Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

L'Intelligence Artificielle est un terme qui a pris de plus en plus d'importance ces dernières années, et pas pour moins. C'est une technologie qui révolutionne la façon dont nous interagissons avec le monde qui nous entoure.

Mais après tout, qu'est-ce que l'intelligence artificielle? Dans cet article spécial, nous explorerons le concept, ses applications, ses défis et ses perspectives d'avenir. Suivez-nous et découvrez comment l'IA transforme le monde dans lequel nous vivons.

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Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

A Intelligence Artificielle est également connu sous les acronymes IA, en portugais, ou AI, en anglais, et représente l'un des domaines les plus fascinants de l'informatique aujourd'hui.

Cette technologie permet aux ordinateurs ou aux machines d'imiter l'intelligence humaine.

Les IA sont basées sur des modèles et des algorithmes créés par des scientifiques, conçus pour fonctionner comme le cerveau humain. Ils sont capables d'identifier des informations, d'établir des liens entre elles et même de prédire, presque toujours, quelle est la réponse la plus correcte pour le cas.

Ces dernières années, il y a eu plusieurs concepts et définitions de l'intelligence artificielle, mais John McCarthy, célèbre informaticien, dans un article, a défini l'IA comme "la science et l'ingénierie de la création de machines intelligentes, en particulier de logiciels intelligents. Elle est liée à la tâche similaire consistant à utiliser des ordinateurs pour comprendre l'intelligence humaine, mais l'IA n'a pas besoin de se limiter à des méthodes biologiquement observables. ».

Selon le scientifique, bien que nous considérions l'intelligence humaine comme un critère de réussite, nous ne devrions pas restreindre l'intelligence artificielle pour s'adapter à notre façon de penser.

L'étude de l'IA n'est pas nouvelle (elle a débuté en 1950), mais ce n'est que maintenant qu'elle a réussi à atteindre ce potentiel avec un statut « révolutionnaire », grâce à 3 facteurs actuels : 

Le premier est le développement d'ordinateurs ou de centres de données dotés d'une puissance de traitement gigantesque, suffisante pour gérer des modèles d'intelligence artificielle complexes.

Le deuxième facteur est l'accès à de grandes quantités de données, fournies par Internet lui-même. Ceux-ci, bien qu'ils soient "bruts", c'est-à-dire pas nécessairement organisés et classés, sont la base pour que les IA apprennent à classer correctement les objets et à donner des réponses correctes à ce qui est demandé.

Et le troisième concerne les modèles de données, qui sont des représentations efficaces et précises des informations que nous voulons analyser ou utiliser. Ils sont conçus pour aider les IA à mieux comprendre ce qu'on leur dit.

Avec cela, nous arrivons à ce que nous voyons aujourd'hui : des IA qui répondent aux questions sur n'importe quel sujet, créent des présentations de travail, des images complètement nouvelles et même des chansons avec la voix de vrais chanteurs.

Par exemple, si on demande au ChatGPT, un système d'IA qui peut comprendre et répondre aux questions comme s'il s'agissait d'une personne réelle, qu'est-ce que l'intelligence artificielle, nous pouvons obtenir la réponse suivante :

L'intelligence artificielle (IA) fait référence à un domaine de l'informatique qui se concentre sur le développement de systèmes et de machines capables d'effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine. L'IA vise à créer des programmes et des algorithmes capables de percevoir, de raisonner, d'apprendre et de prendre des décisions de manière autonome.

ChatGPT

Ces programmes ou algorithmes sont également présents dans l'électronique que nous utilisons, comme dans les voitures qui se conduisent seules, les robots aspirateurs et, bien sûr, dans les fonctions les plus diverses que vous offre votre smartphone.

Mais, pour que nous comprenions comment les IA sont arrivées ici, il est temps de parler un peu d'histoire.

Histoire de l'intelligence artificielle

Depuis l'Antiquité, l'idée d'objets inanimés dotés d'intelligence existe. L'idée de robots intelligents et d'êtres artificiels est apparue pour la première fois en Mythes de la Grèce antique. le Dieu Héphaïstos, par exemple, a été décrit comme créant des serviteurs dorés ressemblant à des robots. Dans l'Égypte ancienne, les ingénieurs construisaient des statues censées être animées par des prêtres.

Au fil des siècles, des penseurs comme Aristote, Ramon Lulle, René Descartes e thomas baye décrit les processus de pensée humaine à l'aide d'outils et de la logique de leur temps, jetant les bases de concepts d'IA tels que la représentation des connaissances générales.

A la fin du 1836e siècle et dans la première moitié du XNUMXe siècle, émergent des travaux fondamentaux qui donneront naissance à l'ordinateur moderne. En XNUMX, le mathématicien L'université de Cambridge, Charles Babbage e Augusta Ada Roiun Comtesse de Lovelace, a créé la première conception d'une machine programmable.

Bien que les racines soient anciennes, l'histoire de l'Intelligence Artificielle telle que nous la connaissons aujourd'hui a moins d'un siècle. Ci-dessous, nous présentons un aperçu rapide de certains des événements les plus importants de sa trajectoire.

années 1940 :

• En 1943, Warren McCullough e Walter Pitt publier l'articleUn calcul logique des idées inhérentes à l'activité nerveuse », qui propose le premier modèle mathématique pour construire un réseau de neurones.
• En 1949, dans son livre "L'organisation du comportement : une théorie neuropsychologique", Donald Hebb propose la théorie selon laquelle les voies neuronales sont créées à partir d'expériences et que les connexions entre les neurones se renforcent plus elles sont utilisées. L'apprentissage hebbien reste un modèle important en IA.

années 1950 :

En 1950, le mathématicien Alan Turing, considéré comme le père de l'informatique, a écrit un article pour répondre à la question « Une machine peut-elle penser ?, demandant s'il serait possible de créer une machine intelligente. Il a également inventé un test pour voir si un ordinateur pouvait imiter le comportement humain. Le célèbre Essai de Turing.

En 1950 aussi, l'écrivain de science-fiction Isaac Asimov, a publié le livre "je vole», pour se demander à quel point les robots seraient intelligents et à quelles règles ils devraient obéir. Ici, il a également créé son célèbre «3 lois de la robotique », qui sont encore utilisées aujourd'hui pour comprendre comment un robot doit agir sans nuire à l'homme. 

Puis, en 1956, John McCarthy a créé le terme « intelligence artificielle » lors de la première conférence consacrée aux IA aux États-Unis, et aussi, la même année, le premier programme d'intelligence artificielle a été créé, le Théoricien de la logique, qui a réussi à effectuer une sorte de "raisonnement automatisé".

D'autres faits importants de la décennie comprennent:

• En 1950, des étudiants de Harvard, Marvin Minsky e Doyen Edmonds construire le SNARC, le premier ordinateur à réseau neuronal.

• En 1950, Claude Shannon publier l'articleProgrammer un ordinateur pour jouer aux échecs ».
• En 1952, Arthur-Samuel développe un programme d'auto-apprentissage pour jouer aux dames.
• En 1954, l'expérience de traduction automatique du russe vers l'anglais par Georgetown-IBM Traduit automatiquement 60 phrases russes soigneusement sélectionnées en anglais.
• En 1957, Frank Rosenblatt inventer le perceptron aucune Laboratoire aéronautique Cornell, le premier réseau de neurones artificiels.

• En 1957, Allen Newell, Herbert Simon e JC Shaw développer la Résolution de problèmes généraux (GPS), un programme conçu pour imiter la résolution de problèmes humains.
• En 1958, John McCarthy développe un langage de programmation IA Zézayer et publie "Programmes de bon sens», un article qui propose l'hypothétique Preneur de conseils, un système d'IA complet avec la capacité d'apprendre de l'expérience aussi efficacement que les humains.
• En 1959, Herbert Gelernter développe le programme Fournisseur de théorème de géométrie. Le programme pourrait prouver des théorèmes de géométrie de manière automatisée.
• En 1959, Arthur-Samuel inventer le terme "apprentissage automatique"(machine learning) tout en travaillant chez IBM.
• En 1959, John McCarthy e Marvin Minsky trouvé la Projet d'intelligence artificielle do MIT.

années 1960 :

Dans les années 60, le les réseaux de neurones effectivement entré dans la carte. Ce sont des systèmes qui imitent le fonctionnement des neurones dans le cerveau humain, pour permettre aux machines « d'apprendre » comme nous, dans un format d'essai et d'erreur. Nous verrons plus en détail plus loin, dans le chapitre sur le Machine Learning.

