À propos
Ce projet consiste à injecter des émotions dans l’IA, en commençant par un agent conversationnel. Il ne s’agit pas de détecter les émotions humaines de l’utilisateur (analyse de sentiments), mais de rendre le robot et les algorithmes d’IA émotifs.
Notre système repose sur une hybridation de l’AA et de la RO, et notre approche est unique. Contrairement à l’approche traditionnelle en AA, nous n’avons pas besoin d’accumuler de grandes quantités de données, et notre système peut changer d’humeur de lui-même.
Pourquoi l’AA seul est une mauvaise idée pour les émotions
La façon « classique » d’injecter des émotions dans un système conversationnel consiste à imiter ou simuler les émotions que le système peut extraire d’une masse de données émotionnelles. Cette approche est vouée à l’échec, pour les raisons suivantes :
- Il faut accumuler énormément de données. Si le système rencontre un contexte nouveau pour lequel aucune donnée n’existe, il réagira mal.
- Même si les données existent, elles seront biaisées — surtout lorsqu’il est question d’émotions. Les biais sont inévitables dans les données.
- Le système ne peut pas changer ses émotions de façon autonome en fonction des interactions, sauf dans quelques scénarios de base. Les points 1 et 2 s’appliquent ici aussi. La seule façon pour de tels systèmes de réagir correctement serait de disposer de toutes les données de l’univers — et même là, ils seraient incapables de réagir à des situations nouvelles.
- De tels systèmes sont incontrôlables, c’est-à-dire qu’ils peuvent déraper. Avec l’AA seul, impossible de contrôler les réponses finales. Ce n’est pas que de la théorie : en pratique, les agents conversationnels — émotifs ou non — sortent assez souvent des réponses insensées, sans compter qu’ils peuvent être grossiers ou afficher la mauvaise émotion.
Notre prototype, Philia, emprunte l’autre chemin.