Les modèles de langage permettant de prédire la suite d’une phrase pourraient également servir à prédire les événements de la vie humaine, selon des chercheurs danois. Ces derniers ont utilisé des techniques statistiques similaires pour cibler la mortalité précoce et les subtilités de la personnalité, en se basant sur des données d’éducation, de santé, de revenu, d’occupation et d’autres événements de la vie provenant d’environ 6 millions de personnes issus d’un registre national. L’étude publiée dans la revue Nature Computational Science montre que le modèle de base pourrait permettre une compréhension quantitative du comportement humain. « Les résultats montrent qu’il est possible de prédire avec une certaine précision les différents résultats de la vie en représentant le lien complexe entre les résultats sociaux et sanitaires », peut-on lire dans le papier. Cependant, les auteurs insistent sur le fait que leur recherche n’est qu’une exploration des possibilités et ne devrait être utilisée dans la vie réelle que dans des conditions réglementées garantissant les droits individuels. L’équipe de chercheurs, dirigée par le professeur de réseaux et de sciences de la complexité Sune Lehmann, a nommé 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 la forme de vecteurs multidimensionnels pouvant être utilisés pour suggérer leur relation sémantique avec d’autres mots.
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