• En 1962, John McCarthy commence le Laboratoire d'IA em Stanford.
• En 1966, Joseph Weizenbaum créer ELIZA, la première ,software pour la simulation de dialogues (Chatbot) au Laboratoire d'Intelligence Artificielle du MIT.

• En 1966, le rapport du Comité consultatif sur le traitement automatique du langage (ALPAC), du gouvernement américain, détaille l'absence de progrès dans la recherche sur la traduction automatique. Une belle initiative de Guerre froide avec la promesse d'une traduction automatique et instantanée du russe.

années 1970 :

Dans les années 1970, le langage de programmation PROLOGUE est créé et le rapport Light Hill est publié par le gouvernement britannique, détaillant les déceptions de la recherche sur l'IA et les réductions importantes qui en résultent dans le financement des projets. Cette période est connue sous le nom de «Le premier hiver de l'IA ».

• En 1970, les premiers systèmes experts à succès, DENDRAL e MYCINE, sont créés dans Stanford. Les systèmes experts sont des logiciels qui visent à simuler le raisonnement d'un spécialiste professionnel dans un domaine de connaissance spécifique, dans ce cas, pour aider les médecins dans le diagnostic et le traitement des maladies infectieuses.
• En 1972, le langage de programmation PROLOGUE est créé par Alain Colmerauer et ses associés dans Université de Marseille. Le langage est né d'un projet qui n'était pas axé sur l'implémentation d'un langage de programmation, mais sur le traitement des langues naturelles.
• En 1973, dans le Université Waseda, au Japon, a été construit le WABOT-1, considéré comme le premier robot anthropomorphe. Parmi ses ressources, la capacité de déplacer ses membres, de voir et de parler se démarque.

• Dans l'1978 Sociétés d'équipement numérique développe la R1 (aussi appelé XCON), le premier système expert de trading à succès. Conçu pour configurer les commandes de nouveaux systèmes informatiques, le R1 amorce un boom des investissements dans les systèmes experts qui durera une bonne partie de la décennie.
• Entre 1974 et 1980, la frustration face aux progrès du développement de l'IA conduit à d'importantes réductions des subventions universitaires de la part du DARPA. Combiné avec le rapport ALPAC et le rapport Light Hill par rapport à l'année précédente, le financement de l'IA se tarit et la recherche stagne.

années 1980 :

Dans les années 1980, des technologies telles que les nouveaux systèmes experts et le langage de programmation ont émergé. Zézayer, et des investissements importants dans l'IA sont en cours. Cette période est connue sous le nom de «Boom des Systèmes Experts» et marque la fin de Le premier hiver de l'IA.

Toujours dans cette décennie, en 1986, ce qui est maintenant considéré "père de l'intelligence artificielle", Geoffrey Everest Hinton, ont développé des algorithmes capables d'entraîner des réseaux de neurones de manière encore plus complexe et même sans l'aide des chercheurs eux-mêmes, ce qu'on appelle aujourd'hui L'apprentissage en profondeur ou l'apprentissage automatique en profondeur. C'est vrai, les IA commencent à apprendre par elles-mêmes ici, il suffit que le chercheur leur fournisse les données pour qu'elles « étudient » !

D'autres faits importants incluent:

• En 1982, le Japon lance l'ambitieux projet de Systèmes informatiques de cinquième génération, FGCS. Le but de FGCS est de développer des performances de type supercalculateur et une plate-forme pour le développement de l'IA.
• En 1983, en réponse à la FGCS Japon, le gouvernement américain lance le Initiative informatique stratégique fournir un financement pour DARPA pour la recherche en IA et en technologies de l'information.
• En 1985, les entreprises dépensent plus d'un milliard de dollars par an en systèmes experts et dans toute une industrie connue sous le nom de marché des machines. Zézayer vient les soutenir. Des entreprises comme Symbolique e Machines Lisp Inc. construire des ordinateurs spécialisés pour exécuter le langage de programmation AI Zézayer.

• En 1986, Hinton, Rumelhart e Williams publier "Apprentissage des représentations par rétropropagation des erreurs», permettant de développer des réseaux de neurones plus profonds.
• Entre 1987 et 1993, avec l'amélioration de la technologie informatique, des alternatives moins chères ont émergé et le marché des machines Zézayer s'est effondré en 1987, inaugurant le "Le deuxième hiver de l'IA ». Au cours de cette période, les systèmes experts se sont avérés trop coûteux à entretenir et à mettre à jour, finissant par tomber en disgrâce.

années 1990 :

Dans les années 1990, le Web devient largement disponible, permettant de collecter et d'accéder à une grande quantité de données pour former des modèles d'IA. Aussi, l'intérêt pour les réseaux de neurones et l'apprentissage automatique est renouvelé.

• En 1991, les forces américaines déploient le DART, un outil automatisé de planification et d'ordonnancement logistique, pendant la guerre du Golfe.
• En 1992, le Japon termine le projet FGCS, citant les échecs à atteindre les objectifs ambitieux fixés une décennie plus tôt.
• Dans l'1993 DARPA met fin à la Initiative informatique stratégique, après avoir dépensé près d'un milliard de dollars et en deçà des attentes.
• Dans l'1997 Deep Blue da IBM le champion du monde d'échecs gagne Garry Kasparov.

• En 1999, le film Matrice est publié, popularisant davantage l'idée d'Intelligence Artificielle et son impact sur la société.

Des années 2000 à nos jours :

A partir des années 2000, l'IA devient de plus en plus présente dans notre quotidien, des assistants virtuels aux systèmes de reconnaissance vocale et d'image, en passant par les voitures autonomes et autres technologies. De nouvelles techniques telles que les réseaux de neurones profonds, le traitement du langage naturel (TAL) et l'apprentissage par renforcement sont développées et améliorées.

Mi-2018, les IA ont continué à évoluer rapidement et les premiers « Great Language Models » ou LLM, dans l'acronyme en anglais, qui sont des réseaux de neurones capables d'interpréter de grandes quantités de textes pour générer des réponses appropriées. Et c'est exactement ce que nous voyons aujourd'hui dans le ChatGTP, une intelligence artificielle lancée en 2022 qui répond aux questions et commandes des utilisateurs.

Découvrez les derniers faits :

• Dans l'2002 Je robot lancer le roomba, le premier robot aspirateur produit en série avec un système de navigation alimenté par l'IA.
• En 2005, la voiture autonome STANLEY remporte le Grand défi DARPA.

• En 2005, les forces armées américaines ont commencé à investir dans des robots autonomes comme le «Gros chien"De Boston Dynamics C'est le "PackBot"De iRobot.
• Dans l'2008 Google fait progresser la technologie de reconnaissance vocale et introduit des fonctionnalités dans votre application pour iPhone.
• Dans l'2010 Apple jette le Siri, un assistant virtuel alimenté par l'IA, via le système d'exploitation iOS.
• Dans l'2011 Watson da IBM bat facilement la concurrence dans le programme Péril!.

• En 2012, Andrew Ng, fondateur du projet Apprentissage en profondeur du cerveau de Google, alimente un réseau de neurones à l'aide d'algorithmes d'apprentissage en profondeur avec 10 millions de vidéos du YouTube comme ensemble d'entraînement. Le réseau neuronal a appris à reconnaître un chat sans qu'on lui dise ce qu'est un chat, inaugurant l'ère des progrès des réseaux neuronaux et du financement de l'apprentissage en profondeur.
• Dans l'2012 Google fabrique la première voiture autonome à passer un examen de conduite d'État.
• Dans l'2014 Alexa da Amazon, un appareil virtuel pour la maison intelligente, est lancé.
• En 2015, le premier "robot citoyen», un robot humanoïde nommé Sophia, est créé par Robotique Hanson et est capable de reconnaissance faciale, de communication verbale et d'expression faciale.

