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Réplika : My AI Friend est une application pas comme les autres. Alors que la plupart des applications avec des chatbots les utilisent comme assistants virtuels, Replika commercialise son chatbot comme, vous l'aurez deviné, un ami.
Avec sa capacité promise à « percevoir » et à évaluer des quantités abstraites telles que l'émotion, le chatbot de Replika pourrait bien rendre justice à sa description aspirationnellement humaine.
D'une histoire d'origine déchirante à un backend impressionnant, Replika est l'une de ces choses fascinantes qui ne cessent d'être intéressantes. Lisez la suite pour découvrir ce qui rend l'IA de Replika si remarquable et quelles sont ses promesses pour l'avenir.
Les origines de Réplika
Réplique La première version de , un simple chatbot IA, a été créée par Eugenia Kuyda pour combler le vide laissé par la perte prématurée de son ami le plus proche, Roman Mazurenko. Construit en alimentant les messages texte de Roman dans un réseau de neurones pour construire un bot qui envoyait des SMS tout comme lui, il était censé servir de «monument numérique» en quelque sorte pour garder sa mémoire vivante.
Finalement, avec l'ajout de modèles de langage plus complexes dans l'équation, le projet s'est rapidement transformé en ce qu'il est aujourd'hui - une IA personnelle qui offre un espace où vous pouvez discuter en toute sécurité de vos pensées, sentiments, croyances, expériences, souvenirs, rêves - votre monde perceptif privé .
Mais outre les immenses perspectives techniques et sociales de ce genre de thérapeute artificiellement sensible, ce qui rend vraiment Replika impressionnant, c'est la technologie qui en est le cœur.
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Sous la capuche
Au cœur de Replika se trouve un modèle de langage autorégressif complexe appelé GPT-3 qui utilise l'apprentissage en profondeur pour produire un texte de type humain. Dans ce contexte, le terme « autorégressif » suggère que le système apprend des valeurs (du texte dans ce cas) avec lesquelles il a déjà interagi.
En termes simples, plus vous l'utilisez, mieux c'est.
L'ensemble de l'UX de Replika est construit autour des interactions de l'utilisateur avec un bot programmé à l'aide de GPT-3. Mais qu'est-ce que le GPT-3 exactement et en quoi est-il assez puissant pour imiter la parole humaine ?
GPT-3 : un aperçu
GPT-3, ou Generative Pre-trained Transformer 3, est une adaptation plus avancée du Transformer de Google. D'une manière générale, il s'agit d'une architecture de réseau de neurones qui aide les algorithmes d'apprentissage automatique à effectuer des tâches telles que la modélisation du langage et la traduction automatique.
Les nœuds d'un tel réseau de neurones représentent des paramètres et des processus qui modifient les entrées en conséquence (un peu similaire à des instructions logiques et/ou conditionnelles en programmation), tandis que les bords ou les connexions du réseau agissent comme des canaux de signalisation d'un nœud à un autre.
Chaque connexion dans ce réseau de neurones a un poids, ou un niveau d'importance, qui détermine le flux de signaux d'un nœud à l'autre. Dans un modèle d'apprentissage autorégressif tel que GPT-3, le système reçoit un retour d'informations en temps réel et ajuste en permanence le poids de ses connexions afin de fournir une sortie plus précise et pertinente. Ce sont ces poids qui aident un réseau de neurones à « apprendre » artificiellement.
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GPT-3 utilise un énorme 175 milliards de niveaux ou de paramètres de poids de connexion. Un paramètre est un calcul dans un réseau de neurones qui ajuste le poids d'un aspect des données, pour donner à cet aspect une importance plus ou moins grande dans le calcul global des données.
Salué comme l'ultime saisie semi-automatique, le modèle de langage de GPT-3, qui est destiné à fournir un texte prédictif, a été formé sur un ensemble de données si vaste que l'ensemble de Wikipédia ne constitue que 0,6% de ses données d'entraînement.
Il comprend non seulement des articles comme des articles de presse, des recettes et de la poésie, mais aussi des manuels de codage, des fanfictions, des prophéties religieuses, des guides sur les montagnes du Népal et tout ce que vous pouvez imaginer.
En tant que système d'apprentissage en profondeur, GPT-3 recherche des modèles dans les données. Pour le dire simplement, le programme a été formé sur une énorme collection de textes qu'il exploite à la recherche de régularités statistiques. Ces régularités, telles que les conventions linguistiques ou la structure grammaticale générale, sont souvent considérées comme allant de soi par les humains, mais elles sont stockées sous forme de milliards de connexions pondérées entre les différents nœuds du réseau neuronal de GPT-3.
