Training artificial intelligence - 6 Minute English

101,803 views ・ 2020-03-26

BBC Learning English


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo. Les sous-titres traduits sont traduits automatiquement.

00:07
Hello. This is 6 Minute English from BBC Learning
0
7960
2840
Bonjour. Ceci est 6 minutes d'anglais de BBC Learning
00:10
English. I’m Neil.
1
10809
1200
English. Je suis Neil.
00:12
And I’m Sam.
2
12009
800
00:12
Do you like cooking, Sam? There’s a new
3
12809
2421
Et je suis Sam.
Aimes-tu cuisiner, Sam ? Il y a une nouvelle
00:15
recipe I’ve been trying out - it’s for
4
15230
2321
recette que j'ai essayée - c'est pour les
00:17
‘frosted oysters’.
5
17551
1099
"huîtres givrées".
00:18
Frosted oysters?! Sounds… unusual. How
6
18650
5090
Des huîtres givrées ?! Cela semble… inhabituel. Comment
00:23
do you make it?
7
23740
1000
faites-vous cela?
00:24
Well, take a pound of chicken, then some cubed
8
24740
2769
Eh bien, prenez une livre de poulet, puis du
00:27
pork and half a crushed garlic.
9
27509
1760
porc en cubes et un demi-ail écrasé.
00:29
Eh? I thought you said it was for ‘frosted
10
29269
2731
Hein ? Je pensais que vous aviez dit que c'était pour les "
00:32
oysters’, whatever they are.
11
32000
1920
huîtres givrées", quelles qu'elles soient.
00:33
Yes, that’s right. Now heat it up until
12
33930
2350
Oui c'est vrai. Faites-le maintenant chauffer jusqu'à
00:36
boiling and serve with custard.
13
36280
1830
ébullition et servez-le avec une crème anglaise.
00:38
Ugh, that sounds disgusting! Who on earth
14
38110
2510
Ugh, ça a l'air dégoûtant ! Qui
00:40
told you that recipe?
15
40620
1320
diable vous a dit cette recette ?
00:41
It’s not ‘who’ told me, Sam, but ‘what’.
16
41940
2970
Ce n'est pas "qui" m'a dit, Sam, mais "quoi".
00:44
In fact, that recipe was made by computers
17
44910
2915
En fait, cette recette a été réalisée par des ordinateurs
00:47
using artificial intelligence, or AI, which
18
47825
2985
utilisant l'intelligence artificielle, ou IA, qui
00:50
is the topic of today’s programme. In real
19
50810
2896
est le sujet de l'émission d'aujourd'hui. Dans la vraie
00:53
life, AI is making huge progress - from car
20
53706
2964
vie, l'IA fait d'énormes progrès - des
00:56
satnavs to detecting cancer cells. But as
21
56670
2780
GPS de voiture à la détection des cellules cancéreuses. Mais comme
00:59
you can see from that revolting recipe, things
22
59450
3120
vous pouvez le voir dans cette recette révoltante, les choses
01:02
don’t always go according to plan.
23
62570
1840
ne se passent pas toujours comme prévu.
01:04
So, just how intelligent is artificial intelligence?
24
64410
3750
Alors, à quel point l'intelligence artificielle est-elle intelligente ?
01:08
I mean, it definitely needs some cooking lessons!
25
68160
3710
Je veux dire, il a définitivement besoin de cours de cuisine !
01:11
Right. AI is not as intelligent as we tend
26
71870
3310
Droite. L'IA n'est pas aussi intelligente qu'on a tendance
01:15
to think. AI programmes use artificial brain
27
75180
2855
à le penser. Les programmes d'IA utilisent des cellules cérébrales artificielles
01:18
cells to roughly imitate real brain cell activity,
28
78035
3245
pour imiter grossièrement l'activité réelle des cellules cérébrales,
01:21
but they’re still a long way behind human
29
81280
2687
mais ils sont encore loin derrière les
01:23
levels of intelligence. And that’s my quiz
30
83967
2753
niveaux d'intelligence humaine. Et c'est ma
01:26
question – in terms of brain cell count,
31
86720
2868
question de quiz - en termes de nombre de cellules cérébrales, à
01:29
what level of intelligence is AI currently
32
89588
3012
quel niveau d'intelligence l'IA
01:32
working at? Is AI as smart as:
33
92600
2780
travaille-t-elle actuellement ? L'IA est-elle aussi intelligente que :
01:35
a) a frog, b) an earthworm or
34
95380
2860
a) une grenouille, b) un ver de terre ou
01:38
c) a bumblebee
35
98240
1340
c) un bourdon ?