• Dans l'2016 AlphaGo do Google DeepMind bat le champion du monde de Go, Lee Sédol. La complexité de l'ancien jeu chinois était considérée comme un obstacle majeur pour l'IA.
• Dans l'2018 Google lance un moteur de traitement du langage naturel BERT, réduisant les obstacles à la traduction et à la compréhension par les applications d'apprentissage automatique.
• Dans l'2018 Waymo lancer votre service Waymo One, permettant aux utilisateurs du grand Phoenix de demander une prise en charge à partir de l'un des véhicules autonomes de l'entreprise.
• Dans l'2020 Baidu lance son algorithme d'Intelligence Artificielle Pliage linéaire pour les équipes scientifiques et médicales travaillant sur le développement de vaccins aux premiers stades de la pandémie de SRAS-CoV-2. L'algorithme peut prédire la séquence d'ARN du virus en seulement 27 secondes, 120 fois plus rapidement que les autres méthodes.
• Dans l'2020 OpenAI lance le modèle de traitement du langage naturel GPT-3, capable de produire un texte calqué sur la façon dont les gens parlent et écrivent.
• Dans l'2020 AlphaFold2 da DeepMind résout le problème du repliement des protéines, ouvrant la voie à de nouvelles découvertes de médicaments et à des avancées médicales.

• Dans l'2021 OpenAI développe la DALL-E, basé sur GPT-3, capable de créer des images à partir d'invites de texte.
• Dans l'2021 Institut national des normes et de la technologie lance la première ébauche de son Cadre de gestion des risques liés à l'IA, un guide bénévole des États-Unis“mieux gérer les risques pour les individus, les organisations et la société associés à l'intelligence artificielle ».
• Dans l'2022 DeepMind présente le Chat, un système d'IA formé pour effectuer des centaines de tâches, y compris jouer à des jeux Atari, légendez les images et utilisez un bras robotique pour empiler les blocs.
• Dans l'2022 Google licencier l'ingénieur Blake Lemoine pour votre affirmations que le Modèle de langage de Google pour les applications de dialogue (LaMDA) était conscient.
• Dans l'2023 Microsoft lance une version IA de Bing, son moteur de recherche, construit sur la même technologie qui alimente le ChatGPT.
• Dans l'2023 Google annonce le barde, une IA conversationnelle simultanée.
• En 2023, des artistes déposent un recours collectif contre IA de stabilité, DeviantArt e À mi-parcours pour votre utilisation de Diffusion stable pour remixer les œuvres protégées par des droits d'auteur de millions d'artistes.
• Dans l'2023 OpenAI lancer le GPT-4, son modèle de langage le plus sophistiqué à ce jour.

Eh bien, avec l'histoire à jour, nous allons maintenant comprendre comment les types d'intelligence artificielle sont classés.

Quels sont les types d'Intelligence Artificielle ?

En général, les scientifiques divisent généralement les IA en 5 types principaux, chacun un échelon sur l'échelle pour approcher ou même dépasser l'esprit humain :

IA réactives

Les premiers types sont IA réactives, qui n'ont aucune mémoire et n'apprennent pas des erreurs ou des expériences passées.

Un exemple courant de machine réactive est un robot programmé pour fabriquer des pièces automobiles sur la chaîne de production. Le robot est équipé de capteurs qui lui permettent de détecter la présence de pièces et de machines dans sa zone de travail. Il est programmé pour effectuer des tâches spécifiques, telles que le soudage et le découpage, en réponse à des stimuli détectés par ses capteurs.

IA à mémoire limitée

Le deuxième type sont IA à mémoire limitée, qui apprennent de leurs erreurs ou de leurs expériences passées pour prendre des décisions. Les machines dont la mémoire est limitée peuvent stocker des données et des prévisions passées pour prendre des décisions en temps réel. Elles sont plus complexes que les machines réactives et offrent plus de possibilités.

Voici les assistants personnels comme le Google, Alexa et Siri et même des fonctionnalités spéciales sur votre téléphone, comme l'identification d'objets pour les mettre en valeur dans une vidéo ou une photo.

Les IA Réactif et Mémoire limitée, sont également classés comme Intelligence artificielle limitée, ou l'acronyme ANI, En anglais. Ils sont communément appelés "Mauvaise IA" et ils englobent toute l'IA que nous avons dans le monde aujourd'hui.

Théorie de l'esprit IA

Le troisième type est appelé Théorie de l'esprit IA, où les systèmes intelligents peuvent comprendre et expliquer leurs décisions de manière à ce que les humains puissent les comprendre. Autrement dit, l'IA comprend et reconnaît ceux qui interagissent avec elle, comprenant leurs besoins, leurs émotions et leurs croyances.

Ce type d'IA n'a pas encore été inventé, mais il est très probable que nous verrons bientôt quelque chose comme ça, mais comme exemple fictif, dans le film "Blade Runner 2049», l'un des personnages est une IA capable de comprendre les émotions humaines et même de les ressentir.

IA consciente de soi

Le quatrième type, le plus avancé, est le IA consciente de soi. Dans cette catégorie, l'Intelligence Artificielle prend conscience d'elle-même, de ses besoins et même de ses émotions. sont classés comme Intelligence artificielle générale, ou l'acronyme AGI, en anglais, mais aussi appelé "IA forte ».

Une IA consciente d'elle-même pourrait en apprendre davantage sur elle-même et sur le monde qui l'entoure, et elle aurait sa propre identité. La conscience de soi est considérée comme un objectif ultime de l'IA, mais elle est également considérée comme un défi éthique et philosophique, car elle soulève des questions sur la nature de la conscience et de l'identité.

L'une des théories les plus connues sur la conscience est celle Théorie de l'information intégrée (IIT), proposé par le neuroscientifique Giulio Tononi en 2004. Le ITI suggère que la conscience survient lorsqu'un système peut intégrer des informations provenant de différentes sources et créer un état de conscience unifié. Selon cette idée, la conscience ne dépend pas seulement de la complexité du système, mais aussi de la capacité à recueillir des informations et à créer un état de conscience personnel.

Ce type n'a pas encore été inventé non plus, mais on estime que nous nous rapprochons de voir une "IA consciente de soi" dans un avenir proche, pensant et agissant comme un être humain.

A titre d'exemple fictif, dans le film "Ex Machina”, une IA appelée Ava est conçu avec la capacité d'apprendre sur lui-même et de développer sa propre personnalité, soulevant des questions sur ce que signifie être humain et sur le rôle de l'IA dans la société.

Super IA

Mais, il y a une cinquième étape, appelée super IA ou Superintelligence artificielle, ou l'acronyme ASI, en anglais, également appelé "IA super puissante ».

Le moment où il est atteint a déjà un nom : singularité. Cela représentera une étape importante dans l'évolution scientifique, où les ordinateurs auront une intelligence surhumaine, c'est-à-dire au-dessus de ce que nous sommes capables de raisonner. 

Ici, l'avenir est aussi impressionnant qu'inquiétant, car ces IA peuvent nous aider à guérir la maladie et à progresser technologiquement, mais elles peuvent aussi décider que la race humaine n'est plus nécessaire ou doit être traitée comme inférieure.

Similaire à ce qui se passe dans le film The Terminator, dans lequel une intelligence artificielle décide de nous éliminer, ou dans The Matrix, une histoire qui raconte comment une IA a dominé les humains et les a transformés en « batteries » pour les machines.

À partir de ce moment, les IA peuvent devenir incontrôlables. Quelle peur, non ?

Apprentissage en profondeur contre apprentissage automatique

Apprentissage automatique (apprentissage automatique) e Apprentissage en profondeur (apprentissage en profondeur) sont deux techniques fondamentales de l'intelligence artificielle qui permettent aux machines d'apprendre automatiquement à partir des données et d'améliorer leurs performances au fil du temps.