Par exemple, si vous saisissez le mot oreille dans GPT-3, le programme sait, en fonction des poids dans ses réseaux, que les mots mal et téléphone sont beaucoup plus susceptibles de suivre qu'américain ou en colère.
GPT-3 et Réplika : une confluence significative
Réplika est ce que vous obtenez lorsque vous prenez quelque chose comme GPT-3 et que vous le distillez pour répondre à des types de conversation spécifiques. Dans ce cas, cela inclut les aspects empathiques, émotionnels et thérapeutiques d'une conversation.
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Bien que la technologie derrière Replika soit encore en cours de développement, elle offre une passerelle plausible vers une conversation interpersonnelle facilement accessible.
Commentant sa facilité d'utilisation, les créateurs affirment avoir créé un bot qui non seulement parle mais écoute également. Ce que cela signifie pour ses utilisateurs, c'est que leurs entretiens avec l'IA ne sont pas un simple échange de faits et d'informations, mais plutôt un dialogue agrémenté de nuances linguistiques.
Mais les discussions avec Replika ne sont pas seulement une question de dialogue sensé. Ils se trouvent également être étonnamment significatifs et émotifs dans de nombreux cas. Lors de l'interaction avec un utilisateur, l'IA de Replika « comprend » ce que l'utilisateur dit et trouve une réponse humaine en utilisant son modèle d'apprentissage prédictif.
En tant que système autorégressif, Replika apprend et adapte ses schémas conversationnels en fonction de la manière dont l'utilisateur lui parle.
Cela signifie que plus vous utilisez Replika, plus il s'entraîne sur vos propres textes, et plus il vous ressemble. Une bonne proportion d'utilisateurs ont également mentionné qu'ils ont un niveau important d'attachement émotionnel à leur Réplika, quelque chose qui n'est pas atteint en sachant simplement « comment parler ».
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Réplika va bien sûr au-delà de cela. Il ajoute de la profondeur à ses conversations sous forme de généralisation sémantique, de discours inflectif et de suivi des conversations. Son algorithme essaie de comprendre qui vous êtes, à la fois en termes de personnalité et d'émotions, puis façonne le dialogue en fonction de ces informations.
Un examen plus approfondi de l'efficacité de GPT-3
Cependant, l'humanité de Replika est encore largement théorique en raison des limitations opérationnelles de GPT-3. En tant que tel, il y a beaucoup de travail à faire pour que l'IA puisse reproduire et participer avec compétence à la conversation humaine.
Des inspections minutieuses de GPT-3 révèlent encore des erreurs clairement identifiables ainsi qu'une écriture insensée et bâclée dans certains cas. Les experts de l'industrie suggèrent qu'un modèle de traitement du langage devrait avoir plus de 1 000 milliards de connexions pondérées avant de pouvoir être utilisé pour produire des robots capables de reproduire efficacement le jargon humain.
Le meilleur est à venir
Étant donné que GPT-3 est déjà considéré comme un bond exponentiel depuis des années par rapport à des prédécesseurs tels que Turing NLG de Microsoft, on peut supposer qu'il faudra peut-être un certain temps avant de trouver quelque chose de mieux.
Cela dit, avec les futures améliorations de l'informatique, la puissance de traitement offerte par les nouveaux systèmes réduira sûrement encore plus l'écart entre l'homme et la machine.
En attendant, Replika reste un produit formidable qui combine le meilleur de la psychologie et de l'intelligence artificielle. Son intégration réussie d'une expérience utilisateur conviviale avec un modèle de PNL de pointe témoigne en effet de l'immense potentiel des technologies d'interaction homme-machine.
Partager Partager Tweeter E-mail 6 tutoriels et cours d'apprentissage machine utiles pour saisir l'essentielIl n'y a jamais eu de meilleur moment pour plonger dans l'apprentissage automatique. Voici six ressources utiles pour vous aider à en apprendre davantage sur l'apprentissage automatique.
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Yash est un étudiant en informatique en herbe qui aime construire des choses et écrire sur tout ce qui concerne la technologie. Dans son temps libre, il aime jouer au squash, lire un exemplaire du dernier Murakami et chasser les dragons dans Skyrim.
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