01:39
Well, I don’t think any of those are good
36
99580
3030
Eh bien, je ne pense pas non plus qu'ils soient de bons
01:42
cooks either, to be honest. I’ll say c)
37
102610
2364
cuisiniers, pour être honnête. Je dirai c)
01:44
a bumblebee, because at least they can
38
104974
2606
un bourdon, car au moins ils peuvent
01:47
make honey!
39
107580
1000
faire du miel !
01:48
Nice guess, Sam. We’ll find out the answer
40
108580
1950
Bonne supposition, Sam. Nous trouverons la réponse
01:50
later. But first let’s find out more about
41
110530
2562
plus tard. Mais d'abord, découvrons-en plus sur la
01:53
how AI misunderstandings like the oyster recipe
42
113092
2868
façon dont les malentendus de l'IA comme la recette des huîtres
01:55
can happen. Janelle Shane is the author of
43
115960
2819
peuvent se produire. Janelle Shane est l'auteur de
01:58
‘You Look Like a Thing and I Love You’
44
118779
2551
"You Look Like a Thing and I Love You"
02:01
in which she tells her amusing
45
121330
1869
dans lequel elle raconte ses
02:03
experiences and bizarre experiments with AI.
46
123199
2741
expériences amusantes et ses expériences bizarres avec l'IA.
02:05
You Look Like a Thing and I Love You – that’s
47
125940
3160
Tu ressembles à une chose et je t'aime - c'est
02:09
a strange title for a book, Neil.
48
129100
2200
un titre étrange pour un livre, Neil.
02:11
Yes. It’s another example of AI
49
131300
2720
Oui. C'est un autre exemple de mauvaise communication de l'IA
02:14
miscommunication.
50
134028
1682
.
02:15
The book title is what a AI produced when
51
135710
2465
Le titre du livre est ce qu'une IA a produit lorsqu'on
02:18
asked to write chat-up lines – remarks men
52
138175
2525
lui a demandé d'écrire des lignes de chat - des remarques que les hommes
02:20
and women make to start up a conversation
53
140700
2351
et les femmes font pour entamer une conversation
02:23
with someone they don’t know but find attractive.
54
143051
2809
avec quelqu'un qu'ils ne connaissent pas mais qu'ils trouvent attirant.
02:25
Here she is talking to the BBC World Service
55
145860
2548
Ici, elle s'entretient avec le programme More or Less de la BBC World Service
02:28
programme More or Less:
56
148408
1592
:
02:30
So ‘Machine learning’ is what most programmers
57
150000
3830
"L'apprentissage automatique" est donc ce que la plupart des programmeurs
02:33
mean when they say ‘AI’. In the programme
58
153830
3229
veulent dire lorsqu'ils disent "IA". Dans le programme
02:37
that we’re used to, if you want to have
59
157059
3071
auquel nous sommes habitués, si vous voulez
02:40
a computer programme solve a problem you have
60
160130
3000
qu'un programme informatique résolve un problème, vous devez demander
02:43
to have a human programmer write down exhaustive
61
163130
3200
à un programmeur humain d'écrire des instructions exhaustives,
02:46
step-by-step instructions on how to do everything.
62
166330
2962
étape par étape, sur la façon de tout faire.
02:49
But with ‘machine learning’ you just give
63
169292
2428
Mais avec le "machine learning", vous lui donnez
02:51
it the goal, and then the programme figures
64
171720
2396
simplement l'objectif, puis le programme
02:54
out via trial and error how it’s going to
65
174116
2284
détermine par essais et erreurs comment il va
02:56
solve that problem.
66
176400
1440
résoudre ce problème.
