Can a robot pass a university entrance exam? | Noriko Arai

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TED


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

Traducteur: Sheena Marrion Relecteur: Shadia Ramsahye
00:13
Today, I'm going to talk about AI and us.
0
13014
3660
Aujourd'hui, je vais parler d'IA et de nous.
00:18
AI researchers have always said
1
18206
2143
Les chercheurs en IA ont toujours dit que
00:20
that we humans do not need to worry,
2
20373
2594
nous, les êtres humains, ne devons pas nous inquiéter
00:22
because only menial jobs will be taken over by machines.
3
22991
3580
car seuls les emplois non qualifiés seront repris par les machines.
00:27
Is that really true?
4
27274
1603
Est-ce vraiment vrai ?
00:30
They have also said that AI will create new jobs,
5
30365
3827
Ils ont également dit que l'IA créerait de nouveaux emplois,
00:34
so those who lose their jobs will find a new one.
6
34216
3411
donc ceux qui perdront leur travail en retrouveront.
00:38
Of course.
7
38264
1355
Bien sûr.
00:39
But the real question is:
8
39643
2172
Mais la véritable question est de savoir :
00:41
How many of those who may lose their jobs to AI
9
41839
4105
parmi ceux qui perdraient leur emploi à cause de l'IA,
00:45
will be able to land a new one,
10
45968
2489
combien en retrouveront un,
00:48
especially when AI is smart enough to learn better than most of us?
11
48481
5850
dès lors que l'IA a des meilleures capacités d'apprentissage
que la plupart d'entre nous ?
00:55
Let me ask you a question:
12
55397
2185
Permettez-moi de vous poser une question :
00:58
How many of you think
13
58666
1798
Combien d'entre vous pensent
01:00
that AI will pass the entrance examination of a top university by 2020?
14
60488
6094
que l'IA réussira l'examen d'entrée d'une prestigieuse université d'ici 2020 ?
01:07
Oh, so many. OK.
15
67836
2457
Oh, beaucoup. Ok.
01:10
So some of you may say, "Of course, yes!"
16
70317
4358
Certains d'entre vous diront : « Bien sûr que oui ! »
01:15
Now singularity is the issue.
17
75369
2134
Mais ça pose le problème de la singularité.
01:18
And some others may say, "Maybe,
18
78590
3095
Et d'autres diront : « Peut-être,
01:21
because AI already won against a top Go player."
19
81709
4508
vu que l'IA a déjà battu le meilleur joueur de go. »
01:27
And others may say, "No, never. Uh-uh."
20
87213
3681
Et d'autres pourraient dire : « Non, jamais. »
01:32
That means we do not know the answer yet, right?
21
92195
3593
Ce qui veut dire que cette question reste encore sans réponse, n'est-ce pas ?
01:36
So that was the reason why I started Todai Robot Project,
22
96268
4960
C'est donc pour cette raison que j'ai commencé le projet Todai Robot
01:41
making an AI which passes the entrance examination
23
101252
3872
et travaillé sur une IA capable de réussir un examen d'entrée
01:45
of the University of Tokyo,
24
105148
2589
de l'université de Tokyo,
01:47
the top university in Japan.
25
107761
2537
la meilleure université au Japon.
01:51
This is our Todai Robot.
26
111464
2548
Voici notre Todai Robot.
01:56
And, of course, the brain of the robot is working in the remote server.
27
116131
5810
Bien entendu, le cerveau du robot est géré par un serveur à distance.
02:02
It is now writing a 600-word essay
28
122747
4222
Il est capable d'écrire une dissertation de 600 mots
02:06
on maritime trade in the 17th century.
29
126993
4119
sur le commerce maritime au XVIIe siècle.
02:11
How does that sound?
30
131136
1765
Pas mal, non ?
02:14
Why did I take the entrance exam as its benchmark?
31
134113
4104
Pourquoi avoir choisi l'examen d'entrée comme point de référence ?
02:19
Because I thought we had to study the performance of AI
32
139098
4741
Parce que je me suis dit qu'il fallait étudier les performances de l'IA
02:23
in comparison to humans,
33
143863
2114
en les comparant à celles des êtres humains,
02:26
especially on the skills and expertise
34
146001
2860
en particulier les compétences et l'expertise
02:28
which are believed to be acquired only by humans
35
148885
4088
dont l'acquisition est vue comme l'apanage de l'être humain
02:32
and only through education.
