TED2017
Noriko Arai: Can a robot pass a university entrance exam?
Noriko Arai: Un robot capable de réussir un examen d'entrée à l'université ?
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Faites connaissance avec le Todai Robot, un projet d'IA, qui s'est classé parmi les premiers 20% des étudiants ayant passé l'examen d'entrée de l'université de Tokyo -- sans comprendre le sens de quoi que ce soit. S'il n'obtiendra pas sa carte d'étudiant de sitôt, les résultats du Todai Robot soulèvent tout de même des questions alarmantes sur l'avenir de notre système éducatif. Comment pouvez-nous aider la jeune génération à exceller dans les compétences pour lesquelles les êtres humains surpasseront toujours l'IA ?
Noriko Arai - AI expert
Could an AI pass the entrance exam for the University of Tokyo? Noriko Arai oversees a project that wants to find out. Full bio
Could an AI pass the entrance exam for the University of Tokyo? Noriko Arai oversees a project that wants to find out. Full bio
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00:13
Today, I'm going to talk about AI and us.
0
1014
3660
Aujourd'hui, je vais parler
d'IA et de nous.
d'IA et de nous.
00:18
AI researchers have always said
1
6206
2143
Les chercheurs en IA ont toujours dit que
00:20
that we humans do not need to worry,
2
8373
2594
nous, les êtres humains,
ne devons pas nous inquiéter
ne devons pas nous inquiéter
00:22
because only menial jobs
will be taken over by machines.
will be taken over by machines.
3
10991
3580
car seuls les emplois non qualifiés
seront repris par les machines.
seront repris par les machines.
00:27
Is that really true?
4
15274
1603
Est-ce vraiment vrai ?
00:30
They have also said
that AI will create new jobs,
that AI will create new jobs,
5
18365
3827
Ils ont également dit que l'IA
créerait de nouveaux emplois,
créerait de nouveaux emplois,
00:34
so those who lose their jobs
will find a new one.
will find a new one.
6
22216
3411
donc ceux qui perdront leur travail
en retrouveront.
en retrouveront.
00:38
Of course.
7
26264
1355
Bien sûr.
00:39
But the real question is:
8
27643
2172
Mais la véritable question
est de savoir :
est de savoir :
00:41
How many of those
who may lose their jobs to AI
who may lose their jobs to AI
9
29839
4105
parmi ceux qui perdraient leur emploi
à cause de l'IA,
à cause de l'IA,
00:45
will be able to land a new one,
10
33968
2489
combien en retrouveront un,
00:48
especially when AI is smart enough
to learn better than most of us?
to learn better than most of us?
11
36481
5850
dès lors que l'IA a
des meilleures capacités d'apprentissage
des meilleures capacités d'apprentissage
que la plupart d'entre nous ?
00:55
Let me ask you a question:
12
43397
2185
Permettez-moi de vous poser une question :
00:58
How many of you think
13
46666
1798
Combien d'entre vous pensent
01:00
that AI will pass the entrance examination
of a top university by 2020?
of a top university by 2020?
14
48488
6094
que l'IA réussira l'examen d'entrée
d'une prestigieuse université d'ici 2020 ?
d'une prestigieuse université d'ici 2020 ?
01:07
Oh, so many. OK.
15
55836
2457
Oh, beaucoup. Ok.
01:10
So some of you may say, "Of course, yes!"
16
58317
4358
Certains d'entre vous diront :
« Bien sûr que oui ! »
« Bien sûr que oui ! »
01:15
Now singularity is the issue.
17
63369
2134
Mais ça pose le problème
de la singularité.
de la singularité.
01:18
And some others may say, "Maybe,
18
66590
3095
Et d'autres diront :
« Peut-être,
« Peut-être,
01:21
because AI already won
against a top Go player."
against a top Go player."
19
69709
4508
vu que l'IA a déjà battu
le meilleur joueur de go. »
le meilleur joueur de go. »
01:27
And others may say, "No, never. Uh-uh."
20
75213
3681
Et d'autres pourraient dire :
« Non, jamais. »
« Non, jamais. »
01:32
That means we do not know
the answer yet, right?
the answer yet, right?