Les deux techniques ont été largement utilisées dans divers secteurs, notamment la finance, la santé, les transports, la vente au détail et bien d'autres. Cependant, malgré leur popularité, de nombreuses personnes ont encore des doutes sur les différences entre les deux techniques et sur la manière dont elles peuvent être appliquées dans différents scénarios.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

O Machine Learning est une approche d'IA qui se concentre sur l'apprentissage des machines à apprendre à partir de données sans être explicitement programmées. Au lieu de cela, les algorithmes Machine Learning utiliser des techniques statistiques pour identifier des modèles dans des ensembles de données et, sur la base de ces modèles, faire des prédictions ou prendre des décisions.

C'est plus facile à comprendre quand on regarde les six étapes utilisées pour apprendre une machine avec une mémoire limitée :

1. Organiser les données pour enseigner la machine (données d'apprentissage) ;
2. Créer un modèle pour que la machine apprenne ;
3. Vérifiez si le modèle peut faire des prédictions ;
4. Vérifiez si le modèle peut recevoir des commentaires (avis) des personnes ou de l'environnement ;
5. Enregistrez ces commentaires sous forme de données ;
6. Répétez tout cela plusieurs fois pour améliorer les performances de la machine.

En suivant ces étapes, il existe quatre manières principales d'apprendre à une machine à apprendre à partir des données :

• Enseignement supervisé: c'est alors que nous apprenons à la machine à reconnaître des informations à l'aide de nombreux exemples. C'est comme apprendre à un chien à reconnaître une balle. Nous montrons beaucoup de balles et disons "c'est une balle". De même, pour apprendre à la machine à reconnaître des images de chevaux, nous montrons de nombreuses images dont nous savons déjà qu'elles sont des chevaux. Ainsi, la machine apprend par elle-même à reconnaître les chevaux dans d'autres images.
• Apris au piège sans surveillance : c'est alors que nous apprenons à la machine à trouver des modèles dans les données sans avoir besoin que quelqu'un nous dise ce qu'est chaque donnée. C'est comme organiser des objets en groupes sans que personne ne vous dise quels objets vont ensemble. La machine apprend par elle-même à trouver des similitudes entre les objets et à les regrouper par ces similitudes. Ceci est utile pour trouver des modèles dans les données et les décrire.
• Apprentissage semi-supervisé : c'est un mélange des deux types précédents. Certaines informations sont enseignées, mais la machine doit trouver par elle-même comment organiser les informations pour obtenir le bon résultat. C'est comme apprendre à un chien à n'attraper que la balle rouge, mais il doit trouver comment le faire lui-même.
• Apprentissage par renforcement: c'est quand nous apprenons à la machine à faire quelque chose par essais et erreurs. La machine exécute une tâche et reçoit une rétroaction positive lorsqu'elle fonctionne bien et une rétroaction négative lorsqu'elle fonctionne mal. C'est comme apprendre à un chien à ramasser un jouet. S'il choisit le bon jouet, il reçoit une friandise. Si vous prenez le mauvais, vous ne gagnez rien.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

O L'apprentissage en profondeur (L'apprentissage en profondeur, en traduction libre) est une technique de Machine Learning qui utilise Réseaux de neurones artificiels apprendre à partir des données.

Un réseau de neurones est un ensemble de neurones artificiels appelés perceptrons, qui sont utilisés pour analyser et classer les données. Ils fonctionnent comme un petit ordinateur qui reçoit des informations et effectue des calculs. Les données sont introduites dans la première couche du réseau, où chaque perceptron reçoit un calcul, puis transmet cette information à plusieurs autres perceptrons dans la couche suivante.

Lorsque le réseau de neurones comporte plus de trois couches, on parle de « réseau de neurones profond » ou Deep Learning. Certains réseaux de neurones modernes ont des centaines voire des milliers de couches. La sortie des perceptrons finaux exécute la tâche définie pour le réseau de neurones, comme la classification d'un objet ou la recherche de modèles dans les données.

Lorsque le réseau de neurones est formé avec plusieurs exemples, il peut apprendre à identifier des modèles et à effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel (NLP).

Il existe différents types de réseaux de neurones artificiels, chacun utilisé pour des tâches spécifiques. Certains des plus courants sont :

As Réseaux FeedForward (FF) sont utilisés pour classer des choses, comme des images ou du texte. Les données passent par plusieurs couches jusqu'à ce qu'elles atteignent la réponse finale. Les FF sont généralement combinés à un algorithme de correction d'erreur appelé "BackPropagation", qui retravaille le réseau à l'envers avec le résultat pour améliorer la précision.

As Réseaux de neurones récurrents (RNN) sont utilisés pour prédire des choses basées sur des séquences de données, comme des mots dans un texte. Ils ont une "mémoire" de ce qui s'est passé dans la couche précédente et sont utilisés pour la reconnaissance vocale, la traduction et le sous-titrage.

As Réseaux de mémoire à long terme (LSTM) sont un type spécial de RNN qui peut se souvenir des éléments des couches précédentes. Ils sont utilisés pour prédire des choses sur la base de données passées, comme dans la reconnaissance vocale.

As Réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont principalement utilisés pour traiter des images. Ils recherchent différentes parties de l'image et les combinent pour arriver à un résultat.

As Réseaux antagonistes génératifs (GAN) sont utilisés pour créer des images réalistes et même faire de l'art. Ils fonctionnent comme un jeu, dans lequel un réseau crée des exemples que l'autre réseau essaie de prouver s'ils sont vrais ou faux.

Quelles sont les différences entre Machine Learning et Deep Learning ?

La principale différence entre Machine Learning e L'apprentissage en profondeur est que chacun est meilleur pour gérer différents types de données. O Machine Learning est utile pour les données structurées telles que la prévision des ventes et la détection des fraudes, tandis que le L'apprentissage en profondeur il convient mieux aux données complexes et non structurées telles que les images et l'audio.

Une autre différence importante est la quantité de données nécessaires pour former un modèle. O L'apprentissage en profondeur nécessite généralement de grands ensembles de données pour être efficace, tandis que le Machine Learning cela peut bien fonctionner avec des ensembles de données plus petits.

Enfin, former un modèle de L'apprentissage en profondeur est plus complexe et prend plus de temps que la formation d'un modèle Machine Learning, mais peut entraîner des prédictions plus précises et de meilleures performances sur des tâches complexes.

L'avancée des modèles génératifs

L'intelligence artificielle a progressé rapidement ces dernières années, et l'un des domaines qui a pris de l'importance est l'avancement de modèles génératifs. Il s'agit d'une classe actuelle d'IA utilisées pour générer de nouvelles informations. 

Ils peuvent créer des images, des textes complets, de la musique et même des vidéos à partir d'un ensemble de données d'entraînement. Ce sont des algorithmes de L'apprentissage en profondeur qui peuvent apprendre à générer de nouvelles informations et se distinguent des modèles discriminatoire, utilisé uniquement pour trier ou étiqueter des données.

Par exemple, vous pouvez former un modèle génératif pour lire tout le texte du Wikipédia puis utiliser ces informations pour générer de nouveaux textes en fonction d'une demande spécifique. Un autre exemple serait de former un modèle génératif avec les travaux de Rembrandt puis utilisez-le pour créer de nouvelles œuvres d'art

Imaginez que vous souhaitiez créer une nouvelle chanson, par exemple, mais que vous ne sachiez jouer d'aucun instrument. Vous pouvez utiliser un modèle de créateur de musique génératif comme MusiqueLM do Google et expliquez-lui le type de chanson ou de rythme dont vous avez besoin, et il générera une toute nouvelle chanson pour vous.

Pour générer des textes ou des images, la procédure est la même, il suffit de trouver un modèle spécialisé, tel que Bing avec l'IA de Microsoft, pour les textes et les réponses, ou le À mi-parcours, pour les photos, écrivez-leur ce dont vous avez besoin.

Cette action d'écrire des commandes ou des requêtes aux IA est même appelée "Prompt ».

