$2 Billion for Next Gen Artificial Intelligence for U.S. Defence - Signal

Impact sur les enjeux et les incertitudes

Incertitude critique ➚➚➚ Perturbation de la course actuelle à la puissance de l'AI pour les acteurs privés et publics - Les États-Unis prennent une très sérieuse avance dans la course.
➚➚  Accélérer l'expansion de l'IA
➚➚  Accélérer l'émergence du monde AI
➚➚ Augmentation des chances de voir les États-Unis consolider leur avance dans la course à la puissance de l'IA.
➚➚ L'escalade de la course à la puissance IA, notamment entre les États-Unis et la Chine.
➚➚ Un défi croissant pour le reste du monde
Potentiel d'escalade des tensions entre les États-Unis et la Chine, y compris entre les acteurs de l'AI […]

When AI Started Creating AI – Artificial Intelligence and Computing Power

2018 could be the year when the U.S. takes back the lead over China with the most powerful supercomputer in the world. It could be the year when the AI-power war over computing power started. 2017 is the year when Artificial Intelligence started creating Artificial Intelligence (AI). It is the year when China overtook the US […]

★ Intelligence artificielle - Forces, moteurs et enjeux

Here we shall present the drivers and forces behind the current exponential development of Artificial Intelligence (AI). Deep Learning, a sub-field of AI, leads this expansion, as we explained in “When Artificial Intelligence will Power Geopolitics – Presenting AI” (open access) and in “Artificial Intelligence and Deep Learning – The New AI-World in the Making” (semi-open […]

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 nous plongerons plus profondément dans le monde du Deep Learning, en prenant comme exemple pratique l'évolution du programme AI-DL DeepMind de Google, initialement développé pour gagner contre les Go masters humains : AlphaGo, puis AlphaGo Zero et enfin AlphaZero. Après avoir brièvement présenté où se situe le DL dans l'IA, nous nous concentrerons d'abord sur les réseaux neuronaux profonds et l'apprentissage supervisé. Ensuite, nous nous pencherons sur la dernière évolution de l'apprentissage renforcé en profondeur et nous commencerons à nous demander si un nouveau paradigme AI-DL, qui pourrait révolutionner le dogme actuel concernant l'importance des Big Data, n'est pas en train d'émerger.

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