36
152997
2335
et possible grâce aux études uniquement.
02:35
To enter Todai, the University of Tokyo,
37
155782
4043
Pour intégrer Todai, l'Université de Tokyo,
02:39
you have to pass two different types of exams.
38
159849
4421
il faut réussir deux types d'examen.
02:44
The first one is a national standardized test
39
164294
3760
Le premier est un test national standardisé
02:48
in multiple-choice style.
40
168078
2403
sous forme de questionnaire à choix multiples.
02:50
You have to take seven subjects
41
170505
2455
Il faut choisir sept sujets
02:52
and achieve a high score --
42
172984
1955
et obtenir un score élevé --
02:54
I would say like an 85 percent or more accuracy rate --
43
174963
4772
je dirais plus ou moins 85% ou plus --
02:59
to be allowed to take the second stage written test
44
179759
4087
pour pouvoir accéder au test écrit de la deuxième phase,
03:03
prepared by Todai.
45
183870
2159
préparé par Todai.
03:06
So let me first explain how modern AI works,
46
186994
5317
Je vais d'abord expliquer comment fonctionne l'IA actuelle
03:12
taking the "Jeopardy!" challenge as an example.
47
192335
3069
en prenant « Jeopardy » comme exemple.
03:17
Here is a typical "Jeopardy!" question:
48
197539
3079
Voici une question type dans le jeu :
03:20
"Mozart's last symphony shares its name with this planet."
49
200642
4461
« La dernière symphonie de Mozart porte le nom de cette planète. »
03:26
Interestingly, a "Jeopardy!" question always asks,
50
206195
4013
Fait intéressant, les questions de Jeopardy
03:30
always ends with "this" something:
51
210232
3328
se terminent toujours par « ce » ou « cette » quelque chose :
03:33
"this" planet, "this" country,
52
213584
2827
« cette » planète, « ce » pays,
03:36
"this" rock musician, and so on.
53
216435
2608
« ce » musicien, etc.
03:39
In other words, "Jeopardy!" doesn't ask many different types of questions,
54
219067
4299
En d'autres termes, les questions ne sont pas variées,
03:43
but a single type,
55
223390
1837
mais sont d'un seul type,
03:45
which we call "factoid questions."
56
225251
2536
qu'on appelle « questions factuelles ».
03:48
By the way, do you know the answer?
57
228975
2167
D'ailleurs, connaissez-vous la réponse ?
03:53
If you do not know the answer and if you want to know the answer,
58
233980
4055
Si vous ne connaissez pas la réponse et voulez la découvrir,
03:58
what would you do?
59
238059
1287
que faites-vous ?
04:00
You Google, right? Of course.
60
240160
3132
Vous allez sur Google, n'est-ce pas ? Bien sûr.
04:03
Why not?
61
243316
1480
Pourquoi pas ?
04:04
But you have to pick appropriate keywords
62
244820
3592
Mais il faut choisir les bons mots clés.
04:08
like "Mozart," "last" and "symphony" to search.
63
248436
4364
comme « Mozart », « dernière » et « symphonie ».
04:13
The machine basically does the same.
64
253462
2400
La machine fait à peu près la même chose.
04:16
Then this Wikipedia page will be ranked top.
65
256457
4660
Et cette page Wikipedia apparaît dans les premiers résultats de recherche.
04:21
Then the machine reads the page.
66
261840
1908
Puis, la machine lit la page.
04:23
No, uh-uh.
67
263772
1171
Non.
04:25
Unfortunately, none of the modern AIs,
68
265470
3462
Malheureusement, aucune forme d'IA,
04:28
including Watson, Siri and Todai Robot,
69
268956
3968
y compris Watson, Siri et Todai Robot,
04:32
is able to read.
70
272948
1661
ne sait lire.
04:35
But they are very good at searching and optimizing.
71
275437
3800
En revanche, ils sont très bons en recherche et en optimisation.
04:40
It will recognize
72
280158
2023
Ils remarqueront
04:42
that the keywords "Mozart," "last" and "symphony"
73
282866
2935
que les mots clés « Mozart », « dernière » et « symphonie »
04:45
are appearing heavily around here.
