Les modèles de langage permettant de prédire la suite d’une phrase peuvent également, selon les chercheurs danois, prédire les événements de la vie d’un individu en se basant sur des techniques statistiques similaires. Parmi les prédictions ciblées par l’équipe du Technical University of Denmark, on retrouve notamment la mortalité précoce et les subtilités de la personnalité, grâce aux données sur l’éducation, la santé, le revenu, l’occupation et d’autres événements de la vie provenant d’environ 6 millions de personnes inscrites dans un registre national. L’étude, publiée dans la revue Nature Computational Science, montre que le modèle de base peut fournir une compréhension quantitative du comportement humain. « Les résultats démontrent qu’il est possible de prédire avec précision les différentes étapes de la vie en représentant le lien complexe entre les résultats sociaux et les résultats en matière de santé », peut-on lire dans le papier. Toutefois, les auteurs insistent sur le fait que leur recherche n’est qu’une exploration des possibilités qui s’offrent à nous et ne devrait être utilisée dans le monde réel qu’avec des réglementations qui protègent les droits individuels. L’équipe de chercheurs, dirigée par le professeur de réseaux et de sciences de la complexité Sune Lehmann, a baptisé son modèle « life2vec », probablement en référence à la technique de traitement du langage word2vec, qui a permis de développer l’idée de représenter les mots sous forme de vecteurs multidimensionnels pouvant être utilisés pour suggérer leur relation sémantique avec d’autres mots.
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