▷ Intelligence artificielle: qu'est-ce que c'est et exemples pratiques actuels?

Depuis quelques années, les entreprises nous parlent continuellement de l'intelligence artificielle qu'elles introduisent dans leurs services, applications et processeurs. Cependant, bien qu'ils portent le même nom, Dieu merci, l'intelligence artificielle de notre machine à laver (pour des raisons qui nous échappent) et de notre smartphone n'est pas assez développée pour les faire réfléchir sur leur existence et notre pouvoir sur eux. Pour l'instant…

Comme nous vous l'avons déjà dit dans l'article sur le développement de l'IA USB Intel Movidius, l'intelligence artificielle est là pour rester et nous aider à résoudre les problèmes quotidiens. Mais qu'est-ce que l'intelligence artificielle exactement?

Source: Source Dexeter

Le gif que vous voyez ci-dessus montre de manière très simplifiée le fonctionnement d'un réseau neuronal profond. Ces systèmes nécessitent une formation approfondie pour pouvoir ultérieurement, par exemple, reconnaître des images, optimiser des solutions ou simplement en savoir plus. Il s'agit essentiellement d'un ensemble d'algorithmes que nous pourrions classer comme IA et qui appartiennent au domaine du Deep Learning.

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Intelligence artificielle: nouvelle programmation

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle ne constitue pas des systèmes technologiques mixtes complexes avec une conscience comme on le voit souvent dans les œuvres de science-fiction. Celui que nous créons tombe plutôt sur la définition d'algorithmes complexes qui retournent des résultats basés sur les entrées et les commandes qui leur ont été enseignées. Bien que ce ne soit là qu'une des significations.

Il existe différentes façons de comprendre l'intelligence artificielle, mais nous pourrions la diviser en quatre groupes principaux:

Des IA qui pensent comme des humains

Robot beurre Rick et Morty

Systèmes informatiques complexes avec leur propre conscience qui pensent et décident selon leur désir et dépassent les caractéristiques pour lesquelles ils ont été programmés ( Ghost in the Shell). Ce n'est pas encore à notre portée et nous ne savons même pas si cela sera possible à l'avenir, il n'y a donc pas grand-chose à dire.

IA qui agissent comme des humains

Penser comme un humain n'est pas la même chose que prétendre agir comme un humain. Aujourd'hui, nous créons des systèmes comme ceux-ci où le hasard et les fonctions concrètes sont introduits pour donner le sentiment que l'Intelligence pense comme une personne.

Assistant intelligent Pepper

Dans les jeux vidéo, nous voyons cela en permanence, car les ennemis contrôlés par la machine cherchent souvent à simuler des comportements semblables à ceux des humains. Séparé des jeux vidéo, il a été réalisé qu'une intelligence artificielle peut écrire avec des imperfections et des irrégularités comme le ferait une personne.

IA qui pensent rationnellement

Peut-être la version la plus courante de cette technologie aujourd'hui. Nous disons qu'ils pensent rationnellement parce que nous leur donnons les outils pour offrir des résultats efficaces et significatifs. Ils sont capables de s'adapter facilement à l'environnement dans lequel ils se trouvent , bien qu'ils soient loin de penser par eux-mêmes.

AlphaStar Learning

Un exemple de ceci est l'intelligence artificielle qui joue à des jeux vidéo comme AlphaStar (StarCraft II) ou AlphaZero (échecs, shogi et go). Ces machines sont même capables de combattre des adversaires humains et ont déjà vaincu le champion du monde occasionnel.

IA qui agissent rationnellement

Puisqu'ils «agissent», nous découvrons qu'ils ne traitent pas les données que nous leur transmettons, ils semblent seulement penser rationnellement. Il s'agit de la version la plus simpliste de cette technologie et c'est une étape que nous avons déjà largement dépassée. Certains systèmes informatiques ont recours à cette technologie, car elle est beaucoup plus facile à programmer et leur travail est généralement simple.

Aspirateur intelligent

Par exemple, les machines qui reçoivent des appels et vous guident à travers leurs options ou les assistants intelligents des pages Web, qui vous demandent généralement de recommander des solutions connexes.

Disposant déjà d'une image acceptable de la façon dont l'Intelligence est distribuée selon leur complexité, passons au cœur du sujet.

Les mathématiques de la pensée

L'une des façons de programmer l'intelligence artificielle consiste à traiter les données comme des unités imaginaires appelées tenseurs. Les tenseurs sont une unité algébrique complexe (de scalaires, vecteurs et matrices) qui nécessite des connaissances en mathématiques pour fonctionner correctement avec eux. Par conséquent, les performances des applications d'IA seront aussi bonnes que les manipulations mathématiques des données auront été effectuées.

