de prendre une vie humaine ? Il semble que la plupart des gens soient contre cette idée, et les États-Unis nous ont déjà assuré que c’est toujours le peuple qui prendra la décision finale. Cependant, certaines spéculations indiquent que le navire a navigué et que des machines à tuer autonomes ont déjà été utilisées sur le terrain. Alors les robots sont-ils de meilleurs soldats que les humains ? Cela dépend de ce que vous entendez par mieux.

Une machine, même une intelligence artificielle, fera ce qu’on lui demande de faire. Sans les émotions humaines et l’éthique, l’intelligence artificielle prendrait probablement une décision différente de celle prise par Stanislav Petrov en 1983 lorsqu’il apprit que l’armée américaine avait lancé une frappe nucléaire contre l’Union soviétique. Petrov n’a pas alerté son gouvernement de l’attaque détectée par sa station de surveillance, comme il était tenu de le faire, mais a plutôt poursuivi son enquête, déterminant qu’il s’agissait d’une fausse alerte. L’IA ferait très probablement le contraire, et aucun d’entre nous ne serait ici pour en discuter en ce moment. Ils manquent de moralité et peuvent être imprévisibles dans la façon dont ils traitent les données.

Tout le monde, d’Elon Musk à Stephen Hawking, a prévenu que l’IA pourrait tous nous condamner. Ce n’est pas ce que fait un bon soldat.

4. L’IA n’a pas encore maîtrisé le bon sens.

La plupart d’entre nous ont rencontré dans notre vie quelqu’un de très intelligent mais qui manque de bon sens. Nous les différencions. Vous pouvez être un magicien en mathématiques tout en vous comportant comme un idiot. Voilà à quoi ressemble l’IA. Il est peut-être très intelligent, mais il n’a aucun bon sens.

Le bon sens est la manière dont nous décrivons l’inférence abductive. C'est ce qui nous permet d'ignorer les millions d'explications stupides des choses qui arrivent dans la vie et de nous concentrer sur celles qui ont le plus de sens. Si vous entendez un bruit à l'étage, vous pourriez penser qu'il s'agit de votre conjoint ou de votre chat plutôt que d'un éléphant ou de Gordon Ramsay. Les deux dernières options semblent stupides parce que vous faites preuve de bon sens. L'IA ne fait pas cela, elle doit donc considérer cela comme des possibilités.

L'IA moderne repose sur la logique symbolique et l'apprentissage profond. Ils expliquent beaucoup de choses, mais ils ignorent le bon sens et sont la raison pour laquelle l’IA ne peut pas se rapprocher de la véritable intelligence humaine.

3. Les programmes d’écriture d’IA n’ont pas encore amélioré l’écriture humaine.

L’avenir de l’écriture sera peut-être repris par les machines, mais elles ne sont pas encore tout à fait prêtes. L’IA peut écrire de la prose, notamment des articles journalistiques, mais elle ne maîtrise pas encore pleinement la voix humaine.

Les ordinateurs utilisant quelque chose appelé GPT-3, ou Generative Pre-trained Transformer 3, peuvent produire un texte qui imite presque un texte écrit par une personne réelle. Il est très bon dans certains types d’écriture, mais pas dans d’autres. Par exemple, si vous souhaitez qu’il imite le discours d’une personne réelle, il sera plus susceptible de générer des absurdités. Il peut facilement écrire un article basé sur des faits, mais si vous voulez qu'il imite une histoire de Stephen King qui se lit comme le vrai roi, cela peut sembler faux. La formulation serait suspecte ou nécessiterait une modification sérieuse.

L’erreur réside dans la manière dont fonctionne la technologie. Il est basé sur la prédiction et la correspondance de modèles. Donc dans l’ensemble, il peut bien générer des textes généraux. Mais lorsque vous avez besoin d'un texte spécifique, comme celui de Stephen King, cela limite la capacité du technicien à comprendre ce qu'il essaie de dire.

2. Exécution des commandes d'usine

Croyez-le ou non, le fait que la plupart d’entre nous supposeraient qu’un robot serait bien plus performant qu’un humain est tout simplement faux. Dans un environnement d'entrepôt comme celui d'Amazon, les robots ne sont pas aussi efficaces que les humains pour exécuter les commandes.

En 2019, on pensait qu’il faudrait au moins dix ans avant que les robots n’usurpent la main-d’œuvre humaine. Les robots peuvent prélever des articles pour les commandes s'ils sont volumineux, mais les petits articles dans les paniers ont tendance à être endommagés et ne sont pas aussi efficaces que lorsque les gens les sélectionnent.

Elon Musk a admis que Tesla était allé trop loin en matière d’automatisation et qu’il devait la réduire parce que les gens étaient simplement plus doués pour faire preuve de flexibilité et gérer les incohérences.

1. Captcha

S'il y a une chose que tout le monde sur Internet sait, c'est que les robots ne peuvent pas regarder neuf carrés et choisir ceux avec des feux de circulation. Les tests Captcha constituent la dernière défense d'un site Web contre l'intrusion de robots. Ils utilisent plusieurs couches de données, notamment la taille et la résolution de l'écran, l'adresse IP, les navigateurs, les plug-ins, les frappes au clavier, etc., pour déterminer que vous êtes vous et non une voiture.

Si vous avez remarqué que ces tests deviennent de plus en plus difficiles, et que ceux où vous devez identifier un texte tronqué peuvent parfois même vous tromper, c'est parce que les robots s'améliorent aux tests, ce qui les rend de plus en plus difficiles à battre. . En fait, les robots sont déjà bien meilleurs que les humains dans certains tests. Mais nous avons encore une longueur d'avance pour les programmes de base, et jusqu'à ce que nous développions quelque chose de mieux, comme les différents tests de type jeu ou les puzzles de taches d'encre qui ont été tentés, cela devrait être suffisant.