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

Au-delà du battage publicitaire et de la haine, cet article se concentre sur la manière dont l'intelligence artificielle (IA) - en fait l'apprentissage profond - est intégrée dans la réalité, par le biais de capteurs et d'actionneurs*. La compréhension qui en résulte permet de mettre en évidence 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 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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