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  • x23571113
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    La principale difficulté pour les ingénieurs aujourd’hui c’est de rendre leurs IA polyvalentes. Une IA peut être très performante pour répondre à un problème donné mais incapable de répondre à une question dès lors qu’elle est un peu différente. Je n’ai pas vu le documentaire mais je présume que Sophia est très forte pour se faire passer pour une humaine. En revanche, elle sera probablement peu efficace si on lui demande de battre un bon joueur d’échec ou analyser le génome d’un patient. Les réseaux de neurones artificiels ont besoin d’un long entraînement pour effectuer une tâche précise. Si on entraîne un réseau pour répondre à un problème A puis à un problème B, le deuxième entraînement risque d’altérer les compétences acquises lors du premier entraînement à moins de segmenter le réseau (ce qui revient à créer un réseau de neurone par compétence et donc plusieurs IA spécialisées).

    Conclusion (qui n’engage que moi) : Nous n’en sommes pas encore à remplacer les ingénieurs par des machines et ce n’est pas pour me déplaire 😉

    x23571113
    Participant
    Nombre d'articles : 2

    Bonsoir,

    L’intelligence artificielle est une appellation englobant de nombreux types de programmes informatiques très différents plus ou moins “intelligents”. Un algorithme est une suite d’instructions à exécuter dans un ordre précis : une recette de cuisine est un exemple d’algorithme. Il n’y a pas de différence entre intelligence artificielle et algorithmes dans la mesure où l’IA repose sur des algorithmes. La grande avancée technique en IA ces dernières années c’est de permettre aux algorithmes d’évoluer à mesure qu’ils traitent des données. Ils ne sont plus une suite d’instructions invariable, ils sont désormais capable de réécrire leur propre code (je ne rentre pas dans les détails, mais c’est le principe des réseaux de neurones artificiels : une structure très “souple” permettant à un algorithme de changer sa structure. Si les réseaux de neurones étaient des recettes de cuisine, ils permettraient d’ajuster, après chaque préparation et dégustation d’un plat, l’ordre de leurs instructions mais aussi les quantités des ingrédients utilisés). Les algorithmes modernes vont, en premier lieu, être profondément stupide et mauvais pour solutionner le problème pour lequel ils ont été crées mais, à force d’être confrontés à de nouvelles données et à leurs propres échecs, apprendre de leurs erreurs (mémoriser les bonnes/mauvaises stratégies) et s’améliorer jusqu’à (parfois) dépasser l’humain.

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