L’intelligence artificielle est la simulation des processus d’intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques. Les applications spécifiques de l’IA incluent les systèmes experts, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la vision artificielle.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?
Alors que le battage médiatique autour de l’IA s’est accéléré, les fournisseurs se sont efforcés de promouvoir la façon dont leurs produits et services utilisent l’IA. Souvent, ce qu’ils appellent l’IA n’est qu’un composant de l’IA, comme l’apprentissage automatique. L’IA nécessite une base de matériel et de logiciels spécialisés pour l’écriture et la formation d’algorithmes d’apprentissage automatique. Aucun langage de programmation n’est synonyme d’IA, mais quelques-uns, dont Python, R et Java, sont populaires.
En général, les systèmes d’IA fonctionnent en ingérant de grandes quantités de données d’entraînement étiquetées, en analysant les données pour les corrélations et les modèles, et en utilisant ces modèles pour faire des prédictions sur les états futurs. De cette façon, un chatbot alimenté par des exemples de chats textuels peut apprendre à produire des échanges réalistes avec des personnes, ou un outil de reconnaissance d’images peut apprendre à identifier et décrire des objets dans des images en passant en revue des millions d’exemples.
La programmation de l’intelligence artificielle se concentre sur trois compétences cognitives : l’apprentissage, le raisonnement et l’autocorrection.
Processus d’apprentissage. Cet aspect de la programmation de l’IA se concentre sur l’acquisition de données et la création de règles sur la façon de transformer les données en informations exploitables. Les règles, appelées algorithmes, fournissent aux appareils informatiques des instructions étape par étape sur la manière d’accomplir une tâche spécifique.
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Guide de l’intelligence artificielle en entreprise
Processus de raisonnement. Cet aspect de la programmation de l’intelligence artificielle se concentre sur le choix du bon algorithme pour atteindre le résultat souhaité.
Processus d’autocorrection. Cet aspect de la programmation de l’intelligence artificielle est conçu pour affiner en permanence les algorithmes et s’assurer qu’ils fournissent les résultats les plus précis possibles.
Pourquoi l’intelligence artificielle est-elle importante ?
L’IA est importante, car elle peut donner aux entreprises des informations sur leurs opérations dont elles n’étaient peut-être pas au courant auparavant et parce que, dans certains cas, l’intelligence artificielle peut effectuer des tâches mieux que les humains. En particulier lorsqu’il s’agit de tâches répétitives et détaillées, telles que l’analyse d’un grand nombre de documents juridiques pour s’assurer que les champs pertinents sont correctement remplis, les outils d’intelligence artificielle terminent souvent les travaux rapidement et avec relativement peu d’erreurs.
Cela a contribué à alimenter une explosion de l’efficacité et a ouvert la porte à de toutes nouvelles opportunités commerciales pour certaines grandes entreprises. Avant la vague actuelle d’intelligence artificielle, il aurait été difficile d’imaginer utiliser un logiciel informatique pour connecter les passagers aux taxis, mais aujourd’hui, Uber est devenue l’une des plus grandes entreprises au monde en faisant exactement cela.
Il utilise des algorithmes d’apprentissage automatique sophistiqués pour prédire quand les gens sont susceptibles d’avoir besoin de se déplacer dans certaines zones, ce qui aide à mettre les conducteurs sur la route de manière proactive avant qu’ils ne soient nécessaires. Autre exemple, Google est devenu l’un des plus grands acteurs d’une gamme de services en ligne en utilisant l’apprentissage automatique pour comprendre comment les gens utilisent leurs services, puis les améliorer.
Les entreprises les plus grandes et les plus prospères d’aujourd’hui ont utilisé l’IA pour améliorer leurs opérations et prendre l’avantage sur leurs concurrents.
Quels sont les avantages et les inconvénients de l’intelligence artificielle ?
Les réseaux de neurones artificiels et les technologies d’intelligence artificielle d’apprentissage en profondeur évoluent rapidement, principalement parce que l’IA traite de grandes quantités de données beaucoup plus rapidement et fait des prédictions plus précisément qu’il n’est humainement possible.
Alors que l’énorme volume de données créées quotidiennement enterrerait un chercheur humain, les applications d’IA qui utilisent l’apprentissage automatique peuvent prendre ces données et les transformer rapidement en informations exploitables. Au moment d’écrire ces lignes, le principal inconvénient de l’utilisation de l’IA est qu’il est coûteux de traiter les grandes quantités de données requises par la programmation de l’IA.
Avantages
- Bon dans les travaux axés sur les détails ;
- Temps réduit pour les tâches gourmandes en données ;
- Fournit des résultats cohérents ; et
- Les agents virtuels alimentés par l’IA sont toujours disponibles.
Désavantages
- Cher;
- Nécessite une expertise technique approfondie;
- Offre limitée de travailleurs qualifiés pour créer des outils d’IA ;
- Seul sait ce qu’il a été montré; et
- Manque de capacité à généraliser d’une tâche à une autre.
IA forte contre IA faible
L’IA peut être classée comme faible ou forte .
- L’IA faible, également connue sous le nom d’IA étroite, est un système d’IA conçu et formé pour accomplir une tâche spécifique. Les robots industriels et les assistants personnels virtuels, tels que Siri d’Apple, utilisent une IA faible.
- L’IA forte, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générale (AGI), décrit une programmation qui peut reproduire les capacités cognitives du cerveau humain. Lorsqu’il est confronté à une tâche inconnue, un système d’IA puissant peut utiliser la logique floue pour appliquer les connaissances d’un domaine à un autre et trouver une solution de manière autonome. En théorie, un programme d’IA puissant devrait être capable de réussir à la fois un test de Turing et le test en salle chinois.
Quels sont les 4 types d’intelligence artificielle ?
Arend Hintze, professeur adjoint de biologie intégrative et d’informatique et d’ingénierie à la Michigan State University, a expliqué dans un article de 2016 que l’IA peut être classée en quatre types, en commençant par les systèmes intelligents spécifiques à une tâche largement utilisés aujourd’hui et en progressant vers les systèmes sensibles. , qui n’existent pas encore. Les catégories sont les suivantes :
- Type 1 : Machines réactives. Ces systèmes d’IA n’ont pas de mémoire et sont spécifiques à une tâche. Un exemple est Deep Blue, le programme d’échecs d’ IBM qui a battu Garry Kasparov dans les années 1990. Deep Blue peut identifier des pièces sur l’échiquier et faire des prédictions, mais comme il n’a pas de mémoire, il ne peut pas utiliser les expériences passées pour informer les futures.
- Type 2 : mémoire limitée. Ces systèmes d’IA ont de la mémoire, ils peuvent donc utiliser les expériences passées pour éclairer les décisions futures. Certaines des fonctions de prise de décision dans les voitures autonomes sont conçues de cette façon.
- Type 3 : Théorie de l’esprit. La théorie de l’esprit est un terme de psychologie. Appliqué à l’IA, cela signifie que le système aurait l’intelligence sociale pour comprendre les émotions. Ce type d’IA sera capable de déduire les intentions humaines et de prédire le comportement, une compétence nécessaire pour que les systèmes d’IA deviennent des membres à part entière des équipes humaines.
- Type 4 : Conscience de soi. Dans cette catégorie, les systèmes d’IA ont un sens de soi, ce qui leur donne une conscience. Les machines ayant une conscience de soi comprennent leur propre état actuel. Ce type d’IA n’existe pas encore.