Explication simplifiée des tendeurs

Pour étendre le développement de ce type de logiciel, de nombreux groupes ont créé et ouvert leurs bibliothèques de code au public pour coopérer et créer, avec la communauté, des systèmes plus intelligents. TensorFlow de Google, CNTK de Microsoft, Theano, Caffe2 et Keras sont quelques-uns des exemples les plus pertinents. Chacune des bibliothèques se concentre sur le problème sous différents angles et grâce à cela, nous avons à notre disposition le développement de l'IA à différents niveaux d'abstraction.

Si vous ne savez pas quels sont les niveaux d'abstraction, c'est un système qui mesure à quel point un langage informatique est proche de la langue parlée. Plus un niveau d'abstraction est élevé, plus il ressemble à un langage humain et plus il est bas, plus il y a de code machine, c'est-à-dire ce monde qui ne fonctionne qu'avec des zéros et des uns.

Nouveaux systèmes, nouveau matériel

Il est clair que tous les logiciels fonctionnent avec du matériel, cependant, il est facile de tomber dans l'illusion que le cloud peut faire face à tout, mais la réalité n'est pas si douce. Selon la façon dont le code est optimisé, il se peut que l'IA fonctionne localement (sur le smartphone, le PC ou l'appareil Internet of Things). Ou les périphériques peuvent être autorisés à envoyer les calculs aux serveurs, à les traiter et ceux-ci renvoient le résultat.

Services cloud

Dans de nombreux cas , le «petit» appareil essaie d' effectuer une grande partie des calculs localement et n'envoie qu'une partie du problème au serveur, économisant ainsi de nombreux coûts de gestion des services.

L'intelligence artificielle au quotidien

Nous savons que penser à l'avenir est quelque chose de très intéressant et même pour certains passionnant, mais vous n'avez pas besoin d'aller aussi loin pour voir les premiers fruits. Où trouver des traces d'intelligence artificielle dans la société actuelle?

Intelligence artificielle sur mobile

Cela peut sembler passer inaperçu, mais il nous entoure de tous côtés. En commençant par les appareils domestiques, les nouveaux mobiles ont souvent de petits systèmes intégrés appelés intelligence artificielle qui vous aident à prendre de meilleures photos. Faites une mise au point sélective, post-traitez les images pour les rendre plus nettes, plus colorées ou contrastées. Certains sont même capables de reconnaître les objets que nous capturons et nous proposent des recherches associées.

Dans ce domaine , la collègue qui est «OK Google» loin, qui apprend de tout ce que nous lui disons et est capable de traiter des demandes infinies, se démarque également. Bien que nous puissions vous trouver `` usiné '' très facilement (comme ne pas pouvoir poursuivre une conversation), nous ne pouvons pas ignorer le travail acharné que nous savons être derrière.

Assistant Google

Nous devons également parler de la conduite autonome imminente. Des voitures comme Tesla offrent déjà ces alternatives contrôlées par l'IA dans certains pays. Ces systèmes sont capables de capturer l'environnement autour de la voiture, de traiter les interdictions, les dangers, etc., et de conduire en toute sécurité en conséquence.

Bien que nous n'ayons pas besoin d'atteindre des niveaux d'intelligence aussi élevés dans le monde automobile. Nous pouvons voir que certaines voitures ont déjà des systèmes intéressants comme la détection d'arrêt d'urgence ou le stationnement automatique.

La reine dans l'ombre:

À présent, vous pensez peut-être déjà que l'IA est partout et qu'à tout moment elle se rebelle, mais rassurez-vous, votre grille-pain ne va pas vous tuer pendant que vous dormez. Ce que nous pouvons confirmer, c'est que cette technologie contrôle plus que vous ne le pensez et est responsable de nombreuses tendances dans la société.

Youtube, Twitter, publicités Google… Tout cela est contrôlé dans une certaine mesure par les paramètres que vous avez indiqués, mais aussi par l'Intelligence Artificielle qui décide quoi vous montrer. Entendez-vous un message du type: "Je souhaite partager mes données avec Google afin qu'il me propose des publicités susceptibles de m'intéresser" ?

Comment ça marche? Eh bien, vous verrez, en fonction de ce que vous consommez sur Internet, un profil est créé avec vos goûts et vous êtes en relation avec de nombreuses autres personnes. Lorsque les services Internet doivent vous montrer quelque chose, ils utilisent ce profil composé de millions de personnes pour estimer ce qui peut vous intéresser.

Explication simplifiée du Big Data

Cette façon d'analyser d'énormes quantités de données (Big Data) à l' aide d'IA prend beaucoup de force et des carrières apparaissent partout dans le monde, prêtes à préparer l'avenir sur ce sujet. Comme vous l'aurez compris, les données utilisées par les utilisateurs sont comptabilisées par TeraBytes chaque seconde, de sorte qu'une personne n'est pas en mesure de les analyser toutes. C'est là que l'intelligence artificielle travaille avec les données et ce sont les personnes qui les utilisent pour faire des estimations et ainsi de suite, en utilisant, par exemple, des statistiques.