02:57
So even though we’re talking about machines
67
177840
2430
Ainsi, même si nous parlons de machines
03:00
learning for themselves, there still need
68
180270
2495
apprenant par elles-mêmes, il faut
03:02
to be humans involved at the start of the
69
182765
2495
toujours que des humains soient impliqués au début du
03:05
journey. This human teaching is done by computer
70
185260
3600
voyage. Cet enseignement humain est assuré par des
03:08
programmers – people who write, or code,
71
188860
3420
programmeurs informatiques - des personnes qui écrivent ou codent
03:12
the computer programmes used by AI.
72
192280
2260
les programmes informatiques utilisés par l'IA.
03:14
Right. These programmers write algorithms
73
194540
2520
Droite. Ces programmeurs écrivent des algorithmes
03:17
– a set of rules or procedures to be followed
74
197060
3041
- un ensemble de règles ou de procédures à suivre
03:20
in problem-solving exercises. So, for example,
75
200101
3109
dans des exercices de résolution de problèmes. Ainsi, par exemple,
03:23
the AI that wrote that oyster recipe read
76
203210
2602
l'IA qui a écrit cette recette d'huîtres a lu des
03:25
thousands of other recipes before coming up
77
205812
2728
milliers d'autres recettes avant de
03:28
with its own version.
78
208540
1000
proposer sa propre version.
03:29
In other words, artificial intelligence uses
79
209540
3040
En d'autres termes, l'intelligence artificielle utilise
03:32
a process of trial and error – repeating
80
212580
3185
un processus d'essais et d'erreurs - répétant
03:35
the same task over and over until finding
81
215765
3265
la même tâche encore et encore jusqu'à trouver
03:39
the most successful way. Only in the case
82
219030
2730
le moyen le plus efficace. Seulement dans le cas
03:41
of the oyster recipe, there was more ‘error’
83
221760
2300
de la recette de l'huître, il y a eu plus "d'erreur"
03:44
than ‘trial’!
84
224060
1220
que "d'essai" !
03:45
Well, according to Janelle Shane, we can learn
85
225280
2680
Eh bien, selon Janelle Shane, nous pouvons en
03:47
a lot about something by seeing how it
86
227960
2276
apprendre beaucoup sur quelque chose en voyant comment ça
03:50
goes wrong. Here she is, talking about an
87
230236
500
03:50
AI which had been told to solve maths problems:
88
230736
4824
tourne mal. La voici en train de parler d'une
IA à qui on avait dit de résoudre des problèmes de mathématiques :
03:55
It seemed to be that it was getting scored
89
235560
3470
il semblait qu'elle était notée
03:59
on how many wrong answers it got, and it was
90
239030
2447
sur le nombre de mauvaises réponses qu'elle avait obtenues, et elle était
04:01
supposed to be minimising the number of wrong
91
241477
2503
censée minimiser le nombre de mauvaises
04:03
answers, and just by a stroke of luck as part
92
243980
3720
réponses, et juste en un coup de chance dans le cadre
04:07
of its trial and error flailing around, one
93
247700
2860
de ses essais et erreurs, l'un
04:10
of the flails it did accidentally deleted
94
250560
3620
des fléaux qu'il a fait a accidentellement supprimé
04:14
the solutions list, and then it and everybody
95
254180
3029
la liste des solutions, puis lui et tous les
04:17
else got a perfect score.
96
257209
2031
autres ont obtenu un score parfait.
04:19
So, AIs learn by minimising their errors – reducing
97
259240
4390
Ainsi, les IA apprennent en minimisant leurs erreurs - en les
04:23
them as much as possible. And sometimes,
98
263630
2726
réduisant autant que possible. Et parfois,
04:26
these algorithms only discover the right answer
99
266356
3204
ces algorithmes ne découvrent la bonne réponse que
04:29
by a stroke of luck – when something unexpected
100
269560
3478
par un coup de chance – lorsque quelque chose d'inattendu
04:33
happens by good luck or chance. It seems to
101
273038
3182
se produit par chance ou par hasard. Il
04:36
me that they’re not so intelligent
102
276220
1860
me semble qu'ils ne sont pas si intelligents
04:38
after all!
103
278080
820
04:38
Well, let’s settle it once and for all by
104
278900
2080
après tout !
