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[ #Thread] Qu'est-ce que l'intelligence artificielle / le machine learning ?
PS: thread un peu long mais je veux vraiment allez dans le maximum de détail possible afin d'essayer de répondre à cette question le plus objectivement possible.
Allez top c'est parti !
https://twitter.com/c_moustaph/status/1197866730514735104
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L'intelligence artificielle (IA) est une vaste branche de l'informatique qui vise à construire des machines intelligentes capables d'exécuter des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine.
L'intelligence artificielle est une science interdisciplinaire avec de multiples approches, mais les progrès dans le machine learning et le deep learning créent un changement de paradigme dans pratiquement tous les secteurs.
Apportant ainsi une vraie révolution dans la société moderne.
Mais qu'est-ce que vraiment l’intelligence artificielle ? d'où ça vient ? comment ça fonctionne ?
Dans ce Thread nous essayons d'apporter quelques réponses, basées sur notre expérience, à ces fameuses questions.
Mais qu'est-ce que vraiment l’intelligence artificielle ? d'où ça vient ? comment ça fonctionne ?
Dans ce Thread nous essayons d'apporter quelques réponses, basées sur notre expérience, à ces fameuses questions.
Tout juste après avoir descellé le mystère de la machine nazie Enigma et aidé les forces alliées à remporter la Seconde Guerre mondiale, le mathématicien Alan Turing a changé l'histoire une seconde fois en posant une simple question: "Les machines peuvent-elles réfléchir?"
De par son article scientifique intitulé: "Computing Machinery and Intelligence" paru en 1950 et de par le test qu'il y propose, Turing intitulé établit l'objectif fondamental et la vision de l'intelligence artificielle.
https://www.csee.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf
https://www.csee.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf
L'intelligence artificielle est la branche de l'informatique qui vise à répondre à la question de Turing par l'affirmative. Il s’agit de reproduire ou de simuler l’intelligence humaine dans les machines.
Mais qu'est qu'une machine ?
Mais qu'est qu'une machine ?
Le mot machine vient du grec «makhana» qui signifie «appareil». Le mot est apparu pour la première fois en Français vers 1540 pour décrire une structure quelconque.
Mais c'est vers la fin de 1670, son utilisation moderne, en tant que mot pour décrire un équipement comportant de nombreuses pièces mobiles.
Le terme machine a plusieurs significations, mais il est le plus souvent utilisé pour décrire un appareil ou une pièce d'équipement comportant plusieurs pièces mobiles qui utilisent l'énergie d'une source telle que l'électricité ou le gaz pour effectuer un travail particulier.
Les machines peuvent être simples, comme un levier ou une poulie, ou plus complexes, comme un ordinateur ou une automobile. L’objectif principal d’une machine est de faciliter la tâche des personnes, par exemple en soulevant et en déplaçant des objets lourds,
en élaborant une équation mathématique ou même en commandant de la nourriture au restaurant. De nos jours, il est pratiquement impossible de passer à travers la journée sans utiliser une machine d’une variété ou d’une autre !
Voilà ! maintenant que nous savons ce qu'est une machine, comprenons bien une chose: Dans le jargon de l’intelligence artificielle (de l'informatique d'une manière générale), une machine fait référence à un appareil électronique (programmable).
Donc tout le but de l'IA c'est d'arriver à reproduire le raisonnement et les actions humaines chez ces machines là.
L’objectif expansif de l’intelligence artificielle a suscité de nombreuses questions et débats. A tel point qu'aucune définition unique du champ n'est universellement acceptée.
La principale limite à la définition de l'intelligence artificielle comme étant simplement "la construction de machines intelligentes" est qu'elle n'explique pas réellement ce qu'est l'intelligence artificielle. Qu'est-ce qui rend une machine intelligente ?
Dans leur livre intitulé "Intelligence artificielle: une approche moderne", les auteurs Stuart Russell et Peter Norvig abordent la question en unifiant leurs travaux autour du thème des agents intelligents dans les machines.
Gauche: Peter Norvig
Droite: Stuart Russel
Gauche: Peter Norvig
Droite: Stuart Russel
Dans cet esprit, l'IA est "l'étude des agents qui reçoivent des percepts de l'environnement et qui effectuent des actions". (Russel et Norvig viii)
Norvig et Russell explorent ensuite quatre approches différentes qui ont historiquement défini le domaine de l'IA.
Norvig et Russell explorent ensuite quatre approches différentes qui ont historiquement défini le domaine de l'IA.
1. Penser humainement
2. Penser rationnellement
3. Agir humainement
4. Agir rationnellement
2. Penser rationnellement
3. Agir humainement
4. Agir rationnellement
Les deux premières idées concernent les processus de pensée et le raisonnement, tandis que les autres traitent du comportement. Norvig et Russell se concentrent particulièrement sur les agents rationnels qui agissent pour obtenir le meilleur résultat
notant que "toutes les compétences requises pour le test de Turing permettent également à un agent d'agir de manière rationnelle". (Russel et Norvig 4).
Patrick Winston, professeur d’IA et d’informatique au MIT, définit l’intelligence artificielle comme "des algorithmes rendus possibles par des contraintes, exposés par des représentations prenant en charge des modèles ciblés sur des boucles liant pensée, perception et action".
Bien que ces définitions puissent sembler abstraites à la personne moyenne, elles aident à centrer le domaine en tant que domaine de l'informatique et fournissent un plan pour infuser des machines et des programmes avec le machine learning et d'autres sous-ensembles
d'intelligence artificielle.