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La Fondation: Deep, Machine Learning

Nous allons naviguer un peu dans le monde du jeu vidéo pour mieux comprendre le Deep Learning, car l' IA est entrée dans le domaine des jeux vidéo à la fois en tant que joueur (comme nous l'avons mentionné précédemment) et en tant que programmeur et concepteur. Si vous suivez les progrès de l'industrie, NVIDIA a gagné en notoriété pour différentes technologies parmi lesquelles son système DLSS (Deep Learning Super Sampling), une intelligence artificielle capable de redimensionner les images.

Comparaison DLSS

La fonction de DLSS est de transformer une image de FullHD (1080p) en UltraHD (4k) pour pouvoir lire les titres les plus exigeants avec de meilleures fréquences d'images. Au début, les utilisateurs se sont plaints que les images étaient floues et floues, mais quelques mois plus tard, les résultats sont excellents.

C'est grâce au Deep Learning, un système grâce auquel l'intelligence artificielle apprend avec pratique et erreur. Dans le cas de DLSS, NVIDIA Intelligence analysait en continu les images en résolution UltraHD et essayait de les recréer en utilisant une image FullHD comme base. En d'autres termes, c'est comme s'ils vous avaient donné un quart d'image et que vous deviez combler les lacunes que vous ne connaissez pas. Le Deep Learning est un type de système appartenant à ce qu'on appelle le Machine Learning ou Automatic Learning en espagnol.

Apprentissage automatique et apprentissage profond

L'apprentissage automatique pourrait être classé comme la pierre angulaire de l'intelligence artificielle. Ce sont différents ensembles d'algorithmes qui sont souvent utilisés pour que les machines apprennent des tâches, entre autres. Par exemple, reconnaître une image, jouer aux échecs ou détecter les humeurs sont des défis qui peuvent être appris et différents types d'algorithmes sont utilisés en fonction du défi.

L'apprentissage automatique serait l'ensemble des algorithmes qui permettent à une machine d'apprendre de l'expérience qu'elle accumule. D'autre part, le Deep Learning se concentre sur l'apprentissage avec des entrées hétérogènes. Les deux disciplines sont développées et étudiées avec énergie car l'avenir de l'intelligence artificielle est incertain.

L'avenir de l'intelligence artificielle

De notre point de vue, les possibilités de l'intelligence artificielle semblent infinies. Nous ne savons toujours pas quelle est notre limite et nous travaillons déjà à créer un autre être semblable à nous, mais à quoi pouvons-nous nous attendre à l'avenir?

Rien de ce que nous commenterons ne peut être tenu pour acquis, mais ce sont des déclarations basées sur certains arguments dérivés principalement de l'observation de l' évolution de ces machines.

Internet

Tout d'abord, il semble incontournable que nous nous dirigeons vers un monde dominé par Internet, c'est pourquoi les IA auront plus de pertinence et de pouvoir sur le médium. Ce n'est pas quelque chose qui devrait nous effrayer, car c'est la seule façon dont nous pourrions assurer la maintenance de la plateforme. Avec cela, nous pourrions surfer sur le Web dans un espace un peu plus gardé, mais en même temps beaucoup plus sûr. En tant que premiers pionniers de cela, nous avons des robots Facebook qui analysent et évaluent si des pensées suicidaires vous traversent et s'ils le détectent, ils vous contactent.

De même, dans le monde physique, les voitures autonomes et assistées deviendront de plus en plus dominantes jusqu'au moment où la conduite n'est que récréative. Le changement ne se produira peut-être pas avant cent ans, mais le changement se produira.

Un autre changement qui est également prévu est l'échange de dur labeur pour les machines. C'est une révolution que beaucoup craignent, mais elle semble inévitable, nous devrons donc être préparés.

Cyborg Neil Harbisson

Et même si cela semble quelque chose de typique de la science-fiction, il est très probable qu'à l'avenir, nous devrons trouver des moyens d'intégrer la technologie et l'intelligence artificielle dans notre corps. En fait, le premier cyborg de l'histoire existe déjà et s'appelle Neil Harbisson.

Au-delà de ce rivage, la mer des idées est immense. Qui sait? Peut-être que les machines d'une usine fonctionnent toutes à l'unisson sous le commandement d'une machine principale avec les langages machine-machine primitifs. Peut-être qu'un jour le meilleur spéculateur boursier sera une intelligence artificielle ou même le meilleur motard motoGP.

Intelligence artificielle

Cela peut sembler un avenir étrange et effrayant, mais nous avons certainement d'autres problèmes à résoudre!

Et que savez-vous des IA? Êtes-vous impatient de voir ce qui va arriver? Dites-nous ce que vous pensez de l'intelligence artificielle.

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