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Expire-Span : l’IA enterre les informations impertinentes

Expire-Span

Avec Expire-Span, moins les données sont pertinentes, plus vite elles sont supprimées du système.

Ce nouveau processus de l’intelligence artificielle développé par Facebook attribue une date d’expiration aux éléments classés par leur pertinence. Contrairement à ce que l’on pourrait croire, la suppression de certaines informations peut rendre l’IA plus performante.

Expire-Span : ne garder que l’indispensable

Grâce à l’intelligence artificielle, les ordinateurs peuvent assimiler et nous rappeler une quantité colossale d’informations. Cela peut se traduire par une grande puissance de ces systèmes. Toutefois, l’IA ne prend pas forcément en considération l’écart d’importance entre ces éléments, d’autant plus qu’elle ne cesse d’en accumuler davantage.

Les chercheurs de Facebook ont alors développé une solution pour l’aider à mieux gérer le flux d’information. C’est donc de là qu’est né Expire-Span. Sa mission est de classifier les données recueillies en fonction de leurs pertinences pour les tâches qui leur sont assignées. Après avoir déterminé leur degré d’importance, elle les attribue ensuite une date de péremption.

En d’autres termes, chaque information, pertinente ou non, dispose d’un délai d’expiration. Plus elle est utile, plus longtemps le système la sauvegardera. En contrepartie, les réseaux neuronaux oublient vite les données non pertinentes et les éradique du système. Par ailleurs, Expire-Span permet également de réévaluer les renseignements acquis auparavant et qui sont liés aux nouveaux. De cette manière, elle contribue à une meilleure utilisation de la mémoire de l’IA pour mieux évoluer. 

Oublier, c’est un défi

En tant que système binaire, l’optimisation de l’intelligence artificielle reste un défi. Précédemment, les chercheurs ont tenté de compresser les données moins pertinentes pour économiser la mémoire. Cependant, les informations devenaient superflues alors ils ont abandonné le processus.

Maintenant, grâce à Expire-Span et son algorithme d’apprentissage, ce sont les contextes appris à partir des données, qui influent sur les prédictions. Et afin de se rapprocher encore plus du cerveau humain, les chercheurs prévoient même d’intégrer les souvenirs dans les réseaux de neurones artificiels.

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