74
285825
2903
reviennent souvent par ici.
04:49
So if it can find a word which is a planet
75
289790
4375
Donc, s'ils trouvent le nom d'une planète
04:54
and which is co-occurring with these keywords,
76
294189
3648
qui apparaît aux côtés de ces mots-clés,
04:57
that must be the answer.
77
297861
1989
ça doit être la bonne réponse.
05:00
This is how Watson finds the answer "Jupiter," in this case.
78
300762
5186
C'est de cette manière que Watson trouve « Jupiter » dans ce cas.
05:08
Our Todai Robot works similarly, but a bit smarter
79
308433
4049
C'est aussi ce que fait notre Todai Robot mais un peu plus intelligemment
05:12
in answering history yes-no questions,
80
312506
3239
quand il répond à des vrais ou faux sur des questions d'Histoire,
05:16
like, "'Charlemagne repelled the Magyars.' Is this sentence true or false?"
81
316560
5663
comme : « Charlemagne a repoussé les Magyars. Vrai ou faux ? »
05:23
Our robot starts producing a factoid question,
82
323181
4073
Notre robot commence par générer lui-même une question,
05:27
like: "Charlemagne repelled [this person type]" by itself.
83
327278
4899
comme : « Charlemagne a repoussé [cet individu]. »
05:32
Then, "Avars" but not "Magyars" is ranked top.
84
332995
4732
Ensuite, « les Avars » mais pas « les Magyars » obtient le meilleur score.
05:38
This sentence is likely to be false.
85
338357
3049
La phrase est probablement fausse dans ce cas.
05:42
Our robot does not read, does not understand,
86
342772
4860
Notre robot ne sait pas lire, ne comprend pas le sens des phrases,
05:48
but it is statistically correct in many cases.
87
348335
4144
mais a souvent raison.
05:54
For the second stage written test,
88
354147
2508
En deuxième phase, pour la partie écrite,
05:56
it is required to write a 600-word essay like this one:
89
356679
5106
il fallait rédiger une dissertation de 600 mots de ce genre :
06:01
[Discuss the rise and fall of the maritime trade
90
361809
2278
[Commentez l’ascension et la chute du commerce maritime en Asie de l'Est et du Sud-Est au XVIIe siècle
en 600 mots, en prenant en compte les politiques commerciales de ces pays et les activités commerciales des pays européens présents dans cette zone]
06:04
in East and Southeast Asia in the 17th century ...]
91
364111
2422
06:06
and as I have shown earlier,
92
366557
1387
et comme je l'ai montré tout à l'heure, notre robot a analysé les phrases
06:07
our robot took the sentences from the textbooks and Wikipedia,
93
367968
4194
à partir de manuels et de Wikipedia,
06:12
combined them together,
94
372186
1961
les a combinées,
06:14
and optimized it to produce an essay
95
374171
3619
et les a optimisées afin de générer une dissertation
06:17
without understanding a thing.
96
377814
2207
sans comprendre quoi que ce soit.
06:20
(Laughter)
97
380045
1737
(Rires)
06:21
But surprisingly, it wrote a better essay
98
381806
4895
Étonnamment, il a rédigé une meilleure dissertation
06:26
than most of the students.
99
386725
1561
que la plupart des étudiants.
06:28
(Laughter)
100
388310
2391
(Rires)
06:30
How about mathematics?
101
390725
1529
Et en mathématiques ?
06:33
A fully automatic math-solving machine
102
393354
3158
Une machine automatisée capable de résoudre des opérations mathématiques
06:36
has been a dream
103
396536
1631
est un rêve qui existe
06:38
since the birth of the word "artificial intelligence,"
104
398191
4679
depuis la naissance de l'expression « intelligence artificielle »,
06:43
but it has stayed at the level of arithmetic for a long, long time.
105
403785
6007
mais elle est restée au stade de l'arithmétique
pendant très, très longtemps.
06:51
Last year, we finally succeeded in developing a system
106
411530
5350
L'an dernier [en 2016], nous avons enfin réussi à développer un système
06:56
which solved pre-university-level problems from end to end,
107
416904
5173
capable de résoudre des problèmes de niveau pré-universitaire
de bout en bout, comme celui-ci.
