L’IA bat les meilleurs joueurs de Bridge dans un tournoi de deux jours

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  • En bref Les algorithmes d’IA ont écrasé huit champions du monde jouant au jeu de cartes Bridge, marquant une autre étape importante dans les systèmes d’apprentissage automatique devenant meilleurs que les humains à des jeux spécifiques.

    Les meilleurs joueurs de Bridge ont été invités à affronter NooK, le logiciel d’IA développé par la startup française NuukAI, lors d’un tournoi sur deux jours à Paris. Ils se sont affrontés en 80 rounds et la machine a remporté 67 sets, battant les humains à un taux de 83%, selon The Guardian.

    NooK est composé d’une combinaison d’apprentissage en profondeur moderne et d’anciens programmes basés sur des règles. Le co-fondateur de NuukAI, Jean-Baptiste Fantun, a déclaré que la société avait développé le logiciel sur cinq ans et que ses décisions étaient plus faciles à comprendre par rapport aux systèmes actuels de type boîte noire.

    Il convient de noter, cependant, que le logiciel ne jouait pas complètement au Bridge. Certaines parties comme la phase d’enchères du jeu ont été laissées de côté; c’est un processus compliqué qui consiste à essayer de tromper vos adversaires en utilisant diverses stratégies concoctées avec vos coéquipiers.

    Waymo étend son programme Trusted Testers à San Francisco

    Des voitures sans conducteur humain au volant circulent déjà dans la ville californienne, mais ne prennent actuellement en charge que les employés de l’entreprise. Désormais, Waymo souhaite ouvrir ses robots-taxis sans conducteur à certains membres du public de San Francisco dans le cadre de son programme Trusted Testers. Le programme a été lancé pour la première fois à Phoenix, en Arizona.

    “Nous sommes particulièrement enthousiasmés par cette prochaine phase de notre voyage alors que nous apportons officiellement notre technologie réservée aux passagers à San Francisco, la ville que beaucoup d’entre nous chez Waymo appellent chez nous”, a déclaré le co-PDG de Waymo, Tekedra Mawakana, dans un communiqué.

    “Nous avons tellement appris de nos testeurs de confiance de San Francisco au cours des six derniers mois, sans parler des innombrables leçons de nos coureurs au cours des années depuis le lancement de notre service entièrement autonome dans l’East Valley de Phoenix. Les deux ont eu un impact direct comment nous faisons progresser notre service alors que nous accueillons nos premiers coureurs employés à SF.”

    Meta enseigne les voix synthétiques de l’IA à ‘umm’ et ‘ahh’

    Les chercheurs de Meta ont publié une bibliothèque de logiciels pour aider les développeurs à créer des systèmes vocaux d’apprentissage automatique qui sonnent plus naturellement avec la possibilité de faire une pause, de rire ou même de faire des bâillements.

    La bibliothèque contient les composants nécessaires pour former son modèle GSLM (Generative Spoken Language Model), un système introduit par le géant des médias sociaux l’année dernière. Contrairement à la plupart des modèles de parole qui convertissent généralement les signaux audio en parole d’abord, GSLM gère directement la parole brute. Ce faisant, il capture certaines expressions vocales qui ne sont pas explicitement exprimées dans le texte comme umming et ahhing, le ton, l’intonation et le rythme.

    “La clé de cette réussite est la capacité de GSLM à capturer des événements audio génériques, qu’ils soient verbaux, en particulier des vocalisations non verbales, comme le rire ou le bâillement, qui informent l’expression et la perception d’états émotionnels ou d’intentions qui peuvent influencer de manière significative les conversations”, a déclaré Meta expliqué dans un article de blog cette semaine.

    Les chercheurs ont démontré GSLM en créant une conversation complètement inventée entre deux agents d’IA qui semble étrangement humaine. La bibliothèque Textless NLP pour construire le modèle peut être trouvée ici.

    Le moteur de recherche de Google pour mieux aider les personnes ayant besoin d’un soutien émotionnel

    Google déploie un modèle d’apprentissage automatique qui détectera les requêtes de recherche personnelles difficiles effectuées via son moteur de recherche et fournira des réponses plus sensibles pour aider les personnes en situation de crise.

    Le modèle MUM pourra envoyer aux utilisateurs de Google des liens vers des numéros de téléphone de sites Web d’organismes de bienfaisance en santé mentale s’ils recherchent des moyens de se suicider ou des points chauds de suicide, par exemple.

    “MUM est en mesure de nous aider à comprendre des requêtes plus longues ou plus complexes comme” pourquoi m’a-t-il attaqué quand j’ai dit que je ne l’aime pas “”, a déclaré Anne Merritt, chef de produit pour la santé et la qualité de l’information, à The Verge. “Il peut être évident pour les humains que cette requête concerne la violence domestique, mais de longues requêtes en langage naturel comme celles-ci sont difficiles à comprendre pour nos systèmes sans IA avancée.”

    Google n’a pas révélé beaucoup d’informations sur la façon dont MUM détecte ces types de requêtes. Il a également déclaré avoir utilisé BERT, un autre de ses modèles linguistiques, pour réduire “les résultats choquants inattendus de 30%” d’une année sur l’autre lorsque les gens recherchent du contenu graphique comme la pornographie. ®

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