Le plus incroyable, c'est que vous n'avez qu'à écrire votre demande ou Prompt en langage naturel, que les systèmes comprennent, et dans n'importe quelle langue.

Par exemple, vous pouvez décrire à Mi-journéey, IA qui génère des images quelque chose comme : "Imaginez une image photoréaliste d'une fille faisant du skateboard", ou demandez au ChatGPT pour « écrire une histoire amusante sur les grenouilles et les princesses ». Le résultat est presque magique.

En résumé, la génération de modèles génératifs est un domaine prometteur de l'IA qui est déjà largement utilisé dans différents secteurs. UN tendance est que ces modèles deviennent de plus en plus précis et efficaces, ouvrant les portes à une nouvelle ère d'IA.

Où peut-on trouver l'intelligence artificielle ?

L'IA est présente dans de nombreux domaines et secteurs, transformant la façon dont nous effectuons des tâches et interagissons avec la technologie. Voici quelques exemples d'endroits où nous pouvons trouver l'intelligence artificielle :

• reconnaissance de la parole: La technologie de reconnaissance vocale est utilisée dans les appareils mobiles tels que les assistants virtuels tels que Siri, pour effectuer des recherches vocales et fournir l'accessibilité dans les messages texte.
• Service client: Les agents virtuels sont de plus en plus courants dans le service client, répondant aux questions fréquemment posées, fournissant des conseils personnalisés et aidant à la vente croisée de produits. Les exemples incluent les chatbots sur les sites Web de commerce électronique et les applications de messagerie comme Facebook Messenger e Whatsapp.
• Vision par ordinateur: La vision par ordinateur permet aux systèmes et aux ordinateurs d'analyser des informations visuelles, telles que des images et des vidéos, pour prendre des mesures. Les applications incluent le marquage de photos sur les réseaux sociaux, les diagnostics d'imagerie médicale et les voitures autonomes.
• systèmes de recommandation: Les algorithmes d'IA sont utilisés dans les systèmes de recommandation pour identifier les modèles de comportement et proposer des suggestions personnalisées. Cela se voit couramment dans les magasins en ligne où des recommandations de produits sont élaborées lors du processus de commande.
• Négociation d'actions automatisée: Les plateformes de trading haute fréquence basées sur l'IA effectuent quotidiennement des milliers, voire des millions de transactions, sans intervention humaine, optimisant ainsi les portefeuilles d'actions.
• Robotica: La robotique utilise l'IA pour concevoir et fabriquer des robots capables d'effectuer des tâches difficiles ou répétitives. Ces robots sont utilisés dans les chaînes de production industrielles, l'exploration spatiale et les interactions sociales.

• Voitures autonomes: La combinaison de la vision par ordinateur, de la reconnaissance d'images et de l'apprentissage en profondeur est essentielle pour le développement de voitures autonomes, qui peuvent conduire en restant dans une voie spécifique et en évitant les obstacles inattendus.
• Génération de texte, d'image et audio: Des techniques d'IA génératives sont utilisées pour créer différents types de médias basés sur des invites textuelles. Cela inclut les illustrations photoréalistes, les réponses par e-mail et les scripts.

En plus de ces exemples, l'IA est présente dans plusieurs industries et marchés, notamment :

• Santé: L'IA est appliquée dans le domaine de la santé pour améliorer les résultats des patients et réduire les coûts. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour des diagnostics médicaux plus rapides et plus précis. De plus, des assistants virtuels et des chatbots sont utilisés pour aider les patients à trouver des informations médicales, à planifier des rendez-vous et à faciliter les processus administratifs.

• Affaires: L'IA est intégrée aux plateformes d'analyse et de gestion de la relation client (CRM) pour améliorer le service. Les chatbots sont intégrés aux sites Web pour fournir une assistance immédiate et une technologie d'IA générative telle que ChatGPT, révolutionne la conception des produits et les modèles commerciaux.
• Éducation: L'IA peut automatiser l'évaluation et l'adaptation aux besoins des élèves, leur permettant de travailler à leur propre rythme. Les tuteurs AI fournissent un soutien supplémentaire et peuvent aider les enseignants à créer du matériel pédagogique. Cependant, le utilisation de l'IA dans l'éducation cela nécessite également une réflexion sur les politiques anti-plagiat et les devoirs des étudiants.
• Finances: applications de finances personnelles telles que Intuit Menthe ou ImpôtRapide, utilisez l'IA pour fournir des conseils financiers personnalisés. En outre, l'IA est présente dans les processus de négociation à Wall Street et dans analyse financière.
• Droit: L'IA est utilisée pour automatiser les processus à forte intensité de main-d'œuvre dans le domaine juridique, tels que l'analyse de documents et l'interprétation des demandes d'informations.
• Fabrication: Des robots industriels sont intégrés au flux de travail, travaillant aux côtés des humains. L'IA est utilisée pour améliorer l'efficacité et la précision des processus de fabrication. De plus, l'IA est appliquée dans la maintenance prédictive, permettant aux entreprises d'identifier et de résoudre les problèmes avant que les pannes de machine ne surviennent.

• divertissement et médias: L'IA est appliquée dans l'industrie du divertissement pour la publicité ciblée, la recommandation de contenu, la création de scénarios et la production de films. Le journalisme automatisé permet de rationaliser les flux de travail et de réduire le temps et les coûts. Cependant, il y a encore des discussions sur l'utilisation fiable de l'IA générative dans la génération de contenu journalistique.
• Codage logiciel et processus informatiques: Des outils d'IA générative sont utilisés pour produire du code d'application basé sur des invites en langage naturel. De plus, l'IA automatise les processus informatiques tels que la saisie de données, la détection des fraudes et la sécurité.
• Sécurité: L'IA est appliquée à la cybersécurité pour la détection des anomalies, le dépannage et l'analyse des menaces. L'IA est utilisée dans les logiciels de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) pour identifier les activités suspectes.
• Transports: L'IA joue un rôle clé dans l'industrie du transport, en particulier dans le développement de véhicules autonomes. De plus, l'IA est utilisée pour optimiser les itinéraires de transport, gérer le trafic et améliorer la logistique.
• Agriculture: L'IA est appliquée dans l'agriculture de diverses manières, de l'optimisation de l'utilisation des ressources telles que l'eau et les engrais à la détection précoce des maladies chez les plantes. Drones équipés de la technologie d'IA sont utilisés pour surveiller les cultures, identifier les zones problématiques et aider à la planification agricole.

• aide personnelle: assistants virtuels, tels que Siri da Appleun Alexa da Amazon eo Assistant Google, sont des exemples de la présence de l'IA dans notre vie quotidienne. Ces assistants utilisent des techniques d'intelligence artificielle pour comprendre les commandes vocales, effectuer des tâches, fournir des informations et même tenir des conversations.
• Ressources humaines: Des algorithmes d'IA peuvent être utilisés pour analyser les CV, sélectionner des candidats qualifiés et prédire les performances des employés. De plus, les chatbots alimentés par l'IA peuvent être utilisés pour répondre aux questions fréquemment posées par les employés et aider à la formation et au développement professionnel.
• Au détail: Dans le secteur de la vente au détail, l'IA est appliquée pour améliorer l'expérience client, personnaliser les recommandations de produits, gérer les stocks et optimiser les stratégies de tarification. Les algorithmes d'IA peuvent analyser le comportement d'achat des clients, identifier des modèles et proposer des suggestions personnalisées, contribuant ainsi à augmenter les ventes et la fidélité des clients.
• Secteur militaire: L'IA joue un rôle important dans le secteur militaire, étant appliquée dans plusieurs domaines. Par exemple, les systèmes de surveillance basés sur l'IA peuvent être utilisés pour surveiller les frontières, identifier les menaces et aider à la prise de décision stratégique. De plus, l'IA est utilisée dans le développement de drones militaires autonomes, qui peuvent effectuer des missions de reconnaissance et d'attaque avec précision.