21
80195
3593
Ce qui veut dire que cette question
reste encore sans réponse, n'est-ce pas ?
reste encore sans réponse, n'est-ce pas ?
01:36
So that was the reason why
I started Todai Robot Project,
I started Todai Robot Project,
22
84268
4960
C'est donc pour cette raison que
j'ai commencé le projet Todai Robot
j'ai commencé le projet Todai Robot
01:41
making an AI which passes
the entrance examination
the entrance examination
23
89252
3872
et travaillé sur une IA capable de réussir
un examen d'entrée
un examen d'entrée
01:45
of the University of Tokyo,
24
93148
2589
de l'université de Tokyo,
01:47
the top university in Japan.
25
95761
2537
la meilleure université au Japon.
01:51
This is our Todai Robot.
26
99464
2548
Voici notre Todai Robot.
01:56
And, of course, the brain of the robot
is working in the remote server.
is working in the remote server.
27
104131
5810
Bien entendu, le cerveau du robot est géré
par un serveur à distance.
par un serveur à distance.
02:02
It is now writing a 600-word essay
28
110747
4222
Il est capable d'écrire
une dissertation de 600 mots
une dissertation de 600 mots
02:06
on maritime trade in the 17th century.
29
114993
4119
sur le commerce maritime au XVIIe siècle.
02:11
How does that sound?
30
119136
1765
Pas mal, non ?
02:14
Why did I take the entrance exam
as its benchmark?
as its benchmark?
31
122113
4104
Pourquoi avoir choisi l'examen d'entrée
comme point de référence ?
comme point de référence ?
02:19
Because I thought we had to study
the performance of AI
the performance of AI
32
127098
4741
Parce que je me suis dit qu'il fallait
étudier les performances de l'IA
étudier les performances de l'IA
02:23
in comparison to humans,
33
131863
2114
en les comparant
à celles des êtres humains,
à celles des êtres humains,
02:26
especially on the scales and expertise
34
134001
2860
en particulier les compétences
et l'expertise
et l'expertise
02:28
which are believed
to be acquired only by humans
to be acquired only by humans
35
136885
4088
dont l'acquisition est vue comme l'apanage
de l'être humain
de l'être humain
02:32
and only through education.
36
140997
2335
et possible grâce aux études uniquement.
02:35
To enter Todai, the University of Tokyo,
37
143782
4043
Pour intégrer Todai,
l'Université de Tokyo,
l'Université de Tokyo,
02:39
you have to pass
two different types of exams.
two different types of exams.
38
147849
4421
il faut réussir deux types d'examen.
02:44
The first one is
a national standardized test
a national standardized test
39
152294
3760
Le premier est
un test national standardisé
un test national standardisé
02:48
in multiple-choice style.
40
156078
2403
sous forme de questionnaire
à choix multiples.
à choix multiples.
02:50
You have to take seven subjects
41
158505
2455
Il faut choisir sept sujets
02:52
and achieve a high score --
42
160984
1955
et obtenir un score élevé --
02:54
I would say like an 84 percent
or more accuracy rate --
or more accuracy rate --
43
162963
4772
je dirais plus ou moins 85%
ou plus --
ou plus --
02:59
to be allowed to take
the second stage written test
the second stage written test
44
167759
4087
pour pouvoir accéder au test écrit
de la deuxième phase,
de la deuxième phase,
03:03
prepared by Todai.
45
171870
2159
préparé par Todai.
03:06
So let me first explain
how modern AI works,
how modern AI works,
46
174994
5317
Je vais d'abord expliquer
comment fonctionne l'IA actuelle
comment fonctionne l'IA actuelle
03:12
taking the "Jeopardy!" challenge
as an example.
as an example.
47
180335
3069
en prenant « Jeopardy » comme exemple.
03:17
Here is a typical "Jeopardy!" question:
48
185539
3079
Voici une question type dans le jeu :
03:20
"Mozart's last symphony
shares its name with this planet."
shares its name with this planet."