07:02
like this one.
108
422101
1262
07:05
This is the original problem written in Japanese,
109
425648
4002
Voici le problème original écrit en japonais,
07:09
and we had to teach it 2,000 mathematical axioms
110
429674
4397
et nous avons dû lui apprendre 2 000 axiomes mathématiques
07:14
and 8,000 Japanese words
111
434095
2774
et 8 000 mots en japonais
07:16
to make it accept the problems written in natural language.
112
436893
4558
pour qu'il accepte les problèmes écrits en langage naturel.
07:22
And it is now translating the original problems
113
442234
3542
Et il traduit maintenant les problèmes originaux
07:25
into machine-readable formulas.
114
445800
3139
sous forme de formules lisibles par les machines.
07:30
Weird, but it is now ready to solve it, I think.
115
450578
6099
C'est étrange,
mais il est maintenant capable de les résoudre, je pense.
07:36
Go and solve it.
116
456701
1411
Résous ce problème.
07:38
Yes! It is now executing symbolic computation.
117
458818
4284
Oui ! Il est train d'exécuter des calculs symboliques.
07:44
Even more weird,
118
464030
1580
Encore plus étrange,
07:45
but probably this is the most fun part for the machine.
119
465634
4825
mais c'est probablement la partie la plus amusante pour cette machine.
07:50
(Laughter)
120
470483
2351
(Rires)
07:52
Now it outputs a perfect answer,
121
472858
2815
Maintenant, il génère une réponse parfaite,
07:55
though its proof is impossible to read, even for mathematicians.
122
475697
4707
bien que la démonstration soit impossible à lire même pour des mathématiciens.
08:02
Anyway, last year our robot was among the top one percent
123
482773
6961
Bref, l'année dernière, notre robot se classait parmi les premiers 1 pour cent
08:10
in the second stage written exam in mathematics.
124
490199
3633
pour l'épreuve de mathématiques qu'il a passée en seconde phase de l'examen.
08:14
(Applause)
125
494652
3210
(Applaudissements)
08:18
Thank you.
126
498412
1311
Merci.
08:19
So, did it enter Todai?
127
499747
2471
Donc, est-il entré à Todai ?
08:22
No, not as I expected.
128
502981
3058
Non, contrairement à ce que j'espérais.
08:26
Why?
129
506783
1399
Pourquoi ?
08:28
Because it doesn't understand any meaning.
130
508206
2639
Parce qu'il est incapable de comprendre.
08:32
Let me show you a typical error it made in the English test.
131
512308
4079
Je vais vous montrer une erreur type qu'il a commise à son test d'anglais.
08:36
[Nate: We're almost at the bookstore. Just a few more minutes.
132
516411
2977
[Nate : Nous sommes presque arrivés à la libraire. Encore quelques minutes.
08:39
Sunil: Wait. ______ . Nate: Thank you! That always happens ...]
133
519412
3039
Sunil : Attends. ______ . Nate : Merci ! Ça arrive tout le temps...]
08:42
Two people are talking.
134
522475
1151
Deux personnes discutent.
08:43
For us, who can understand the situation --
135
523650
2054
Pour nous, la situation est claire --
08:45
[1. "We walked for a long time." 2. "We're almost there."
136
525704
2773
[1. Nous avons beaucoup marché. 2. Nous y sommes presque.
08:48
3. "Your shoes look expensive." 4. "Your shoelace is untied."]
137
528501
3032
3. Tes chaussures ont l'air chers. 4. Tes lacets sont défaits.]
08:51
it is obvious number four is the correct answer, right?
138
531557
2873
Cela paraît évident que 4 est la bonne réponse, non ?
08:54
But Todai Robot chose number two,
139
534454
2238
Mais le robot a choisi la réponse numéro 2,
08:56
even after learning 15 billion English sentences
140
536716
5360
même après avoir appris 15 milliards de phrases en anglais
09:02
using deep learning technologies.
141
542100
2728
grâce à des technologies d'apprentissage profond.
09:07
OK, so now you might understand what I said:
142
547600
4172
Ok, donc maintenant vous comprenez peut-être mieux ce que je disais :
09:12
modern AIs do not read,
143
552399
2648
les IA modernes ne savent pas lire,
09:15
do not understand.
