Le logiciel devient intelligent. C'est un processus lent et inégal - mais il semble aussi imparable. Un par un, les problèmes de l'apprentissage automatique Comment un logiciel intelligent va changer votre vie Comment un logiciel intelligent va changer votre vie Skynet arrive, et il sera incroyablement populaire. De nouvelles technologies de l'IA émergent qui vont nous permettre de vivre, de jouer et de travailler. Read More tombe sous le coup de puissants nouveaux outils théoriques, nous permettant de créer des logiciels capables de faire des choses vraiment impressionnantes.
Certaines applications, comme les voitures autonomes, sont à quelques années de repos. Ce que vous ne réalisez peut-être pas, cependant, c'est que l'apprentissage automatique est déjà tout autour de vous, et qu'il peut exercer un degré surprenant d'influence sur votre vie. Ne me crois pas? Vous pourriez être surpris.
Commençons par un exemple évident.
Recommandations de contenu
Lorsque vous parcourez Spotify ou Netflix ou le Kindle Store d'Amazon, des algorithmes d'apprentissage automatique vous surveillent. C'est leur travail - ils ont besoin de l'information pour vous donner des recommandations, une technologie d'apprentissage automatique si omniprésente que vous n'y avez peut-être jamais pensé.
C'est partout - selon toute probabilité, la plupart des médias que vous avez consommés au cours des dernières années a été sélectionné pour vous par ces algorithmes.
Si vous y réfléchissez, ce genre de recommandation semble impossible. Comment un programme informatique sait-il que vous aimerez The West Wing ? Est-ce qu'il l'a regardé? Ressent-elle l'humanité du portrait nuancé de Martin Sheen du président Bartlett? Est-ce que ça prend les blagues? Est-ce que ça a vaguement le goût de Janel Moloney?
Il s'avère que ces algorithmes ne font absolument rien de tout cela. Au lieu de cela, ils classent le contenu en fonction de l' utilisation . Ces algorithmes ignorent la substance du contenu, et se concentrent plutôt sur le genre de personnes qui l'aiment, et sur ce qu'ils ont tendance à aimer.
En regardant ce que vous aimez déjà, l'algorithme peut déterminer lequel de ses stéréotypes appris vous ressemble le plus, et fait des suppositions très précises sur vos goûts. Aimez-vous le spectacle quotidien, Cabin in the Woods et House of Cards ? Eh bien, une grande partie des gens dans cette catégorie, comme The West Wing. Les chances sont, vous aussi.
Fait intéressant, cette approche auparavant universelle commence à changer, car nous atteignons la limite de ce que vous pouvez déduire des habitudes d'utilisation. Il y a de vraies limites à ce que vous pouvez faire avec ce genre d'algorithme. Juste pour commencer - comment classer le nouveau contenu qui n'a pas encore de vues?
Il y a aussi la question des rendements décroissants. Netflix est bon pour les recommandations Le Guide Netflix ultime: tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur Netflix Le Guide Netflix ultime: Tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur Netflix Ce guide vous offre tout ce que vous devez savoir sur Netflix. Si vous êtes un nouvel abonné ou un fan établi du meilleur service de streaming là-bas. Lire la suite, mais ils ne vont pas beaucoup mieux en utilisant les techniques existantes. En 2009, Netflix a eu un concours d'un million de dollars pour trouver une version supérieure de son algorithme de recommandation, et le gagnant n'a amélioré les recommandations que d'environ 10%. Depuis lors, les améliorations ont été encore plus petites. À un moment donné, la seule façon de faire beaucoup mieux serait d'enseigner des ordinateurs pour comprendre l'art.
Donc, c'est ce que font les entreprises technologiques.
L'année dernière, un stagiaire de Spotify, Sander Dieleman, a appliqué une puissante technologie d'apprentissage automatique appelée «apprentissage en profondeur de Microsoft vs Google - Qui mène la course à l'intelligence artificielle? Microsoft vs Google - Qui mène la course à l'intelligence artificielle? Les chercheurs en intelligence artificielle font des progrès tangibles, et les gens commencent à parler sérieusement de l'IA à nouveau. Les deux titans qui dirigent la course à l'intelligence artificielle sont Google et Microsoft. Lire la suite "à leur base de données, permettant au programme d'apprendre à analyser la musique. Le réseau de neurones automatiquement - en n'utilisant que des données audio brutes - en est venu à reconnaître des motifs distinctifs dans la musique.
Un neurone de bas niveau a tiré seulement en réponse au chant de vibrato. Plus profond dans le réseau était un neurone qui avait appris à identifier le rock chrétien. Un autre pour les chiptunes et la musique de huit bits Making 8bit Music: Introduction aux Chiptune Music Trackers gratuits 8bit Music: Introduction aux Chiptune Music Trackers gratuits Voici tous les outils dont vous avez besoin pour créer votre propre musique chiptune. Lire la suite . Un autre a tiré seulement pour Armin Van Buren. Beaucoup d'autres étaient sans nom mais exprimaient encore une certaine propriété significative de la musique.