49
188642
4461
« La dernière symphonie de Mozart
porte le nom de cette planète. »
porte le nom de cette planète. »
03:26
Interestingly, a "Jeopardy!"
question always asks,
question always asks,
50
194195
4013
Fait intéressant,
les questions de Jeopardy
les questions de Jeopardy
03:30
always ends with "this" something:
51
198232
3328
se terminent toujours par
« ce » ou « cette » quelque chose :
« ce » ou « cette » quelque chose :
03:33
"this" planet, "this" country,
52
201584
2827
« cette » planète, « ce » pays,
03:36
"this" rock musician, and so on.
53
204435
2608
« ce » musicien, etc.
03:39
In other words, "Jeopardy!" doesn't ask
many different types of questions,
many different types of questions,
54
207067
4299
En d'autres termes,
les questions ne sont pas variées,
les questions ne sont pas variées,
03:43
but a single type,
55
211390
1837
mais sont d'un seul type,
03:45
which we call "factoid questions."
56
213251
2536
qu'on appelle « questions factuelles ».
03:48
By the way, do you know the answer?
57
216975
2167
D'ailleurs, connaissez-vous la réponse ?
03:53
If you do not know the answer
and if you want to know the answer,
and if you want to know the answer,
58
221980
4055
Si vous ne connaissez pas la réponse
et voulez la découvrir,
et voulez la découvrir,
03:58
what would you do?
59
226059
1287
que faites-vous ?
04:00
You Google, right? Of course.
60
228160
3132
Vous allez sur Google, n'est-ce pas ?
Bien sûr.
Bien sûr.
04:03
Why not?
61
231316
1480
Pourquoi pas ?
04:04
But you have to pick appropriate keywords
62
232820
3592
Mais il faut choisir les bons mots clés.
04:08
like "Mozart," "last"
and "symphony" to search.
and "symphony" to search.
63
236436
4364
comme « Mozart », « dernière » et
« symphonie ».
« symphonie ».
04:13
The machine basically does the same.
64
241462
2400
La machine fait à peu près la même chose.
04:16
Then this Wikipedia page
will be ranked top.
will be ranked top.
65
244457
4660
Et cette page Wikipedia apparaît dans
les premiers résultats de recherche.
les premiers résultats de recherche.
04:21
Then the machine reads the page.
66
249840
1908
Puis, la machine lit la page.
04:23
No, uh-uh.
67
251772
1171
Non.
04:25
Unfortunately, none of the modern AIs,
68
253470
3462
Malheureusement, aucune forme d'IA,
04:28
including Watson, Siri and Todai Robot,
69
256956
3968
y compris Watson, Siri et Todai Robot,
04:32
is able to read.
70
260948
1661
ne sait lire.
04:35
But they are very good
at searching and optimizing.
at searching and optimizing.
71
263437
3800
En revanche, ils sont très bons
en recherche et en optimisation.
en recherche et en optimisation.
04:40
It will recognize
72
268158
2023
Ils remarqueront
04:42
that the keywords "Mozart,"
"last" and "symphony"
"last" and "symphony"
73
270866
2935
que les mots clés « Mozart »,
« dernière » et « symphonie »
« dernière » et « symphonie »
04:45
are appearing heavily around here.
74
273825
2903
reviennent souvent par ici.
04:49
So if it can find a word which is a planet
75
277790
4375
Donc, s'ils trouvent le nom d'une planète
04:54
and which is co-occurring
with these keywords,
with these keywords,
76
282189
3648
qui apparaît aux côtés de ces mots-clés,
04:57
that must be the answer.
77
285861
1989
ça doit être la bonne réponse.
05:00
This is how Watson finds
the answer "Jupiter," in this case.
the answer "Jupiter," in this case.
78
288762
5186
C'est de cette manière que Watson trouve
« Jupiter » dans ce cas.
« Jupiter » dans ce cas.
05:08
Our Todai Robot works similarly,
but a bit smarter
but a bit smarter
79
296433
4049
C'est aussi ce que fait notre Todai Robot
mais un peu plus intelligemment
mais un peu plus intelligemment
05:12
in answering history yes-no questions,
80
300506
3239
quand il répond à des vrais ou faux
sur des questions d'Histoire,
sur des questions d'Histoire,
05:16
like, "'Charlemagne repelled the Magyars.'
Is this sentence true or false?"
Is this sentence true or false?"
