L’intelligence ¡ambiante ¡ Quels ¡défis ¡pour ¡l’intelligence ¡ 13-‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 1 ¡
Ambient ¡Intelligence: ¡challenging ¡ intelligence ¡ • Trends ¡ – A ¡redirec?on ¡of ¡the ¡AI ¡effort ¡into ¡« ¡Interac?onist ¡AI ¡» ¡ – CrowdcraMing: ¡toward ¡an ¡Ar?ficial ¡ar?ficial ¡intelligence ¡ • Toward ¡Pervasive ¡Social ¡Compu?ng ¡ – Integra?on ¡sytles: ¡three ¡levels ¡ – Challenges: ¡opportunis?c ¡sensing, ¡fusion/collabora?on ¡of ¡ informa?on, ¡QoI, ¡privacy, ¡ethics ¡ 13-‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 2 ¡
Ambient ¡intelligence: ¡cri?cisms ¡ • M. ¡Weiser, ¡“The ¡computer ¡for ¡the ¡21st ¡century,” ¡Scien?fic ¡ American, ¡vol. ¡265, ¡no. ¡3, ¡pp. ¡94–104, ¡1991. ¡ • A ¡caring ¡environment ¡that ¡senses ¡and ¡intelligently ¡reacts ¡to ¡people, ¡ an?cipa?ng ¡desires ¡and ¡inten?ons ¡ ➔ The ¡assump?on ¡that ¡it ¡is ¡possible ¡to ¡detect, ¡model, ¡and ¡understand ¡ situa?ons ¡of ¡life ¡in ¡a ¡way ¡that ¡would ¡allow ¡the ¡system ¡to ¡pro-‑ ac?vely ¡take ¡the ¡most ¡appropriate ¡ac?ons ¡ ➔ Extremely ¡complex ¡inferences ¡based ¡on ¡rela?vely ¡limited ¡and ¡ imperfect ¡data ¡ ➔ Focusing ¡very ¡strongly ¡on ¡the ¡crea?on ¡of ¡models ¡for ¡all ¡sorts ¡of ¡ relevant ¡situa?ons ¡and ¡environments. ¡ • Rui ¡José, ¡Helena ¡Rodrigues, ¡Nuno ¡Otero, ¡Ambient ¡Intelligence: ¡ Beyond ¡the ¡Inspiring ¡Vision, ¡Journal ¡of ¡Universal ¡Computer ¡Science, ¡ vol. ¡16, ¡no. ¡12 ¡(2010), ¡1480-‑1499 ¡ 13-‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 3 ¡
Offering ¡people ¡further ¡resources ¡to ¡ act ¡and ¡think ¡ • The ¡ smart ¡coffee ¡machine : ¡ • The ¡intelligence ¡of ¡the ¡ not ¡necessarily ¡able ¡to ¡guess ¡ system ¡ to ¡be ¡measured ¡by ¡ when ¡we ¡want ¡a ¡coffee ¡and ¡ the ¡ability ¡to ¡achieve ¡a ¡rich ¡ starts ¡preparing ¡it, ¡ ¡ coupling ¡with ¡users ¡ • but ¡the ¡one ¡that ¡empowers ¡ • Leverage ¡on ¡the ¡system ¡for ¡ us ¡to ¡understand ¡why ¡the ¡ making ¡our ¡choices ¡more ¡ coffee ¡today ¡is ¡not ¡as ¡good ¡as ¡ informed ¡and ¡promo?ng ¡ usual, ¡and ¡take ¡some ¡ serendipity. ¡ informed ¡ac?on ¡about ¡it ¡ ¡ ➔ a ¡redirec?on ¡of ¡the ¡AI ¡effort ¡into ¡« ¡Interac?onist ¡AI ¡» ¡ ➔ a ¡significant ¡shiM ¡from ¡proac?ve ¡compu?ng ¡to ¡proac?ve ¡ people ¡(Roger ¡2006) ¡ 13-‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 4 ¡
Construc?vist ¡Approaches ¡ • Developmental ¡Learning ¡Approaches ¡(J. ¡Piaget ¡1930, ¡G. ¡ Drescher ¡« ¡Made ¡up ¡Minds ¡» ¡1991): ¡no ¡pre-‑exis?ng ¡ representa?on ¡of ¡knowledge, ¡knowledge ¡grows ¡from ¡birth ¡ through ¡ac?on, ¡inter-‑ac?on ¡and ¡auto-‑regula?on ¡ (assimila?on/accomoda?on) ¡ • Nestor: ¡learning ¡schemas ¡from ¡a ¡simulated ¡two-‑weeks ¡ home ¡scenario ¡ – Educa?on ¡phase: ¡Self ¡organizing ¡maps ¡to ¡cluster ¡ac?ons ¡and ¡ their ¡effect ¡on ¡the ¡environment ¡(context, ¡ac?on, ¡result) ¡ – Working ¡phase: ¡reinforcement ¡learning ¡of ¡schemas ¡based ¡on ¡ user ¡interac?on ¡ • A.Najjar, ¡P. ¡Reignier, ¡ConstrucRvist ¡Ambient ¡Intelligent ¡ Agent ¡for ¡Smart ¡Environments, ¡Work ¡in ¡Progress ¡Session ¡at ¡ PerCom ¡2013, ¡March ¡2013 ¡ ¡ ¡ 13-‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 5 ¡