Voici une carte de Dieleman générée par tous les artistes de Spotify, regroupés par similarité les uns avec les autres.
(Sérieusement, le billet sur ce blog est fascinant - allez le lire).
Toutes ces fonctionnalités fournissent ensemble des bases plus riches pour les recommandations, parce que le système peut recommander des chansons, non seulement par qui les aime, mais par leurs propriétés abstraites réelles. Spotify ne l'a pas encore dévoilé aux consommateurs, mais ce n'est qu'une question de temps. En ce moment, tirer le meilleur parti de Spotify Faire un meilleur usage de Spotify avec ces trucs et astuces Top faire un meilleur usage de Spotify avec ces trucs et astuces Si vous avez investi temps et argent dans les listes de lecture et un abonnement, il est logique d'apprendre certaines des fonctions les moins connues et les bizarreries que le client Spotify a à offrir. On ne peut nier le ... Read More nécessite quelques astuces et savoir-faire spécifiques. Dans le futur, cela peut arriver automatiquement.
Pourrait-on faire de même pour, disons, des films?
Ce n'est pas hors de question. Google a déjà un algorithme qui permet de comprendre une photo assez bien pour la décrire en anglais avec un degré de précision assez élevé. Le chercheur Google Geoffrey Hinton, connu sous le nom de "Père des réseaux neuronaux", a déclaré dans son Reddit AMA qu'il serait déçu si nous n'avions pas un algorithme qui puisse décrire les événements d'un film dans les cinq ans. Ce genre de capacité d'analyse serait beaucoup d'informations supplémentaires que Netflix pourrait utiliser pour faire des recommandations de films plus intelligents.
Trading à haute fréquence
Un autre domaine auquel nous ne pensons pas souvent est le trading algorithmique. En 2012, la moitié des transactions boursières Comment commencer à investir dans des actions même si vous êtes un débutant total Comment commencer à investir dans des actions même si vous êtes un débutant total Entrer dans le monde de l'investissement n'est pas facile, mais grâce à nouveaux outils en ligne basés sur des algorithmes, vous pouvez vous impliquer, même si vous êtes un débutant. Voici six des meilleurs. Lire la suite ont été faites par des programmes informatiques. Pourquoi? Parce que les humains sont lents. Les événements de marché peuvent se produire sur une échelle de millisecondes. Les humains ne peuvent même pas interpréter une information aussi vite, et encore moins agir sur eux.
La négociation à haute fréquence place ces décisions financières entre les mains d'algorithmes informatiques capables de prédire le comportement des actions et d'acheter et de vendre en conséquence. Alors qu'ils n'ont pas le jugement des commerçants humains, leur rapidité leur donne accès à des opportunités qui sont tout simplement trop rapides pour les êtres humains.
Le trading algorithmique affecte votre vie financière de différentes manières. Vos investissements 5 Sites Web où vous pouvez apprendre à investir de l'argent 5 Sites Web où vous pouvez apprendre à investir de l'argent Apprendre à investir peut être intimidant, mais ces cinq sites aident à le rendre facile avec des explications claires et des conseils utiles. Lire la suite existe au sein d'un marché qui s'enrichit pratiquement d'algorithmes. Ils modifient la dynamique des marchés, à la fois de manière positive et négative. Ils offrent plus de liquidité, et un tampon contre la volatilité, mais ils présentent également certains risques.
Le trading algorithmique a introduit des types entièrement nouveaux de criminalité financière. En 2010, un seul opérateur utilisant une légion d'algorithmes automatisés pour tenter de manipuler illégalement le marché a accidentellement déclenché un krach boursier de plusieurs milliards de dollars - le marché boursier a chuté d'environ 9% en quelques minutes.
Ironiquement, l'effondrement a été aggravé par des algorithmes de négociation légitimes dumping des positions en réponse à la baisse. Parce que beaucoup d'entre eux utilisaient des algorithmes similaires à l'époque, ils se nourrissaient les uns les autres, créant une boucle de rétroaction négative. Bien que le marché se soit redressé rapidement, la fluctuation étonnante montre à quel point le contrôle du monde financier que nous avons cédé à ces algorithmes.
La publicité
La publicité est difficile. Les consommateurs sont inconstants et ont besoin d'être soudoyés, flattés et manipulés pour acheter un produit. Il y a une limite à l'efficacité avec laquelle vous pouvez manipuler les gens lorsque vous devez communiquer avec eux en masse. Les gens sont différents, et les mêmes produits et messages ne feront pas appel à tous.