81
304560
5663
comme : « Charlemagne a repoussé
les Magyars. Vrai ou faux ? »
les Magyars. Vrai ou faux ? »
05:23
Our robot starts producing
a factoid question,
a factoid question,
82
311181
4073
Notre robot commence par
générer lui-même une question,
générer lui-même une question,
05:27
like: "Charlemagne repelled
[this person type]" by itself.
[this person type]" by itself.
83
315278
4899
comme : « Charlemagne a repoussé
[cet individu]. »
[cet individu]. »
05:32
Then, "Avars" but not
"Magyars" is ranked top.
"Magyars" is ranked top.
84
320995
4732
Ensuite, « les Avars » mais pas
« les Magyars » obtient le meilleur score.
« les Magyars » obtient le meilleur score.
05:38
This sentence is likely to be false.
85
326357
3049
La phrase est probablement fausse
dans ce cas.
dans ce cas.
05:42
Our robot does not read,
does not understand,
does not understand,
86
330772
4860
Notre robot ne sait pas lire,
ne comprend pas le sens des phrases,
ne comprend pas le sens des phrases,
05:48
but it is statistically
correct in many cases.
correct in many cases.
87
336335
4144
mais a souvent raison.
05:54
For the second stage written test,
88
342147
2508
En deuxième phase, pour la partie écrite,
05:56
it is required to write
a 600-word essay like this one:
a 600-word essay like this one:
89
344679
5106
il fallait rédiger une dissertation
de 600 mots de ce genre :
de 600 mots de ce genre :
[Commentez l’ascension et la chute du commerce
maritime en Asie de l'Est et du Sud-Est au XVIIe siècle
maritime en Asie de l'Est et du Sud-Est au XVIIe siècle
06:01
[Discuss the rise and fall
of the maritime trade
of the maritime trade
90
349809
2278
en 600 mots, en prenant en compte les politiques
commerciales de ces pays et les activités commerciales
des pays européens présents dans cette zone]
commerciales de ces pays et les activités commerciales
des pays européens présents dans cette zone]
06:04
in East and Southeast Asia
in the 17th century ...]
in the 17th century ...]
91
352111
2422
et comme je l'ai montré tout à l'heure,
notre robot a analysé les phrases
notre robot a analysé les phrases
06:06
and as I have shown earlier,
92
354557
1387
06:07
our robot took the sentences
from the textbooks and Wikipedia,
from the textbooks and Wikipedia,
93
355968
4194
à partir de manuels et de Wikipedia,
06:12
combined them together,
94
360186
1961
les a combinées,
06:14
and optimized it to produce an essay
95
362171
3619
et les a optimisées
afin de générer une dissertation
afin de générer une dissertation
06:17
without understanding a thing.
96
365814
2207
sans comprendre quoi que ce soit.
06:20
(Laughter)
97
368045
1737
(Rires)
06:21
But surprisingly, it wrote a better essay
98
369806
4895
Étonnamment,
il a rédigé une meilleure dissertation
il a rédigé une meilleure dissertation
06:26
than most of the students.
99
374725
1561
que la plupart des étudiants.
06:28
(Laughter)
100
376310
2391
(Rires)
06:30
How about mathematics?
101
378725
1529
Et en mathématiques ?
Une machine automatisée capable
de résoudre des opérations mathématiques
de résoudre des opérations mathématiques
06:33
A fully automatic math-solving machine
102
381354
3158
06:36
has been a dream
103
384536
1631
est un rêve qui existe
06:38
since the birth of the word
"artificial intelligence,"
"artificial intelligence,"
104
386191
4679
depuis la naissance de l'expression
« intelligence artificielle »,
« intelligence artificielle »,
mais elle est restée
au stade de l'arithmétique
au stade de l'arithmétique
06:43
but it has stayed at the level
of arithmetic for a long, long time.
of arithmetic for a long, long time.
105
391785
6007
pendant très, très longtemps.
06:51
Last year, we finally succeeded
in developing a system
in developing a system
106
399530
5350
L'an dernier [en 2016], nous avons enfin
réussi à développer un système
réussi à développer un système
capable de résoudre
des problèmes de niveau pré-universitaire
des problèmes de niveau pré-universitaire
06:56
which solved pre-university-level
problems from end to end,
problems from end to end,
107
404904
5173
de bout en bout,
comme celui-ci.
comme celui-ci.
