Les connaissances linguistiques permettent d'approfondir notre compréhension des systèmes d'IA : Les cas des cadres de référence et du raisonnement logique

Comprendre pourquoi les modèles neuronaux d'intelligence artificielle se comportent comme ils le font, en particulier lorsqu'ils échouent, est devenu l'un des sujets centraux de ces dernières années. Dans cet exposé, je démontrerai comment les principes linguistiques fournissent une lentille puissante pour diagnostiquer et prédire les comportements des modèles, contribuant finalement au développement de systèmes d'IA plus robustes et interprétables. J'illustrerai cette ligne de recherche dans notre groupe avec deux cas spécifiques : (1) le raisonnement multimodal avec une conscience des cadres de référence, et (2) le raisonnement logique à travers de multiples formes sémantiquement équivalentes. En analysant le comportement de ces modèles d'intelligence artificielle, je mettrai en évidence les schémas et les limites de leurs processus de prise de décision, ce qui permettra de mieux comprendre leurs lacunes et les améliorations possibles. Je conclurai en évoquant mes récentes réflexions sur la collaboration interdisciplinaire en vue de faire progresser à la fois la recherche en IA et la linguistique.

À propos de la série de conférences Vector Distinguished

La série de conférences distinguées de Vector est un rassemblement formel de scientifiques des données universitaires et industriels de la région du Grand Toronto (GTA) pour discuter de sujets avancés dans le domaine de l'apprentissage automatique et son objectif est de construire une communauté d'apprentissage automatique plus forte à Toronto. Les conférences seront données par des professeurs internationaux et locaux ainsi que par des professionnels de l'industrie.

Cette série de séminaires s'adresse aux professeurs d'université et aux étudiants diplômés en apprentissage automatique dans les domaines de l'informatique, de l'ECE, des statistiques, des mathématiques, de la linguistique et de la médecine, ainsi qu'aux scientifiques des données titulaires d'un doctorat qui effectuent des recherches appliquées intéressantes dans la région du Grand Toronto. La communauté torontoise de l'apprentissage automatique sera plus forte lorsque nous nous connaîtrons et que nous connaîtrons les problèmes sur lesquels les gens travaillent.

La série de conférences de prestige de Vector est actuellement ouverte au public à distance. Les chercheurs de la communauté Vector auront la possibilité de rencontrer les conférenciers en personne. Toutes les conférences seront diffusées en ligne et publiées sur la chaîne YouTube de Vector.