Transformer les débutants en experts grâce à l'intelligence artificielle
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Une nouvelle recherche utilise l’IA pour améliorer l’entraînement des compétences sensori-motrices chez les sujets humains, avec des applications potentielles allant de la réalisation d’opérations chirurgicales au perfectionnement des services de tennis.
La nouvelle vague de systèmes d’intelligence artificielle générative (IA) puissants, tels que ChatGPT et DALL-E, a introduit de puissantes capacités telles que l’écriture et la génération d’images. Dans des études récentes, les chercheurs ont développé de nouvelles technologies d’IA qui peuvent être utilisées pour transférer l’expertise humaine dans des compétences pratiques et complexes grâce à des modèles technologiques entraînés et basés sur les données, depuis un débutant qui reçoit un enseignement sur un service de tennis jusqu’à un interne en médecine qui apprend à effectuer des opérations chirurgicales complexes.
Le professeur Alfredo Alfredo Garcia de l'université Texas A&M, l'étudiant au doctorat Chenliang Li et une équipe de collaborateurs de l'université du Minnesota ont développé de nouvelles méthodologies nécessaires à la création d'un modèle d'IA aussi avancé. Ces nouvelles méthodologies ont été publiées dans les Proceedings of Neural Information Processing Systems ainsi que dans l' Operations Research Journal .
« L’expertise sensorimotrice humaine est atteinte lorsque quelqu’un peut effectuer une tâche de manière cohérente et correcte même lorsque les conditions ne sont pas les mêmes », a déclaré Alfredo Garcia. « Avec le bon modèle pour les experts et les novices, nous pouvons utiliser des modèles d’IA pour transférer ces connaissances de manière évolutive, afin que chacun puisse ralentir et perfectionner une compétence étape par étape. »
Les nouvelles méthodologies développées par les chercheurs permettent d'évaluer les actions de l'IA et de récompenser les tâches accomplies avec succès en estimant la structure des processus de décision de Markov (MDP) en fonction des données fournies. Cela permet aux chercheurs de créer des modèles d'IA avancés de l'expertise humaine, comme un modèle d'un chirurgien expert effectuant des mouvements et des ajustements pendant une intervention chirurgicale en réponse à des conditions changeantes.
Avec le bon modèle pour les experts comme pour les novices, nous pouvons utiliser des modèles d’IA pour transférer ces connaissances de manière évolutive, afin que quelqu’un puisse ralentir et perfectionner une compétence étape par étape. Dr Alfredo Garcia
Prenons par exemple la capacité à réaliser une opération chirurgicale complexe. Avec le modèle d’Alfredo Garcia, l'IA apprendrait à partir des démonstrations répétées d'un chirurgien qui a réussi une opération. Un modèle d'IA pourrait être formé en fonction des actions du chirurgien.
Dans un scénario où un étudiant en médecine exerce dans un environnement virtuel ou avec une poupée, le modèle peut être utilisé pour montrer comment se déroule l'opération par rapport aux actions de l'expert. L'IA évaluerait le succès des étapes en cours en utilisant le système de récompense du MDP pour reconnaître la réussite ou l'échec.
« Le modèle d’IA peut servir de coach et fournir un retour d’information à l’étudiant en formation », a déclaré Alfredo Garcia.
« J’aime penser à cela comme au service au tennis – cela peut être une compétence très difficile à apprendre, surtout si vous l’apprenez quand vous êtes plus âgé », précise Alfredo Garcia. « Mais si vous avez un entraîneur, il peut vous observer et vous donner des instructions très précises sur les moyens de vous améliorer, car il comprend la dynamique interne du mouvement. Nous voulons reproduire ce que fait un entraîneur de tennis, mais uniquement sur la base de données. »
Le système d’IA proposé peut potentiellement être utilisé pour enseigner des compétences que les humains mettent généralement des années à développer par eux-mêmes, ce qui pourrait ouvrir la voie à une nouvelle ère d’experts dans des domaines tels que la médecine, la fabrication et même l’athlétisme.
« Toutes ces tâches qui nécessitent de pousser, d’appuyer, de couper font appel à vos sens et à votre capacité à percevoir les choses qui vous entourent », explique Alfredo Garcia. « Les machines ne savent pas à quoi cela ressemble. C’est une expérience très incarnée et nous voulons créer des modèles qui tiennent compte de cet aspect. »