Le nom, AI, implique une réplique de l'intelligence humaine sous forme de silicium. Pourtant, il est facile de perdre de vue le cerveau caché qui donne vie à l'IA. Explorons les neurosciences comme une métaphore pour comprendre cette prémisse.
Le cerveau adulte typique pèse environ 1,4 kg. et consomme 20 WATTs d'énergie. C'est une machine remarquablement efficace. Le psychologue lauréat du prix Nobel, Daniel Kahneman fait allusion à cette fonction de recherche d'efficacité lorsqu'il décrit la pensée du système 1 et du système 2. Il a prouvé que nous avons une méthode subconsciente, et donc peu puissante, de traitement de l'information. Il opère plus souvent que la fonction exécutive plus puissante.
Les experts en neuro-anatomie pensent que les souvenirs sont encodés avec des émotions, mais ces émotions ne sont pas stockées individuellement. Ce sont essentiellement des références construites et stockées dans le système limbique. Fondamentalement, nous nous souvenons d'un événement, puis il y a une table de recherche pour savoir ce que nous en avons ressenti. C'est aussi une influence puissante sur la façon dont nous faisons inconsciemment des choix.
Ce système limbique, situé dans le cerveau moyen, influence les décisions futures car il utilise la mémoire émotionnelle comme cadre pour ce qui pourrait nous servir ou ce qui pourrait nous tuer. Sans cela, nous faisons des choix sous-optimaux parce que nous perdons le contexte du risque ou de la récompense.
De même, l'analyse de l'IA sans toutes les bonnes données mène à un avenir défectueux. Par conséquent, il vaut la peine de parler de la façon dont l'organisation et la présentation de « toutes les bonnes données » sont essentielles. La gestion des données désordonnées, volumineuses et non structurées doit être considérée comme aussi importante pour l'IA que le système limbique l'est pour la fonction prédictive du cerveau humain.
Pourtant, il existe d'autres facteurs de prise de décision automatique au-delà du système de mémoire émotionnelle. Explorons plus avant la métaphore du cerveau. Kevin Simler et Robin Hanson expliquent dans leur livre, The Elephant in the Brain: Hidden Motives in Everyday Life, à quel point nous sommes inconscients de la nature de nos propres comportements. Ils font valoir que nous sommes comme nos « cousins » primates en agissant selon des motivations sociales. Que vous considériez cette biologie évolutive ou apprise dans la famille d'origine, importe moins que de comprendre qu'il y a quelque chose d'autre caché dans notre cerveau humain.
Cet angle mort pourrait également expliquer pourquoi les technologues supervisent souvent la gestion des données en tant que phénomène culturel. En règle générale, les experts n'écrivent que sur la gestion des données en deux dimensions. Le premier est axé sur la technologie. Cela commence par la taille des octets, le débit et les modèles d'accès. Il s'agit d'un état d'esprit de plate-forme qui permet l'approvisionnement, le stockage et la disponibilité des données. Il a un fort biais pour les métadonnées (données sur les données) car c'est le volant avec lequel conduire la voiture.
La deuxième dimension couramment exploitée est le processus. Cette vue au niveau du système comprend l'ensemble du pipeline, de l'acquisition à la source, au tri et au brassage, au catalogage, à la présentation et enfin à l'archivage. C'est le point de vue de la ferme à la table. Ou plutôt, du point de vue de la ferme au Tupperware. Elle se préoccupe du « comment », tandis que la technologie adopte une perspective « quoi ».