CrowdcraMing: ¡toward ¡an ¡Ar?ficial ¡ ar?ficial ¡intelligence? ¡ • CrowdcraMing: ¡online ¡ assistance ¡in ¡performing ¡tasks ¡ that ¡require ¡human ¡cogni?on, ¡ knowledge ¡or ¡intelligence ¡such ¡ as ¡image ¡classifica?on, ¡ transcrip?on, ¡geocoding… ¡ • Amazon ¡Mechanical ¡Turk ¡: ¡ supply ¡"ar?ficial ¡ar?ficial ¡ intelligence" ¡that ¡connect ¡ programs ¡needing ¡the ¡human ¡ touch ¡with ¡humans ¡ • Eg: ¡iden?fying ¡objects ¡in ¡ photographs ¡ ¡ • Things ¡that ¡humans ¡can ¡do ¡ • hkps://www.mturk.com/ beYer ¡than ¡computers ¡ mturk/welcome ¡ 13-‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 6 ¡
Using ¡Social ¡media ¡(SM) ¡for ¡ Crisis ¡& ¡Emergency ¡ • [Julie ¡Dugdale, ¡Forum ¡Web ¡Intelligence, ¡ ¡2012] ¡ – Increasingly ¡large ¡por?on ¡of ¡the ¡popula?on ¡uses ¡SM ¡ – People ¡want ¡to ¡receive, ¡and ¡are ¡ac?vely ¡seeking, ¡emergency ¡informa?on ¡ through ¡SM ¡ – People ¡report ¡and ¡contribute ¡emergency/events ¡informa?on ¡they ¡observe ¡ through ¡SM ¡(iReport, ¡uReport, ¡iWitness, ¡YouTube) ¡ ¡ [Sakaki ¡et ¡al. ¡2010] ¡ • – The ¡ability ¡to ¡iden?fy ¡global ¡trends ¡and ¡events ¡via ¡Twiker ¡is ¡the ¡core ¡of ¡ numerous ¡applica?ons, ¡such ¡as ¡Tweekronics ¡(hkp://www.tweekronics.com/) ¡ – Twiker ¡as ¡a ¡seismometer ¡for ¡the ¡detec?on ¡of ¡earthquakes, ¡simply ¡by ¡ observing ¡user ¡tweets ¡ – Or ¡oriented ¡to ¡iden?fy ¡market ¡trends ¡and ¡brand ¡awareness ¡for ¡marke?ng ¡ purposes ¡ [Fujisaka ¡et ¡al. ¡2010] ¡ ¡ • – Methods ¡for ¡the ¡detec?on ¡of ¡unusual ¡crowding ¡in ¡physical ¡loca?ons ¡from ¡ exis?ng ¡blog ¡and ¡Twiker ¡communi?es ¡ 13-‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 7 ¡
Fears ¡and ¡Difficul?es ¡ A ¡myriad ¡of ¡par?cipant ¡exper?se ¡levels, ¡par?cipant ¡expecta?ons ¡and ¡par?cipant ¡ • mo?va?ons, ¡providing ¡incomplete ¡and ¡inconsistent ¡informa?on ¡ Regulate ¡contribu?ons ¡based ¡on ¡eg ¡Wikipedia ¡recent ¡changes ¡Patrol ¡: ¡benevolent ¡voluntary ¡ – users ¡that ¡check ¡recent ¡changes ¡for ¡harmful ¡edits. ¡(L. ¡Vercouter, ¡Forum ¡Web ¡Intelligence, ¡ 2012) ¡ Individuate ¡malicious ¡users, ¡classify ¡users ¡into ¡trusted ¡and ¡untrusted ¡based ¡on ¡evalua?on ¡ – ques?onaires ¡(P. ¡Shvaiko ¡& ¡J. ¡Euzenat, ¡2013) ¡ Support ¡debate, ¡controversy, ¡argumenta?on, ¡vote ¡ – Coordinate ¡par?cipants ¡in ¡crowdsourcing ¡setngs, ¡in ¡order ¡to ¡ensure ¡collec?ve ¡performance ¡ – goals ¡such ¡as ¡quality, ¡cost ¡or ¡?me ¡– ¡I. ¡Lykourentzou, ¡Centre ¡Henri ¡Tudor, ¡Luxembourg, ¡ Séminaire ¡le ¡Mardi ¡18/06/2013 ¡à ¡10h00, ¡INRIA ¡Montbonnot ¡ Develop ¡incen?ve ¡schemes ¡to ¡facilitate ¡user ¡par?cipa?on ¡ – But ¡ • Spread ¡of ¡misinforma?on: ¡the ¡excep?on, ¡rather ¡than ¡the ¡rule ¡ – Collec?ve ¡intelligence ¡of ¡crowd ¡dispels ¡rumours ¡(Bird ¡et ¡al. ¡2012) ¡ – Responsible ¡repor?ng ¡behaviours ¡(Palenetal ¡2007) ¡ ¡ – From ¡[Julie ¡Dugdale, ¡Forum ¡Web ¡Intelligence, ¡ ¡2012] ¡ – 13-‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 8 ¡
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