Comment peut on définir l’intelligence artificielle ? Est-ce la possibilité de percevoir le monde au même titre qu’un humain, pouvoir prédire l’avenir, ou être en capacité de planifier certaines actions de manière spontanée ? Ou encore est ce tout simplement le fait de se rapprocher un maximum de la conscience de l’homme ? Il est difficile de te donner une véritable définition de cette intelligence 2.0.

Pour faire simple, je pourrais te dire que l’intelligence artificielle (IA) donne la possibilité à des machines d’effectuer et résoudre certaines tâches normalement réservées aux animaux et humains.Les tâches qu’effectue l’IA sont souvent faciles à réaliser pour un être humain, comme trouver les différences entre deux images ou reconnaître un objet sur une photo, par exemple.

Si tu veux en savoir plus à propos des possibilités incroyables de l’IA, tu peux consulter le lien suivant : https://www.intelligence-artificielle-school.com/

En revanche, dans certaines situations, les actions à mettre en oeuvre sont bien plus complexes. C’est le cas si l’intelligence artificielle joue aux échecs, par exemple. Les tâches les plus difficiles à réaliser demandent d’avoir intégré certaines connaissances et compétences bien particulières, comme dans le cas de la traduction.Depuis plusieurs années, on estime que l’intelligence réside dans la capacité d’apprendre. Ainsi, c’est en apprenant qu’une IA peut exécuter une tâche et s’améliorer au fil du temps et de l’expérience acquise. Comme un être humain en somme. L’intelligence artificielle sera ainsi en mesure de réaliser des tâches de plus en plus complexes. Il faut savoir cependant que le secteur de l’IA n’a pas toujours considéré que l’apprentissage était vraiment important en terme d’intelligence.

Les bases de l’intelligence artificielle

Il y a encore quelques années, élaborer une intelligence artificielle consistait simplement à rédiger un programme «à la main» pour jouer au jeu de go, reconnaître certains textes ou images, ou encore établir un diagnostic médical via les symptômes, en prenant connaissance des règles rédigées par les médecins dans un manuel. Avec le temps, on s’est vite rendu compte que ce procédé avait ses limites. Ces méthodes basiques ont été très compliquées à mettre en oeuvre pour exécuter des tâches très simples au premier abord, comme reconnaître des objets dans les images ou reconnaître une voix. En effet, les données en provenance de notre réalité sont parfois parasitées par des bruits extérieurs. Impossible donc pour une machine de pouvoir appliquer un simple procédé de reconnaissance.

Une intelligence artificielle part du principe qu’une image consiste en un simple tableau de nombres indiquant la couleur de chaque pixel. Un bip sonore consiste en une suite de nombres qui indique constamment la pression de l’air. On peut alors se poser la question suivante : comment une machine est en capacité de convertir la suite de nombres d’un signal sonore en série de mots en faisant fi du bruit ambiant, de l’accent du locuteur et des spécificités de sa voix ? Ou encore comment un robot peut identifier et différencier un chat d’une chaise dans une image, quand on sait qu’il est très facile de changer leur apparence ?

En soi, il est très compliqué de rédiger un programme opérationnel dans tous les domaines.

C’est ici qu’intervient l’apprentissage machine. Ce mode d’apprentissage est à l’origine de tous les systèmes mis en place par les grandes sociétés du web. Elles s’en servent depuis plusieurs années pour filtrer le spam, donner des réponses précises à une recherche, recommander un produit, ou choisir des informations pertinentes adaptées aux attentes d’un internaute.Un système entraînable est, en quelque sorte,une boîte noire qui comporte une entrée (avec image, source sonore, texte ) ainsi qu’une sortie qui incarne la catégorie de l’objet dans l’image, le mot ou le sujet abordé par texte. Il s’agit d’un modèle de classification ou de reconnaissance des formes.

LAISSER UNE RÉPONSE

Please enter your comment!
Please enter your name here