Eh bien, réglons cela une fois pour toutes en
04:40
answering today’s quiz question.
105
280980
1981
répondant à la question du quiz d'aujourd'hui.
04:42
Remember I asked you how intelligent AI was
106
282961
2759
Rappelez-vous que je vous ai demandé à quel point l'IA était intelligente
04:45
in terms of brain cell count and you said,
107
285720
2600
en termes de nombre de cellules cérébrales et vous avez dit,
04:48
as intelligent as...
108
288320
1760
aussi intelligent que...
04:50
I said c) a bumblebee.
109
290080
1820
j'ai dit c) un bourdon.
04:51
Well, here’s Janelle again with the answer…
110
291900
2860
Eh bien, voici encore Janelle avec la réponse…
04:54
If you’re looking at rough computing power,
111
294760
3340
Si vous envisagez une puissance de calcul approximative,
04:58
the algorithms we’re working with are probably
112
298110
2393
les algorithmes avec lesquels nous travaillons sont probablement
05:00
somewhere around the level of an earthworm.
113
300503
2237
quelque part autour du niveau d'un ver de terre.
05:02
So, the correct answer was b) as clever as
114
302740
3910
Donc, la bonne réponse était b) aussi intelligent
05:06
an earthworm! No wonder AIs can’t cook!
115
306650
3010
qu'un ver de terre ! Pas étonnant que les IA ne sachent pas cuisiner !
05:09
Or take a maths test without cheating! In
116
309660
3110
Ou passez un test de maths sans tricher ! Dans
05:12
this programme we’ve been looking at artificial
117
312770
2360
ce programme, nous avons examiné l'
05:15
intelligence, or AI, and seeing how programmers
118
315130
2360
intelligence artificielle, ou IA, et vu comment les programmeurs
05:17
– that’s people who write instructions
119
317490
2232
- c'est-à-dire les personnes qui écrivent des instructions
05:19
for computers to follow create algorithms
120
319722
2408
à suivre par les ordinateurs créent des algorithmes
05:22
– sets of rules used in problem-solving.
121
322130
2510
- des ensembles de règles utilisées dans la résolution de problèmes.
05:24
AI learns through trial and error – repeating
122
324640
3620
L'IA apprend par essais et erreurs - en répétant
05:28
the same activity again and again until discovering
123
328260
3180
la même activité encore et encore jusqu'à découvrir
05:31
the best way, and minimising – reducing
124
331440
3640
la meilleure façon, et en minimisant - en
05:35
as much as possible, the number of errors
125
335090
2720
réduisant autant que possible le nombre d'erreurs
05:37
it makes.
126
337810
1010
qu'elle commet.
05:38
And success can be the result of a stroke
127
338820
2340
Et le succès peut être le résultat d'un coup
05:41
of luck, when something unexpected happens
128
341160
2588
de chance, quand quelque chose d'inattendu se produit
05:43
purely by chance, although so far that hasn’t
129
343748
2772
purement par hasard, même si jusqu'à présent cela n'a pas
05:46
helped AIs to write good chat-up lines – the
130
346520
2393
aidé les IA à écrire de bonnes lignes de discussion - les
05:48
flattering remarks people make to get to know
131
348913
2447
remarques flatteuses que les gens font pour apprendre à connaître
05:51
someone they find attractive.
132
351360
2080
quelqu'un qu'ils trouvent attirant .
05:53
And AIs don’t know much about cooking oysters
133
353440
2570
Et les IA ne savent pas grand-chose non plus sur la cuisson des
05:56
either!
134
356010
1000
huîtres !
05:57
That’s all from us from this programme.
135
357010
1460
C'est tout de nous dans ce programme.
05:58
Be sure to join us again for more topical
136
358470
2188
Assurez-vous de nous rejoindre à nouveau pour une
06:00
discussion and vocabulary at 6 Minute English
137
360658
2402
discussion et un vocabulaire plus thématiques à 6 minutes d'anglais
06:03
for BBC Learning English. Bye for now!
138
363060
2540
pour BBC Learning English. Au revoir!
06:05
Bye.
139
365600
1300
Au revoir.
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