Qu'est-ce que l'arrêt précoce?
L’arrêt précoce est une technique utilisée dans les programmes d’intelligence artificielle ou d’autres programmes d’apprentissage informatisés dans lesquels l’enseignement s’arrête temporairement dans le but d’améliorer les scores. Cela peut être fait soit par une série de modules, soit en interrompant plusieurs fois une leçon plus longue. Un problème qui peut survenir du fait de ne pas utiliser l'arrêt précoce est que l'IA mémorise des informations mais n'apprend pas. Un autre problème possible est que l'IA continue à apprendre mais perd des informations d'autres zones. C'est une caractéristique commune à la plupart des systèmes d'intelligence artificielle qui se produit automatiquement, mais un technicien peut être obligé de la programmer manuellement.
Bien que la plupart des systèmes d'IA puissent tirer des enseignements d'une stimulation extérieure ou de l'interaction humaine, les applications éducatives constituent un moyen commun d'enseigner ces systèmes avant leur déploiement ou pour compléter l'apprentissage. Ces applications enseignent souvent de nouveaux algorithmes ou de nouvelles façons de résoudre des problèmes. Un arrêt précoce peut être utilisé de deux manières: l’application peut être scindée en modules et arrêtée après chaque module, ou une longue leçon peut être interrompue par un arrêt.
Si un arrêt précoce n'est pas utilisé, l'IA peut souffrir de faibles scores au test, ce qui montre qu'elle n'apprend pas à partir de l'application éducative. Cela se manifeste notamment par la mémorisation. Après une certaine période (cela diffère pour chaque système IA et chaque session d’enseignement), le système AI mémorise les informations mais ne les comprend pas. Cela signifie que les informations mémorisées peuvent être rapidement supprimées. Cette fonctionnalité arrête le processus d'apprentissage et oblige l'IA à afficher ce qu'elle a appris.
Le deuxième problème qui peut survenir sans arrêt précoce est plus grave. Contrairement à la mémorisation, ce problème fait souffrir l’intégralité de l’intelligence artificielle et peut être difficile à résoudre. Dans ce scénario, le système d'IA continuera à tirer des leçons de la formation, mais cet apprentissage supplémentaire se fera au détriment d'autres zones de mémoire. Il commencera à vider les informations précédemment stockées pour faire place à une nouvelle formation. Un arrêt précoce empêche cela de se produire en permettant à l'IA de régler sa mémoire pour mieux stocker de nouvelles informations.
Cette fonctionnalité est souvent utilisée automatiquement avec la plupart des systèmes d’IA et des programmes d’entraînement. Si ce n'est pas le cas, un technicien devra exécuter manuellement un arrêt à un moment donné. Lorsque l'IA montre des scores de test diminués, un arrêt doit être effectué immédiatement, car des problèmes apparaîtront après ce point. Bien qu’il n’y ait aucun problème sérieux à s’arrêter plus tôt, cela peut entraver l’apprentissage du processus.