144
555071
1413
ne comprennent rien.
09:17
They only disguise as if they do.
145
557516
3169
Ils font juste semblant.
09:24
This is the distribution graph
146
564867
2981
Voici un graphique représentant la répartition
09:27
of half a million students who took the same exam as Todai Robot.
147
567872
5777
d'un demi million d'étudiants ayant passé le même examen que le Todai Robot.
09:34
Now our Todai Robot is among the top 20 percent,
148
574558
5165
Ici, notre robot se classe parmi les premiers 20%
09:40
and it was capable to pass
149
580986
2415
et il a réussi les examens d'entrée
09:43
more than 60 percent of the universities in Japan --
150
583425
3941
de plus de 60% des universités japonaises --
09:47
but not Todai.
151
587390
1377
mais pas celui de Todai.
09:50
But see how it is beyond the volume zone
152
590116
4025
Voyez comme il dépasse
09:54
of to-be white-collar workers.
153
594165
2864
les futurs cadres.
10:00
You might think I was delighted.
154
600060
2858
Vous vous dites peut-être que j'étais ravie.
10:03
After all, my robot was surpassing students everywhere.
155
603939
3971
Après tout, mon robot surpassait des étudiants venant de partout.
10:09
Instead, I was alarmed.
156
609022
2691
En réalité, ça m'a alarmée.
10:13
How on earth could this unintelligent machine outperform students --
157
613086
5607
Comment est-ce possible qu'une machine sans intelligence réussisse mieux que
10:18
our children?
158
618717
1292
nos enfants ?
10:20
Right?
159
620033
1153
N'est-ce pas ?
10:22
I decided to investigate what was going on in the human world.
160
622101
4402
J'ai décidé d'examiner ce qu'il se passe dans le monde des humains.
10:28
I took hundreds of sentences from high school textbooks
161
628542
4729
J'ai pris des centaines de phrases tirées de manuels scolaires
10:33
and made easy multiple-choice quizzes,
162
633859
3313
et j'ai créé des questionnaires à choix multiples faciles
10:37
and asked thousands of high school students to answer.
163
637196
4143
et demandé à des milliers de lycéens d'y répondre.
10:42
Here is an example:
164
642690
1176
En voici un exemple :
10:43
[Buddhism spread to ... , Christianity to ... and Oceania,
165
643890
2818
[Le bouddhisme s'est étendu à..., le christianisme à ... et l'Océanie,
10:46
and Islam to ...]
166
646732
1151
et l'islam à ...]
10:47
Of course, the original problems are written in Japanese,
167
647907
2740
Bien évidemment, les questions originales sont rédigées en japonais,
10:50
their mother tongue.
168
650671
1155
leur langue maternelle.
10:51
[ ______ has spread to Oceania.
169
651850
1515
[ ______ s'est étendu à l'Océanie.
10:53
1. Hinduism 2. Christianity 3. Islam 4. Buddhism ]
170
653389
2417
1. L'hindouisme 2. le christianisme 3. l'islam 4. le bouddhisme]
10:55
Obviously, Christianity is the answer, isn't it?
171
655830
2299
La réponse est bien évidemment le christianisme.
10:58
It's written!
172
658153
1214
C'est écrit !
11:01
And Todai Robot chose the correct answer, too.
173
661482
4026
Et le Todai Robot a aussi choisi la bonne réponse.
11:06
But one-third of junior high school students
174
666758
4879
Mais un tiers des lycéens
11:11
failed to answer this question.
175
671661
2612
ont mal répondu à cette question.
11:16
Do you think it is only the case in Japan?
176
676456
3159
Pensez-vous que ça ne se passe qu'au Japon ?
11:19
I do not think so,
177
679639
1976
Je ne pense pas,
11:21
because Japan is always ranked among the top in OECD PISA tests,
178
681639
6371
parce que le Japon obtient toujours les meilleurs résultats
aux tests PISA de l'OCDE,
11:28
measuring 15-year-old students' performance in mathematics,
179
688034
3927
qui testent les performances d'étudiants de 15 ans en mathématiques,
11:31
science and reading
180
691985
1964
en sciences et en lecture,
11:33
every three years.