Tandis qu'il s'adressait à une foule au Japon lors d'une conférence en 2017, le PDG de DataRobot, Jeremy Achin, a commencé son discours en proposant la définition suivante de la manière dont l'intelligence artificielle est utilisée aujourd'hui:
Tandis qu'il s'adressait à une foule au Japon lors d'une conférence en 2017, le PDG de DataRobot, Jeremy Achin, a commencé son discours en proposant la définition suivante de la manière dont l'intelligence artificielle est utilisée aujourd'hui:
"L'IA est un système informatique capable d'accomplir des tâches qui requièrent généralement l'intelligence humaine.Nombre de ces systèmes d'IA sont alimentés par le machine learning, certains par le deep learning et d'autres par des choses ennuyeuses, telles que des règles."
Alors à partir de là normalement vous devez avoir senti le caractère philosophique de l'intelligence artificielle ? En effet nul ne saurait répondre avec exactitude à la question de ce qu'est l'intelligence artificielle car après tout l’intelligence elle même est complexe
et toujours pas très bien comprise. Mais en gros (à mon avis) il faut juste savoir que l'IA c'est un concept (un désir) et plusieurs implémentations essai de nos jours de le rendre réalité.
D'ailleurs comment ça marche tout ça ?
D'ailleurs comment ça marche tout ça ?
L’intelligence artificielle est généralement composé de 2 catégories:
L'IA Faible: Ce type d'intelligence artificielle fonctionne dans un contexte limité et constitue une simulation de l'intelligence humaine. L'intelligence artificielle faible est souvent axée sur l'exécution extrêmement efficace d'une tâche unique et,
bien que ces machines puissent sembler intelligentes, elles fonctionnent avec beaucoup plus de contraintes et de limitations que même l'intelligence humaine la plus élémentaire.
L'IA faible nous entoure et constitue de loin la réalisation la plus réussie de l'intelligence artificielle à ce jour. En se concentrant sur l'exécution de tâches spécifiques, L'IA faible a connu de nombreuses avancées au cours de la dernière décennie,
qui ont eu "des avantages sociétaux significatifs et ont contribué à la vitalité économique du pays", selon "Préparer l'avenir de l'intelligence artificielle". Rapport 2016 publié par l'administration Obama.
Quelques exemples d'IA faible:
Recherche Google
Logiciel de reconnaissance d'images
Siri, Alexa et autres assistants personnels
Voitures autonomes
IBM Watson
Recommandation Netflix
Apple FaceID
Nous vivons avec de l'IA faible de nos jours.
Recherche GoogleLogiciel de reconnaissance d'imagesSiri, Alexa et autres assistants personnelsVoitures autonomesIBM WatsonRecommandation NetflixApple FaceIDNous vivons avec de l'IA faible de nos jours.
Une grande partie de l'IA faible est alimentée par des percées dans le machine learning et le deep learning. Comprendre la différence entre l'IA, le machine learning et le deep learning peut être déroutant.
Le capital-risqueur Frank Chen donne un bon aperçu de la manière de les distinguer, en notant:
En termes simples, le machine learning se nourrit des données informatiques et utilise des techniques statistiques pour «apprendre» à s’améliorer
En termes simples, le machine learning se nourrit des données informatiques et utilise des techniques statistiques pour «apprendre» à s’améliorer
progressivement sans avoir été programmé spécifiquement, éliminant ainsi le besoin de millions de lignes de code écrit. Le machine learning comprend l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.
Le deep learning est un type de machine learning qui exécute des entrées via une architecture de réseau neuronal inspirée biologiquement. Les réseaux de neurones contiennent un certain nombre de couches cachées au travers desquelles les données sont traitées,
ce qui permet à la machine d’approfondir son apprentissage en établissant des connexions et en pondérant les entrées pour obtenir les meilleurs résultats.
Mais encore une fois il est fondamentale de savoir comment ces domaines utilisent des algorithmes basique de statistiques (régression, analyse multivariée, étude de voisinage, ...) et de bio-informatique (algorithmes génétiques, méthodes évolutionnistes, ...).
Malheureusement nous ne pourront pas rentrer dans les détails de fonctionnement de ces algorithmes dans ce Thread (même dans un livre on y arriverai pas) mais il est important de retenir que toute la base de l'IA moderne c'est de l'analyse et traitement de données numériques.
L'IA forte: La création d'une machine dotée d'une intelligence humaine pouvant être appliquée à n'importe quelle tâche constitue le Saint Graal pour de nombreux chercheurs en intelligence artificielle, mais la quête de l'IA forte s'est révélée semée d'embûches.
La recherche d'un "algorithme universel pour apprendre et agir dans n'importe quel environnement" (Russel et Norvig 27) n'est pas nouvelle, mais le temps n'a pas atténué la difficulté de créer essentiellement une machine avec un ensemble complet de capacités cognitives.
L'IA forte a longtemps été la muse de la science-fiction dystopique, dans laquelle des robots super-intelligents envahissaient l'humanité, mais les experts s'accordent à dire que ce n'est pas une chose dont nous devons nous préoccuper de si tôt.
Les robots et les êtres artificiels sont apparus pour la première fois dans les anciens mythes grecs de l'Antiquité. Le développement du syllogisme par Aristote et son utilisation du raisonnement déductif ont été un moment clé dans la quête de l'humanité pour
comprendre sa propre intelligence. Bien que les racines soient longues et profondes, l'histoire de l'intelligence artificielle telle que nous la pensons aujourd'hui s'étend sur moins d'un siècle
Voilà, en gros, ce que je voulais partager avec vous sur ce sujet J'espère avoir répondu à quelques de vos questions concernant ce que vraiment l'intelligence artificielle. Merci beaucoup à @c_moustaph d'avoir ouvert ce sujet de réflexion et à tous mes lecteurs !