Inutile de dire que l'existence de l'Internet et des ordinateurs a fondamentalement changé le jeu pour les annonceurs. Maintenant, les annonceurs peuvent identifier un message à une personne spécifique, en trouvant exactement ce qu'ils veulent et ont besoin. Pour ce faire, ils s'appuient sur des algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent regarder les habitudes de navigation et d'achat de quelqu'un. Vous pensez à deux fois à propos de ces pièges en ligne avant d'acheter? Pensez-vous deux fois à propos de ces pièges en ligne avant d'acheter? Les détaillants et les commerçants utilisent la psychologie comportementale de pointe pour vous inciter à acheter leurs produits, que vous en ayez besoin ou non. Savez-vous comment ils vous ciblent? Lire la suite, et faire des inférences sur ce qu'ils pourraient acheter dans le futur.
La puissance de ces algorithmes a été démontrée dans l'infâme cas, partagé par le statisticien Target, Andrew Pole, dans lequel un responsable de Target a été confronté à un père en colère, se plaignant que sa fille adolescente recevait des livrets de coupons conçus pour les femmes enceintes . Le directeur s'est excusé, et le père est parti. Lorsque le directeur a appelé pour le suivi, il a été surpris d'entendre le père s'excuser, ayant découvert que le logiciel d'apprentissage automatique de Target était correct: sa fille était enceinte.
C'était l'un des incidents, selon Pole, qui a amené Target à commencer à cacher l'efficacité de ses algorithmes d'apprentissage automatique. Selon Poole,
"Nous sommes très conservateurs quant au respect de toutes les lois sur la confidentialité. Mais même si vous suivez la loi, vous pouvez faire des choses où les gens ont mal au cœur. [...] Ensuite, nous avons commencé à mélanger toutes ces publicités pour des choses que nous savions que les femmes enceintes n'achèteraient jamais, alors les publicités pour bébés semblaient aléatoires. [...] Et nous avons découvert que tant qu'une femme enceinte pense qu'elle n'a pas été espionnée, elle utilisera les coupons. Elle suppose simplement que tout le monde sur son bloc a reçu le même courrier pour les couches et les berceaux. Tant que nous ne l'effrayons pas, ça fonctionne. "
En d'autres termes, les algorithmes de ciblage sont si puissants que Target doit cacher activement leur précision pour éviter d'effrayer les clients. Ces algorithmes peuvent avoir un impact puissant sur ce que nous achetons, et (lorsqu'ils sont utilisés correctement) ils sont complètement invisibles.
Classements Web
Nous entendons tout ce temps sur les choses qui sont «tendance», ou «exploser» ou «virales 5 Choses étonnantes que j'ai apprises en regardant un poteau viral sur Tumblr 5 Choses étonnantes que j'ai apprises en regardant un poteau viral sur Tumblr Imaginez votre surprise quand vous vous réveillez un matin pour constater que quelque chose que vous avez fait est devenu viral. Vous pouvez en apprendre beaucoup sur la façon dont le contenu se comporte sur Tumblr en regardant le processus viral se dérouler. Lire la suite. "Généralement, les gens pensent à cela comme un processus organique. Ce qu'ils pourraient ignorer, à première vue, c'est que presque toute cette activité se passe sur une poignée de sites Web Les meilleurs sites Web sur Internet Les meilleurs sites Web sur Internet Une énorme liste des meilleurs sites Web sur Internet, dans quatorze catégories pratiques . Ceux-ci sont considérés comme les sites haut de gamme qui vous permettront d'obtenir ce dont vous avez besoin. Lire la suite: Google, Reddit, Twitter, Tumblr et Facebook. La plupart de ces sites utilisent des variantes d'un algorithme d'apprentissage automatique pour déterminer ce que vous faites et ce que vous ne voyez pas, et ces algorithmes ont un effet puissant sur les histoires qui «deviennent virales» et celles qui ne le sont pas.
Pour la plupart de ces sites, les algorithmes utilisés pour classer le contenu sont propriétaires - un secret commercial.
Dans le cas de Reddit, l'algorithme utilisé pour contrôler quels messages arrivent en première page est terriblement compliqué, dans une tentative extrêmement infructueuse de rendre le jeu plus difficile. La même chose vaut pour Twitter et Google. Tout cela est un peu alarmant, car ce genre de choses peut avoir beaucoup d'importance.
Selon le psychologue Roger Epstein, le choix de l'algorithme pagerank de Google pourrait à lui seul déterminer le résultat de plus d'un quart des élections présidentielles mondiales. C'est beaucoup de pouvoir entre les mains d'un logiciel.
Apprendre à aimer les algorithmes
La leçon à tirer de tout cela n'est pas la panique. Nous cédons du pouvoir aux robots depuis un moment - et, à quelques exceptions près, le monde semble toujours se porter plutôt bien. Il y a peu de raisons de faire provision de conserves et de fusils de chasse pour le moment.
Cependant, il est important de savoir dans quelle mesure ces algorithmes influencent votre vie. Quels intérêts représentent-ils? Vos choix sont-ils aussi libres qu'ils le pensent?
Qu'est-ce que tu penses? Ce logiciel est effrayant? Intéressant? Faites le nous savoir dans les commentaires!
Crédits image: Marionette pose via Shutterstock, bras de robot via Shutterstock