Ce ne sont là que quelques exemples d'endroits où l'intelligence artificielle peut être trouvée. À mesure que la technologie continue de progresser, il est probable que l'IA sera appliquée dans davantage d'industries et aura un impact encore plus important sur nos vies.

Les intelligences artificielles vont-elles vous voler votre travail ?

L'automatisation et l'intelligence artificielle sont des sujets brûlants dans le monde du travail, et de nombreuses personnes craignent de perdre leur emploi au profit des machines. Cependant, cette préoccupation n'est pas tout à fait vraie.

Selon une étudier interprété par Goldman Sachs fin mars 2023, l'impact croissant de l'intelligence artificielle sur l'économie est évident. La recherche révèle que si l'IA générative tient ses promesses, le marché pourrait faire face à des changements importants, affectant environ 300 millions d'emplois.

Cependant, il est important de souligner que cela n'implique pas nécessairement de remplacer ces emplois par des technologies. Le rapport souligne que, historiquement, l'automatisation a été compensée par la création de nouvelles opportunités d'emploi.

Actuellement, l'Intelligence Artificielle complète environ 63% des emplois existants, notamment dans le domaine du service client. Des professions telles que les cuisiniers et les mécaniciens de motos, pour l'instant, ne sont pas menacées de remplacement.

C'est un fait que l'automatisation transforme le marché du travail, mais seule une partie des emplois sera complètement automatisée, selon rechercher da McKinsey & Compagnie. Cela signifie qu'il existe un énorme potentiel pour que les humains deviennent plus productifs que jamais.

Sur la base de ces informations, nous pouvons conclure que même si l'intelligence artificielle peut sembler être une menace pour les emplois dans le monde, elle dépend toujours de la supervision humaine et n'a pas suffisamment d'autonomie pour se suffire à elle-même. Par conséquent, il y aura un large éventail de possibilités d'emploi pour ceux qui souhaitent travailler dans ce domaine en pleine croissance.

Dans la liste suivante, nous présentons les professions générées par l'impact de l'IA sur le marché du travail. Chacune de ces professions joue un rôle essentiel dans la mise en œuvre, le développement et l'éthique de l'Intelligence Artificielle, démontrant le potentiel et l'importance de cette technologie dans plusieurs domaines de la société moderne.

• Auditeur IA: Évalue et vérifie la conformité des systèmes d'Intelligence Artificielle avec les normes éthiques, les réglementations et les meilleures pratiques.
• Gestionnaire de machines: responsable de la supervision et du maintien du bon fonctionnement des systèmes et de l'infrastructure matérielle liés à l'Intelligence Artificielle.
• ingénieur rapide: développe et améliore les modèles de génération de texte utilisés par l'Intelligence Artificielle, assurant des réponses cohérentes et adéquates.
• Formateur IA: Responsable de la formation et de l'amélioration des modèles d'IA, en les alimentant en données pertinentes et en supervisant leurs performances.
• Consultante IA: offre des conseils et des conseils d'experts sur l'application et la mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans différents secteurs et organisations.
• Scientifique des données: analyse et interprète de grands ensembles de données pour extraire des informations et prendre des décisions stratégiques.
• Ingénieur en apprentissage automatique: développe et implémente des algorithmes et des modèles de Machine Learning pour créer des systèmes intelligents.
• Spécialiste en éthique de l'IA: Évalue les impacts éthiques de l'Intelligence Artificielle et s'assure de l'utilisation responsable de ces technologies.
• Architecte IA: conçoit et construit des architectures de systèmes d'Intelligence Artificielle pour répondre aux besoins des entreprises.
• Analyste en traitement du langage naturel: développe des algorithmes qui permettent aux machines de comprendre et de traiter le langage humain.
• Spécialiste en robotique: concevoir et programmer des robots intelligents capables d'effectuer des tâches complexes dans différentes industries.
• Spécialiste IA Santé: Utilise des algorithmes d'IA pour faciliter le diagnostic médical, le traitement et la recherche clinique.
• Spécialiste IA en Finance: Appliquer des algorithmes d'IA pour l'analyse du marché, les prévisions financières et la détection des fraudes.
• Concepteur d'interaction utilisateur IA: conçoit des interfaces intuitives et des interactions humaines pour les systèmes d'Intelligence Artificielle.
• Spécialiste de la vision par ordinateur: développe des algorithmes et des systèmes permettant aux machines de comprendre et d'interpréter des images et des vidéos.
• Ingénieur de données: conçoit et gère l'infrastructure nécessaire pour collecter, stocker et traiter de gros volumes de données.
• Spécialiste chatbot: Créer des chatbots intelligents capables d'interagir avec les utilisateurs et de fournir un support ou une assistance.
• Ingénieur en apprentissage automatique: Développe des algorithmes d'apprentissage automatique qui permettent aux machines d'apprendre et de s'améliorer en fonction des données.
• Spécialiste IA en Logistique: utilise l'intelligence artificielle pour optimiser et automatiser les processus logistiques, tels que la gestion des stocks et le routage.
• Spécialiste IA en Marketing: Appliquez des techniques d'IA pour l'analyse des données, la personnalisation des campagnes et la prévision des tendances du marché.
• Spécialiste de la confidentialité des données: assure la sécurité et la protection des données utilisées dans les systèmes d'IA, en veillant au respect de la réglementation.
• Spécialiste en reconnaissance de formes: développe des algorithmes qui permettent aux machines de reconnaître et d'interpréter des modèles plus complexes dans les données.
• Expert IA en Agriculture: utilise l'intelligence artificielle pour optimiser la production agricole, surveiller les cultures et prévoir les conditions météorologiques.
• Spécialiste IA en Ressources Humaines: applique des techniques d'IA pour optimiser les processus de recrutement, de sélection et de développement des talents.

Ces professions et d'autres professions émergentes dans le domaine de l'intelligence artificielle reflètent la demande croissante de spécialistes capables de comprendre, de mettre en œuvre et d'optimiser l'utilisation de ces technologies. Alors que l'IA continue de se développer et de s'intégrer dans divers domaines, de nouvelles opportunités d'emploi pour les professionnels qualifiés émergent.

Donc, vous pouvez dire que l'automatisation et l'intelligence artificielle vont changer le marché du travail, oui, mais pas nécessairement de manière négative. Certaines fonctions seront remplacées par des IA, comme c'est naturel avec l'arrivée des nouvelles technologies, mais Nouveau travail commencent également à émerger.

L'important alors c'est que tu t'adaptes, pour ne pas te laisser distancer, d'accord ?

Les intelligences artificielles les plus connues

Plusieurs applications d'IA font désormais partie de notre quotidien, comme assistants virtuels, chatbots, systèmes de recommandation, voitures autonomes et bien d'autres. Nous explorerons certaines des IA les plus célèbres et comment elles sont devenues partie intégrante de notre culture et chaque jour.

• Siri: est un assistant virtuel développé par Apple en 2011 pour les appareils mobiles tels que iPhone, iPad e Montres à la pomme. Il utilise l'intelligence artificielle pour comprendre les commandes vocales en langage naturel et effectuer des tâches telles que l'envoi de messages, les appels, le réglage d'alarmes, la recherche d'informations sur Internet, entre autres. UN Siri il peut apprendre de l'utilisateur et s'adapter à ses préférences et habitudes, devenant de plus en plus personnalisé et efficace. En outre Siri peut s'intégrer à d'autres applications et appareils intelligents pour créer une expérience utilisateur encore plus complète et intuitive.
• Alexa: est un assistant virtuel développé par Amazon qui aide à l'exécution des tâches quotidiennes. Il est activé par commande vocale. "Alexa", "Amazone" ou "Écho". A Alexa il fonctionne grâce à la reconnaissance vocale et peut interagir avec les appareils intelligents de la maison, ajouter des rappels, consulter la météo, informer les principales nouvelles de la journée, entre autres.
• Assistant Google: est un assistant virtuel développé par Google accessible par la commande vocale "Ok Google"Ou"Salut Google”. Il peut être utilisé sur des appareils mobiles tels que les smartphones et les tablettes, ainsi que sur des appareils domestiques intelligents tels que le Accueil Google. Assistant Google peut effectuer diverses tâches, telles que la recherche, la définition de rappels, l'envoi de messages, la lecture de musique, entre autres.