07:02
like this one.
108
410101
1262
07:05
This is the original problem
written in Japanese,
written in Japanese,
109
413648
4002
Voici le problème original
écrit en japonais,
écrit en japonais,
07:09
and we had to teach it
2,000 mathematical axioms
2,000 mathematical axioms
110
417674
4397
et nous avons dû lui apprendre 2 000
axiomes mathématiques
axiomes mathématiques
07:14
and 8,000 Japanese words
111
422095
2774
et 8 000 mots en japonais
07:16
to make it accept the problems
written in natural language.
written in natural language.
112
424893
4558
pour qu'il accepte les problèmes écrits
en langage naturel.
en langage naturel.
07:22
And it is now translating
the original problems
the original problems
113
430234
3542
Et il traduit maintenant
les problèmes originaux
les problèmes originaux
07:25
into machine-readable formulas.
114
433800
3139
sous forme de formules lisibles
par les machines.
par les machines.
07:30
Weird, but it is now ready
to solve it, I think.
to solve it, I think.
115
438578
6099
C'est étrange,
mais il est maintenant capable
de les résoudre, je pense.
de les résoudre, je pense.
07:36
Go and solve it.
116
444701
1411
Résous ce problème.
07:38
Yes! It is now executing
symbolic computation.
symbolic computation.
117
446818
4284
Oui ! Il est train d'exécuter
des calculs symboliques.
des calculs symboliques.
07:44
Even more weird,
118
452030
1580
Encore plus étrange,
07:45
but probably this is the most
fun part for the machine.
fun part for the machine.
119
453634
4825
mais c'est probablement la partie la plus
amusante pour cette machine.
amusante pour cette machine.
07:50
(Laughter)
120
458483
2351
(Rires)
07:52
Now it outputs a perfect answer,
121
460858
2815
Maintenant,
il génère une réponse parfaite,
il génère une réponse parfaite,
07:55
though its proof is impossible to read,
even for mathematicians.
even for mathematicians.
122
463697
4707
bien que la démonstration soit impossible
à lire même pour des mathématiciens.
à lire même pour des mathématiciens.
08:02
Anyway, last year our robot
was among the top one percent
was among the top one percent
123
470773
6961
Bref, l'année dernière, notre robot
se classait parmi les premiers 1 pour cent
se classait parmi les premiers 1 pour cent
08:10
in the second stage written
exam in mathematics.
exam in mathematics.
124
478199
3633
pour l'épreuve de mathématiques qu'il a
passée en seconde phase de l'examen.
passée en seconde phase de l'examen.
08:14
(Applause)
125
482652
3210
(Applaudissements)
08:18
Thank you.
126
486412
1311
Merci.
08:19
So, did it enter Todai?
127
487747
2471
Donc, est-il entré à Todai ?
08:22
No, not as I expected.
128
490981
3058
Non, contrairement à ce que j'espérais.
08:26
Why?
129
494783
1399
Pourquoi ?
08:28
Because it doesn't understand any meaning.
130
496206
2639
Parce qu'il est incapable de comprendre.
08:32
Let me show you a typical error
it made in the English test.
it made in the English test.
131
500308
4079
Je vais vous montrer une erreur type
qu'il a commise à son test d'anglais.
qu'il a commise à son test d'anglais.
08:36
[Nate: We're almost at the bookstore.
Just a few more minutes.
Just a few more minutes.
132
504411
2977
[Nate : Nous sommes presque arrivés à
la libraire. Encore quelques minutes.
la libraire. Encore quelques minutes.
08:39
Sunil: Wait. ______ .
Nate: Thank you! That always happens ...]
Nate: Thank you! That always happens ...]
133
507412
3039
Sunil : Attends. ______ .
Nate : Merci ! Ça arrive tout le temps...]
Nate : Merci ! Ça arrive tout le temps...]
08:42
Two people are talking.
134
510475
1151
Deux personnes discutent.
08:43
For us, who can understand
the situation --
the situation --
135
511650
2054
Pour nous, la situation est claire --
08:45
[1. "We walked for a long time."
2. "We're almost there."
2. "We're almost there."