181
693973
1636
tous les trois ans.
11:39
We have been believing
182
699390
2053
Nous avons toujours pensé
11:41
that everybody can learn
183
701467
2043
que tout le monde peut apprendre
11:43
and learn well,
184
703534
1905
et apprendre correctement,
11:45
as long as we provide good learning materials
185
705463
3697
à condition que les bons outils d'apprentissage
11:49
free on the web
186
709184
1455
soient accessibles librement en ligne,
11:50
so that they can access through the internet.
187
710663
3069
pour qu'ils puissent y accéder via Internet.
11:53
But such wonderful materials may benefit only those who can read well,
188
713756
5859
Mais ce genre d'outils ne sont peut-être efficaces
que pour ceux qui lisent correctement,
12:00
and the percentage of those who can read well
189
720534
3935
et le pourcentage des personnes qui lisent correctement
12:04
may be much less than we expected.
190
724493
3378
semble être bien plus faible que nous le pensions.
12:10
How we humans will coexist with AI
191
730040
4241
Déterminer comment les êtres humains cohabiteront avec l'IA
12:14
is something we have to think about carefully,
192
734305
3522
requiert une réponse mûrement réfléchie,
12:17
based on solid evidence.
193
737851
2137
basée sur des preuves solides.
12:21
At the same time, we have to think in a hurry
194
741063
3977
En même temps, il faut y réfléchir vite
12:25
because time is running out.
195
745064
2402
parce qu'on commence à manquer de temps.
12:28
Thank you.
196
748106
1162
Merci.
12:29
(Applause)
197
749626
3933
(Applaudissements)
12:34
Chris Anderson: Noriko, thank you.
198
754211
2080
Chris Anderson : Noriko, merci.
12:36
Noriko Arai: Thank you.
199
756315
1765
Noriko Arai : Merci.
12:38
CA: In your talk, you so beautifully give us a sense of how AIs think,
200
758104
5304
CA : Vous nous avez brillamment donné un aperçu des modes de réflexion de l'IA,
12:43
what they can do amazingly
201
763432
1564
de ses capacités extraordinaires
12:45
and what they can't do.
202
765020
1695
et de ses limites.
12:46
But -- do I read you right,
203
766739
1494
Mais, si je comprends bien,
12:48
that you think we really need quite an urgent revolution in education
204
768257
5270
vous pensez qu'il est urgent de repenser notre système éducatif
12:53
to help kids do the things that humans can do better than AIs?
205
773551
4155
pour aider les enfants à maîtriser ce que les humains font mieux que les IA ?
12:57
NA: Yes, yes, yes.
206
777730
1328
NA : Oui, oui, oui.
12:59
Because we humans can understand the meaning.
207
779082
4035
Parce que nous, les humains, nous sommes capables de comprendre.
13:03
That is something which is very, very lacking in AI.
208
783141
4906
C'est une aptitude qui fait cruellement défaut à l'IA.
13:08
But most of the students just pack the knowledge
209
788071
4368
Mais la plupart des étudiants se contentent d'étudier
13:12
without understanding the meaning of the knowledge,
210
792463
3903
sans comprendre le sens de ce qu'ils étudient,
13:16
so that is not knowledge, that is just memorizing,
211
796390
2809
ce qui fait qu'ils n'apprennent rien, ils ne font que mémoriser,
13:19
and AI can do the same thing.
212
799223
2450
et l'IA est capable de le faire aussi.
13:21
So we have to think about a new type of education.
213
801697
3631
Donc, nous devons réfléchir à un nouveau système éducatif
13:25
CA: A shift from knowledge, rote knowledge, to meaning.
214
805352
3289
CA : Passer de la mémorisation, du par cœur, à la connaissance.
13:28
NA: Mm-hmm.
215
808665
1151
NA : C'est ça.
13:29
CA: Well, there's a challenge for the educators. Thank you so much.
216
809840
3240
CA : Voilà, le défi est lancé à nos enseignants. Merci beaucoup.
13:33
NA: Thank you very much. Thank you.
217
813104
1698
NA : Merci beaucoup. Merci.
13:34
(Applause)
218
814826
1185
(Applaudissements)
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