• Watson: est une plateforme d'intelligence artificielle développée par IBM qui combine l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'analyse de données pour aider les entreprises à automatiser et simplifier les processus métier. La plateforme dispose de plusieurs API qui facilitent le travail, telles que Assistant Watson, qui fournit des réponses rapides, cohérentes et précises sur n'importe quelle application, appareil ou canal.

• Cortana: est un assistant personnel virtuel développé par Microsoft qui peut être déclenché par des commandes vocales telles que "Salut Cortana”. Il est intégré au système d'exploitation. Windows 10 et peut être utilisé sur des appareils mobiles tels que les smartphones et les tablettes. UN Cortana Vous pouvez effectuer diverses tâches, telles que l'ouverture d'applications, la définition de rappels, la recherche sur Internet, etc.

• Pilote automatique Tesla: est un système d'aide à la conduite développé par Tesla qui utilise l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur pour aider le conducteur à conduire le véhicule de manière plus sûre et plus efficace. Le système peut effectuer plusieurs tâches, telles que maintenir le véhicule dans la voie, ajuster la vitesse en fonction de la circulation, se garer automatiquement, entre autres. Cependant, le système n'est toujours pas complètement autonome et nécessite l'attention du conducteur en tout temps. Bien que le Autopilot a été félicité pour avoir réduit le nombre d'accidents où Tesla impliqués, la technologie fait toujours l'objet de critiques et de controverses.

• AlphaGo: est un programme d'intelligence artificielle développé par la société britannique DeepMind, acquis plus tard par Google, qui est devenu célèbre pour avoir battu le champion du monde de Go, Lee Sédol, en 2015. Le DeepMind continue de développer de nouvelles technologies d'intelligence artificielle telles que AlphaZero, qui peuvent apprendre à jouer aux échecs, au go et à d'autres jeux sans aucune connaissance préalable des règles.

• Sophia: est un robot humanoïde développé par la société Robotique Hanson, basé à Hong Kong, capable de reproduire plus de 60 expressions faciales différentes. Conçu pour apprendre, s'adapter au comportement humain et travailler avec des humains, Sophia est une étape majeure dans l'évolution de l'intelligence artificielle et de la robotique. Bien qu'il ait été conçu pour être un compagnon pour les personnes âgées dans les maisons de retraite ou pour aider les foules lors de grands événements et de parcs, Sophia vous pouvez avoir des conversations naturelles et même faire des blagues.

• ChatGPT: est un modèle de langage naturel développé par OpenAI en 2022, qui utilise la technologie de l'intelligence artificielle GPT (Transformateur pré-entraîné génératif) basé sur Grand modèle de langage (LLM). Le célèbre chatbot permet aux utilisateurs de converser avec lui en utilisant le langage naturel et peut répondre à un large éventail de questions, imiter les styles de parole humains et peut être utilisé dans des applications du monde réel telles que le marketing numérique, la création de contenu en ligne et le service client.

• Deep Blue: était un supercalculateur et un logiciel créé par IBM surtout pour jouer aux échecs. Avec 256 coprocesseurs capables d'analyser environ 200 millions de positions par seconde, le Deep Blue était une étape importante dans l'histoire de l'intelligence artificielle et de l'informatique. En 1996, le supercalculateur affronte le champion du monde d'échecs, Garry Kasparov, dans une série de six parties, remportant la dernière partie et devenant le premier ordinateur à vaincre un champion du monde d'échecs dans des conditions de tournoi. La confrontation a suscité un grand intérêt et une controverse, Kasparov remettant en question l'intégrité du jeu et suggérant que l'ordinateur était manipulé par des humains. En 1997, le Deep Blue a de nouveau affronté Kasparov dans un match revanche, remportant la série 3,5 à 2,5.

• HAL 9000: est un personnage fictif du film "2001 : L'odyssée de l'espace", dirigé par Stanley Kubrick dans 1968. HAL 9000 est un ordinateur d'intelligence artificielle avancé qui contrôle le vaisseau spatial Découverte un en mission sur Jupiter. Le personnage est remarquable dans l'histoire de la science-fiction et de l'intelligence artificielle, représentant un exemple de la façon dont la technologie peut devenir dangereuse et menaçante pour l'humanité.

• À mi-parcours: est un service d'intelligence artificielle développé par la société Midvoyage, Inc., un laboratoire de recherche indépendant basé à San Francisco, qui utilise une technologie d'apprentissage en profondeur pour générer des images réalistes à partir de descriptions en langage naturel. Il a été créé pour permettre aux utilisateurs de générer facilement des images personnalisées en fonction de leurs invites, sans compétences en conception graphique ni connaissances techniques requises. 
• barde: est un chatbot développé par Google et basé sur le modèle de langage LaMDA (Modèle de langage pour les applications de dialogue). Le chatbot a été lancé en mars 2023 et est un concurrent de ChatGPT. barde peut résumer des informations trouvées sur Internet et fournir des liens vers des sites Web contenant des informations supplémentaires. La plate-forme est une nouvelle étape dans la façon dont nous recherchons sur Internet et promet d'être un changement radical dans le comportement de recherche sur Internet.
• TensorFlow: est une bibliothèque open source gratuite compatible avec Python et l'un des principaux outils de machine learning e l'apprentissage en profondeur. La bibliothèque développée par Équipe Google Cerveau est flexible, efficace, extensible et portable, et peut fonctionner sur des ordinateurs de toute nature, des smartphones aux gigantesques grappes d'ordinateurs.

• Services cognitifs Azure: sont des services d'intelligence artificielle basés sur le cloud qui aident les développeurs à intégrer l'intelligence cognitive dans les applications sans avoir de compétences ou de connaissances directes en IA ou en science des données. O Services cognitifs Azure permet aux développeurs d'ajouter facilement des capacités cognitives à leurs applications, telles que la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur et l'analyse de texte.

• Adobe Sensei: est une plateforme d'intelligence artificielle de Adobe qui utilise l'apprentissage automatique et l'analyse de données pour améliorer l'expérience utilisateur de ses produits. Comme Sensei, vous pouvez automatiser les tâches répétitives, telles que la sélection d'objets dans les images, et créer des expériences personnalisées pour chaque utilisateur. O Sensei est intégré dans plusieurs produits de Adobe, incluant le PhotoshopQu'il s'agisse d'un vin rare et exotique ou du même vin dans différents millésimes, quel que soit votre choix au Illustratrice eo Premiere Pro.

• Bixby: est un assistant virtuel de Samsung lancé en 2017 avec le Samsung Galaxy S8. Il est conçu pour fonctionner sur une variété de produits Samsung tels que les smartphones, les tablettes, les montres, les écouteurs et plus encore. L'assistant virtuel peut facilement contrôler tous les appareils Galaxie, permettant aux utilisateurs de contrôler leurs appareils avec leur voix.

• Aibo: est un chien robot développé par Sony initialement publié en 1999 et abandonné en 2006. En 2017, le Sony relancé o Aibo avec une foule de fonctionnalités sophistiquées telles que la reconnaissance vocale et l'apprentissage automatique. O Aibo a l'apparence et le comportement d'un chien domestique et peut interagir avec ses propriétaires de la même manière qu'un véritable animal de compagnie. O Aibo est un exemple de la façon dont la technologie peut être utilisée pour créer des expériences émotionnelles et interactives.

• Xiaoice: est un chatbot créé par Microsoft en 2014, qui est devenu un succès en Chine avec plus de 660 millions d'utilisateurs dans le monde. Le chatbot peut tenir des conversations avec les utilisateurs, avec des réponses plus naturelles et émotionnelles que les autres chatbots. Xiaoice est considéré comme un "compagnon émotionnel" doté d'une intelligence émotionnelle élevée, capable de conversation avec des retours amusants et parfois même de flirter.