136
513704
2773
[1. Nous avons beaucoup marché.
2. Nous y sommes presque.
2. Nous y sommes presque.
08:48
3. "Your shoes look expensive."
4. "Your shoelace is untied."]
4. "Your shoelace is untied."]
137
516501
3032
3. Tes chaussures ont l'air chers.
4. Tes lacets sont défaits.]
4. Tes lacets sont défaits.]
08:51
it is obvious number four
is the correct answer, right?
is the correct answer, right?
138
519557
2873
Cela paraît évident que 4
est la bonne réponse, non ?
est la bonne réponse, non ?
Mais le robot a choisi
la réponse numéro 2,
la réponse numéro 2,
08:54
But Todai Robot chose number two,
139
522454
2238
08:56
even after learning 15 billion
English sentences
English sentences
140
524716
5360
même après avoir appris 15 milliards
de phrases en anglais
de phrases en anglais
09:02
using deep learning technologies.
141
530100
2728
grâce à des technologies
d'apprentissage profond.
d'apprentissage profond.
09:07
OK, so now you might
understand what I said:
understand what I said:
142
535600
4172
Ok, donc maintenant vous comprenez
peut-être mieux ce que je disais :
peut-être mieux ce que je disais :
09:12
modern AIs do not read,
143
540399
2648
les IA modernes ne savent pas lire,
09:15
do not understand.
144
543071
1413
ne comprennent rien.
09:17
They only disguise as if they do.
145
545516
3169
Ils font juste semblant.
09:24
This is the distribution graph
146
552867
2981
Voici un graphique représentant
la répartition
la répartition
09:27
of half a million students
who took the same exam as Todai Robot.
who took the same exam as Todai Robot.
147
555872
5777
d'un demi million d'étudiants ayant
passé le même examen que le Todai Robot.
passé le même examen que le Todai Robot.
09:34
Now our Todai Robot
is among the top 20 percent,
is among the top 20 percent,
148
562558
5165
Ici, notre robot se classe parmi
les premiers 20%
les premiers 20%
09:40
and it was capable to pass
149
568986
2415
et il a réussi les examens d'entrée
09:43
more than 60 percent
of the universities in Japan --
of the universities in Japan --
150
571425
3941
de plus de 60%
des universités japonaises --
des universités japonaises --
09:47
but not Todai.
151
575390
1377
mais pas celui de Todai.
09:50
But see how it is beyond the volume zone
152
578116
4025
Voyez comme il dépasse
09:54
of to-be white-collar workers.
153
582165
2864
les futurs cadres.
10:00
You might think I was delighted.
154
588060
2858
Vous vous dites peut-être
que j'étais ravie.
que j'étais ravie.
10:03
After all, my robot was surpassing
students everywhere.
students everywhere.
155
591939
3971
Après tout, mon robot surpassait
des étudiants venant de partout.
des étudiants venant de partout.
10:09
Instead, I was alarmed.
156
597022
2691
En réalité, ça m'a alarmée.
10:13
How on earth could this unintelligent
machine outperform students --
machine outperform students --
157
601086
5607
Comment est-ce possible qu'une machine
sans intelligence réussisse mieux que
sans intelligence réussisse mieux que
10:18
our children?
158
606717
1292
nos enfants ?
10:20
Right?
159
608033
1153
N'est-ce pas ?
10:22
I decided to investigate
what was going on in the human world.
what was going on in the human world.
160
610101
4402
J'ai décidé d'examiner ce qu'il se passe
dans le monde des humains.
dans le monde des humains.
10:28
I took hundreds of sentences
from high school textbooks
from high school textbooks
161
616542
4729
J'ai pris des centaines de phrases
tirées de manuels scolaires
tirées de manuels scolaires
10:33
and made easy multiple-choice quizzes,
162
621859
3313
et j'ai créé des questionnaires
à choix multiples faciles
à choix multiples faciles
10:37
and asked thousands
of high school students to answer.
of high school students to answer.
163
625196
4143
et demandé à des milliers de lycéens
d'y répondre.
d'y répondre.
