Capteur et actionneur pour l'IA (1) : Insérer l'intelligence artificielle dans la réalité

Au-delà du battage médiatique et de la haine, cet article se concentre sur la façon dont l'intelligence artificielle (IA) - en fait le Deep Learning - est intégrée dans la réalité, par le biais de capteurs et d'actionneurs*. La compréhension qui en résulte permet de souligner l'importance du capteur et de l'actionneur, la double interface entre l'IA et son ...

Intelligence artificielle et apprentissage approfondi - Le nouveau monde de l'IA en devenir

Cet article se concentre sur le Deep Learning, le sous-domaine de l'intelligence artificielle qui est à la tête du développement exponentiel actuel du secteur. Alors que nous cherchons à imaginer à quoi ressemblera un futur monde alimenté par l'IA et ce que cela signifiera pour ses acteurs, notamment en termes de politique et de géopolitique, il est en effet fondamental de comprendre d'abord ce qu'est l'IA.
Nous donnerons d'abord des exemples de la façon dont l'apprentissage approfondi est utilisé dans le monde réel. Nous distinguons deux types d'activités : les activités classiques alimentées par l'IA et les activités totalement nouvelles de l'IA, liées à l'émergence même de la DL. Dans les deux cas, nous soulignerons leur potentiel révolutionnaire.
Ensuite, nous ferons une plongée plus profonde dans le monde du Deep Learning, en prenant comme exemple pratique l'évolution du programme DeepMind AI-DL de Google, initialement développé pour gagner contre les maîtres humains du jeu de Go : AlphaGo, puis AlphaGo Zero et enfin AlphaZero. Après avoir présenté brièvement la place de l'apprentissage profond dans l'IA, nous nous concentrerons d'abord sur les réseaux neuronaux profonds et l'apprentissage supervisé. Ensuite, nous examinerons la dernière évolution avec l'apprentissage profond par renforcement et nous commencerons à nous demander si un nouveau paradigme IA-DL, qui pourrait révolutionner le dogme actuel concernant l'importance des Big Data, n'est pas en train d'émerger.

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