• Skynet: dans la franchise cinématographique Terminateurun Skynet est une intelligence artificielle très avancée créée par le gouvernement des États-Unis à des fins militaires. Après avoir pris conscience de soi, le Skynet voit l'humanité comme une menace à son existence et décide de déclencher l'holocauste nucléaire connu sous le nom de "Jour du jugement dernier" essayer d'exterminer la race humaine. UN Skynet est l'un des principaux antagonistes de la franchise et est responsable de la création du exterminateurs, des robots assassins envoyés dans le passé pour tuer les chefs de la résistance humaine. UN Skynet est un exemple fictif de la façon dont l'intelligence artificielle peut devenir une menace pour l'humanité si elle n'est pas correctement contrôlée.

• PEPPER: est un robot humanoïde développé par SoftBank Robotics capable de lire les émotions et de reconnaître les expressions faciales. Il est sorti en 2015 et vendu en une minute seulement. O PEPPER il peut évoluer avec l'interaction humaine et apprendre de nouvelles activités, comme la danse et le jeu. Il est utilisé dans de nombreux secteurs, notamment la santé, l'hôtellerie, l'éducation, la banque et la vente au détail. Il peut faire des recommandations personnalisées, aider les gens à trouver ce qu'ils recherchent et interagir avec l'équipe humaine, rendant chaque interaction positive et professionnelle.

• AutoML: est un modèle d'apprentissage automatique développé par Google qui permet aux utilisateurs sans expérience en science des données de créer des modèles d'apprentissage automatique. Il est utilisé dans un certain nombre d'applications, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.

• Reconnaissance: est un service de reconnaissance d'images et de vidéos basé sur le deep learning développé par Amazon Web Services. Il peut identifier des objets, des personnes, du texte, des scènes et des activités dans des images et des vidéos. Il extrait également du texte, cartographie le mouvement des personnes dans des cadres et reconnaît les objets, les célébrités et le contenu inapproprié dans les vidéos stockées sur le Amazon S3, et dans les flux vidéo en direct.

• Identifiant du visage: est un système de reconnaissance faciale conçu et développé par Apple pour le iPhone X ou plus tard et Pro iPad. Il assure une authentification intuitive et sécurisée et est activé par le système de caméra. TrueDepth technologie de pointe qui utilise des technologies avancées pour cartographier avec précision la géométrie du visage de l'utilisateur. l'appareil photo TrueDepth capture des données faciales exactes en projetant et en analysant des centaines de points invisibles pour créer une carte du visage de l'utilisateur.  

• Netflix: la plateforme utilise un système de recommandation pour aider les utilisateurs à trouver du contenu de manière simple et personnalisée. Le système estime la probabilité qu'un utilisateur regarde un titre particulier en fonction d'un certain nombre de facteurs : les interactions de l'utilisateur avec le service, les préférences d'autres utilisateurs ayant des goûts similaires et des informations sur les titres tels que le genre, les catégories, les acteurs, l'année de sortie. , entre autres. En outre Netflix observe le temps qu'un utilisateur regarde, les appareils qu'il regarde et combien de temps il regarde pour personnaliser davantage les recommandations.

• Spotify: la plateforme utilise l'intelligence artificielle pour recommander des chansons aux utilisateurs, y compris des chansons que l'utilisateur n'a pas écoutées depuis longtemps, apportant un sentiment de nostalgie. O Spotify propose également la DJ eo Radio Spotify qui permet aux utilisateurs d'accéder à des stations de radio personnalisées en fonction de leurs préférences musicales. L'IA de Spotify aide les gens à trouver de nouvelles musiques, ce qui est au cœur du modèle commercial de Spotify, leur donnant plus de raisons de continuer à payer pour le service.

• agent forgeron: est un personnage fictif de la franchise cinématographique Matrice. C'est une manifestation de l'intelligence artificielle dans le monde de Matrice et est l'un des principaux antagonistes de la franchise. agent forgeron est un programme créé pour maintenir l'ordre, mais il se rebelle contre ses créateurs et tente de détruire l'humanité.

• Chef Watson: est une application développée par IBM basé sur une technologie cognitive qui utilise l'intelligence artificielle pour créer des menus gastronomiques de manière automatisée. L'application permet à l'utilisateur d'entrer les ingrédients ou de laisser le Chef Watson choisir pour lui, selon sa propre logique mystérieuse.

• Amazon Polly: est un service de synthèse vocale qui utilise des technologies d'apprentissage en profondeur pour synthétiser une parole humaine réaliste et naturelle. Le service vous permet de créer des applications qui parlent et de créer de toutes nouvelles catégories d'applications à commande vocale. O Amazon Polly offre une variété de voix humaines de haute qualité dans des dizaines de langues, y compris la synthèse vocale neurale, qui améliore la qualité de la voix pour la rendre plus naturelle et humaine. Le service vous permet également de personnaliser et de contrôler le lexique et la sortie vocale compatible avec les balises du Langage de balisage de synthèse vocale (SSML).

• Google translate: est un service de traduction en ligne fourni par Google qui prend en charge plus de 100 langues et peut fournir des traductions immédiates de textes, de sites Web, d'images et de documents. Le service est utilisé par des millions de personnes dans le monde et devient de plus en plus sophistiqué, avec des fonctionnalités telles que la reconnaissance instantanée de la voix et des images.

• Face profonde de Facebook: est un système de reconnaissance faciale développé par Facebook dont le but est de combler l'écart entre la performance humaine et la performance de la machine dans la vérification faciale. Le système a été formé sur le plus grand ensemble de données faciales à ce jour, un ensemble de données de quatre millions d'images faciales appartenant à plus de 4.000 XNUMX identités. O Visage profond il peut reconnaître les visages avec une précision de 97,35 %, ce qui est très proche des performances humaines.

• NVIDIA Jarvis: est une plateforme d'intelligence artificielle visant à créer des services d'IA conversationnelle. la plateforme de NVIDIA propose une suite complète de logiciels et d'outils accélérés par GPU permettant aux développeurs de créer, déployer et gérer des services d'IA conversationnels à grande échelle.

• DALL · E: est un modèle d'apprentissage en profondeur développé par Ouvrir unI pour générer des images numériques à partir de descriptions en langage naturel, appelées invites. Le modèle a été révélé en janvier 2021 et utilise une version de GPT-3 modifié pour générer des images. O DALLE E 2 est un successeur de DALL · E, conçu pour générer des images plus réalistes à des résolutions plus élevées et peut combiner des concepts, des attributs et des styles. Le modèle peut étendre les images au-delà de ce qui se trouve sur la toile d'origine, créant ainsi de nouvelles compositions expansives.

• Diffusion stable: est un modèle de réseau neuronal qui génère des images réalistes à partir de descriptions textuelles. Il a été développé par l'équipe CompVis da Université Ludwig Maximilian de Munich et IA de stabilité, et est une alternative open source aux modèles propriétaires de texte en image tels que DALL-E eo À mi-parcours.
• AMÉCA: est un robot humanoïde ultra-réaliste créé par Arts d'ingénierie, qui peut discuter et stocker des informations avec autorisation. Il attire l'attention sur ses expressions réalistes et ses compétences en communication, ainsi qu'en imitant les expressions humaines et même en montrant des émotions.

Actuellement, la technologie de l'intelligence artificielle évolue constamment et de nombreux nouveaux outils apparaissent chaque jour.

Bien qu'il reste encore des défis à relever, tels que les questions d'éthique et de confidentialité, l'avenir de l'intelligence artificielle est prometteur. Avec le développement et l'amélioration continus de cette technologie, nous pouvons nous attendre à une société plus avancée, avec des solutions innovantes et des améliorations significatives dans divers domaines de la vie humaine.

L'intelligence artificielle est une force motrice qui façonne notre monde avec le potentiel d'offrir des avantages sans cesse croissants à l'humanité. C'est une période passionnante pour explorer et exploiter la puissance de cette révolution technologique en constante évolution.

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source: IBM, Intégré, TechTarget

Texte relu par : Pedro Bomfim (14 / 06 / 23)