10:42
Here is an example:
164
630690
1176
En voici un exemple :
10:43
[Buddhism spread to ... ,
Christianity to ... and Oceania,
Christianity to ... and Oceania,
165
631890
2818
[Le bouddhisme s'est étendu à...,
le christianisme à ... et l'Océanie,
le christianisme à ... et l'Océanie,
10:46
and Islam to ...]
166
634732
1151
et l'islam à ...]
10:47
Of course, the original problems
are written in Japanese,
are written in Japanese,
167
635907
2740
Bien évidemment, les questions originales
sont rédigées en japonais,
sont rédigées en japonais,
10:50
their mother tongue.
168
638671
1155
leur langue maternelle.
10:51
[ ______ has spread to Oceania.
169
639850
1515
[ ______ s'est étendu à l'Océanie.
10:53
1. Hinduism 2. Christianity
3. Islam 4. Buddhism ]
3. Islam 4. Buddhism ]
170
641389
2417
1. L'hindouisme 2. le christianisme
3. l'islam 4. le bouddhisme]
3. l'islam 4. le bouddhisme]
10:55
Obviously, Christianity
is the answer, isn't it?
is the answer, isn't it?
171
643830
2299
La réponse est bien évidemment
le christianisme.
le christianisme.
10:58
It's written!
172
646153
1214
C'est écrit !
11:01
And Todai Robot chose
the correct answer, too.
the correct answer, too.
173
649482
4026
Et le Todai Robot a aussi choisi
la bonne réponse.
la bonne réponse.
11:06
But one-third of junior
high school students
high school students
174
654758
4879
Mais un tiers des lycéens
11:11
failed to answer this question.
175
659661
2612
ont mal répondu à cette question.
11:16
Do you think it is only the case in Japan?
176
664456
3159
Pensez-vous que ça ne se passe
qu'au Japon ?
qu'au Japon ?
11:19
I do not think so,
177
667639
1976
Je ne pense pas,
11:21
because Japan is always ranked
among the top in OECD PISA tests,
among the top in OECD PISA tests,
178
669639
6371
parce que le Japon obtient toujours
les meilleurs résultats
les meilleurs résultats
aux tests PISA de l'OCDE,
11:28
measuring 15-year-old
students' performance in mathematics,
students' performance in mathematics,
179
676034
3927
qui testent les performances d'étudiants
de 15 ans en mathématiques,
de 15 ans en mathématiques,
11:31
science and reading
180
679985
1964
en sciences et en lecture,
11:33
every three years.
181
681973
1636
tous les trois ans.
11:39
We have been believing
182
687390
2053
Nous avons toujours pensé
11:41
that everybody can learn
183
689467
2043
que tout le monde peut apprendre
11:43
and learn well,
184
691534
1905
et apprendre correctement,
11:45
as long as we provide
good learning materials
good learning materials
185
693463
3697
à condition que les bons
outils d'apprentissage
outils d'apprentissage
11:49
free on the web
186
697184
1455
soient accessibles librement en ligne,
11:50
so that they can access
through the internet.
through the internet.
187
698663
3069
pour qu'ils puissent y accéder
via Internet.
via Internet.
11:53
But such wonderful materials
may benefit only those who can read well,
may benefit only those who can read well,
188
701756
5859
Mais ce genre d'outils
ne sont peut-être efficaces
ne sont peut-être efficaces
que pour ceux qui lisent correctement,
12:00
and the percentage
of those who can read well
of those who can read well
189
708534
3935
et le pourcentage des personnes
qui lisent correctement
qui lisent correctement
12:04
may be much less than we expected.
190
712493
3378
semble être bien plus faible
que nous le pensions.
que nous le pensions.
12:10
How we humans will coexist with AI
191
718040
4241
Déterminer comment les êtres humains
cohabiteront avec l'IA
cohabiteront avec l'IA
12:14
is something we have
to think about carefully,
to think about carefully,
192
722305
3522
requiert une réponse mûrement réfléchie,
12:17
based on solid evidence.
193
725851
2137
basée sur des preuves solides.
12:21
At the same time,
we have to think in a hurry
we have to think in a hurry
194
729063
3977
En même temps, il faut y réfléchir vite
12:25
because time is running out.
195
733064
2402
parce qu'on commence à manquer de temps.
12:28
Thank you.
196
736106
1162
Merci.
12:29
(Applause)
197
737626
3933
(Applaudissements)
12:34
Chris Anderson: Noriko, thank you.
198
742211
2080
Chris Anderson : Noriko, merci.
12:36
Noriko Arai: Thank you.
199
744315
1765
Noriko Arai : Merci.
12:38
CA: In your talk, you so beautifully
give us a sense of how AIs think,
give us a sense of how AIs think,
200
746104
5304
CA : Vous nous avez brillamment donné
un aperçu des modes de réflexion de l'IA,
un aperçu des modes de réflexion de l'IA,
12:43
what they can do amazingly
201
751432
1564
de ses capacités extraordinaires
12:45
and what they can't do.
202
753020
1695
et de ses limites.
12:46
But -- do I read you right,
203
754739
1494
Mais, si je comprends bien,
12:48
that you think we really need
quite an urgent revolution in education
quite an urgent revolution in education
204
756257
5270
vous pensez qu'il est urgent de repenser
notre système éducatif
notre système éducatif
12:53
to help kids do the things
that humans can do better than AIs?
that humans can do better than AIs?
205
761551
4155
pour aider les enfants à maîtriser
ce que les humains font mieux que les IA ?
ce que les humains font mieux que les IA ?
12:57
NA: Yes, yes, yes.
206
765730
1328
NA : Oui, oui, oui.
12:59
Because we humans
can understand the meaning.
can understand the meaning.
207
767082
4035
Parce que nous, les humains, nous sommes
capables de comprendre.
capables de comprendre.
13:03
That is something
which is very, very lacking in AI.
which is very, very lacking in AI.
208
771141
4906
C'est une aptitude qui fait cruellement
défaut à l'IA.
défaut à l'IA.
13:08
But most of the students
just pack the knowledge
just pack the knowledge
209
776071
4368
Mais la plupart des étudiants
se contentent d'étudier
se contentent d'étudier
13:12
without understanding
the meaning of the knowledge,
the meaning of the knowledge,
210
780463
3903
sans comprendre le sens
de ce qu'ils étudient,
de ce qu'ils étudient,
13:16
so that is not knowledge,
that is just memorizing,
that is just memorizing,
211
784390
2809
ce qui fait qu'ils n'apprennent rien,
ils ne font que mémoriser,
ils ne font que mémoriser,
13:19
and AI can do the same thing.
212
787223
2450
et l'IA est capable de le faire aussi.
13:21
So we have to think about
a new type of education.
a new type of education.
213
789697
3631
Donc, nous devons réfléchir à
un nouveau système éducatif
un nouveau système éducatif
13:25
CA: A shift from knowledge,
rote knowledge, to meaning.
rote knowledge, to meaning.
214
793352
3289
CA : Passer de la mémorisation,
du par cœur, à la connaissance.
du par cœur, à la connaissance.
13:28
NA: Mm-hmm.
215
796665
1151
NA : C'est ça.
13:29
CA: Well, there's a challenge
for the educators. Thank you so much.
for the educators. Thank you so much.
216
797840
3240
CA : Voilà, le défi est lancé à
nos enseignants. Merci beaucoup.
nos enseignants. Merci beaucoup.
13:33
NA: Thank you very much. Thank you.
217
801104
1698
NA : Merci beaucoup. Merci.
13:34
(Applause)
218
802826
1185
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Noriko Arai - AI expertCould an AI pass the entrance exam for the University of Tokyo? Noriko Arai oversees a project that wants to find out.
Why you should listen
Noriko Arai is the program director of an AI challenge, Todai Robot Project, which asks the question: Can AI get into the University of Tokyo? The project aims to visualize both the possibilities and the limitation of current AI by setting a concrete goal: a software system that can pass university entrance exams. In 2015 and 2016, Todai Robot achieved top 20 percent in the exams, and passed more than 70 percent of the universities in Japan.
The inventor of Reading Skill Test, in 2017 Arai conducted a large-scale survey on reading skills of high and junior high school students with Japan's Ministry of Education. The results revealed that more than half of junior high school students fail to comprehend sentences sampled from their textbooks. Arai founded the Research Institute of Science for Education to elucidate why so many students fail to read and how she can support them.
Noriko Arai | Speaker | TED.com