L'intelligence artificielle (IA) désigne des systèmes ou des machines qui simulent l'intelligence humaine. Cela permet à ces machines d'apprendre et de penser par elles-mêmes, tout en étant capables de prendre des décisions sans assistance humaine.
Afin de comprendre ce que l'IA essaie de faire, il est important de jeter un coup d'œil à son objectif ultime. Cet objectif est de fabriquer des machines capables de traiter et d'assimiler des données de manière totalement indépendante, tout en possédant la capacité de prendre conscience de leur existence.
À l'heure actuelle, l'IA est loin de produire en masse des machines conscientes d'elles-mêmes. Mais il a suffisamment évolué là où les systèmes et machines courants peuvent fonctionner sans assistance, évaluer les données par eux-mêmes et prendre des décisions de leur propre chef.
Il existe différents types d'IA, dont certains peuvent être trouvés dans de nombreux systèmes et machines. En vous renseignant sur ces sous-ensembles d'IA, vous pourrez en savoir plus sur l'IA et son fonctionnement.
Points clés
- L'IA donne aux systèmes et aux machines la capacité d'apprendre, de penser et de prendre des décisions par eux-mêmes.
- Il existe différents types d'IA qui sont chacun classés en fonction de leur capacité à fonctionner de manière indépendante.
- L'IA vise à faire évoluer des systèmes qui peuvent fonctionner complètement par eux-mêmes tout en ayant une conscience de soi de type humain.
- Dans sa forme la plus simple, l'IA ne peut effectuer que les tâches pour lesquelles elle a été programmée. Dans sa forme avancée, l'IA peut être un penseur et un décideur indépendant.
Qu'est-ce que l'IA ? Comment fonctionne-t-elle et quel est son objectif ?
L'IA fonctionne à travers des systèmes et des machines conçus pour imiter l'intelligence humaine. Cela inclut la capacité humaine à percevoir dansformation, analyser les données et prendre une décision en fonction de leur évaluation. Les systèmes d'IA émulent ces processus intelligents à travers un ensemble de tâches prédéfinies et d'algorithmes avancés dont leurs programmeurs les équipent.
Grâce à l'IA, les humains visent à créer des systèmes et des machines tels que des robots capables de penser et d'agir par eux-mêmes en utilisant les ressources disponibles dansformation. L'objectif final de cette quête est de développer des systèmes d'IA qui sont conscients d'eux-mêmes, auto-évolutifs et auto-dépendants.
L'IA a différentes catégories qui définissent les capacités des systèmes et des machines qui fonctionnent à travers ce mécanisme. Ces catégories permettent aux scientifiques des données, aux programmeurs d'IA et aux autres utilisateurs de déterminer plus facilement le type d'approche d'intelligence artificielle qu'ils doivent utiliser avec leurs applications.
L'IA est généralement segmentée dans les quatre groupes suivants.
1. Réactif
L'intelligence artificielle réactive est considérée comme la forme d'IA la plus ancienne. Cette catégorie tire son nom du fait qu'elle a une réaction prédéfinie à un ensemble de données et d'actions. En tant que tels, ces types de systèmes d'IA n'apprennent pas de leurs expériences de manipulation dansformation. Au lieu de cela, ils ne sont capables que de traiter et d'analyser les données en fonction de leur programmation prédéfinie et d'y réagir.
Cela limite la capacité de ces systèmes d'IA à se forger leur propre opinion en dehors des paramètres dont ils ont été équipés. Mais lorsqu'ils sont entraînés avec différentes interprétations des données à l'esprit, les systèmes et les machines d'IA réactifs peuvent toujours effectuer par eux-mêmes des tâches merveilleuses et souvent redondantes pour faciliter la vie des humains.
En apprenant ce qu'est l'IA, vous trouverez peut-être l'exemple très médiatisé de l'IA réactive sous la forme du légendaire Supercalculateur Deep Blue par IBM qui a été programmé pour jouer aux échecs et a remporté des matchs contre un champion du monde en 1996-1997. Alors qu'un exemple courant d'IA réactive est le système de suggestion de contenu de différents services de streaming, qui analyse le type de contenu que les utilisateurs consomment et propose des suggestions similaires en fonction de balises et d'autres éléments identifiables dansformation.
2. Mémoire limitée
L'IA à mémoire limitée fait référence aux systèmes et aux machines qui ont la capacité de tirer parti de leurs expériences antérieures afin de prendre des décisions dans le présent. Cela en fait un mélange d'IA réactive mais avec les capacités de ML intégrées. Cela met également en évidence les objectifs que l'IA moderne peut atteindre avec des approches plus avancées, tout en traitant des ensembles de données complexes.
En raison de sa catégorisation de l'utilisation d'expériences antérieures de traitement de données pour effectuer de nouvelles actions, tous les systèmes et machines d'IA modernes utiliser le modèle à mémoire limitée. Cela fait de la mémoire limitée l'une des formes les plus omniprésentes des types d'IA considérés comme recherchés par les scientifiques des données et les programmeurs.
Étant donné que l'IA à mémoire limitée sert de base à divers systèmes modernes, vous pouvez la trouver dans plusieurs applications. Parmi ces approches, les véhicules autonomes se distinguent comme l'une des démonstrations les plus populaires de toutes. Cela fait également de la mémoire limitée l'un de ces types d'IA qui devraient atteindre de nouveaux sommets de popularité dans un avenir proche.
3. Théorie de l'esprit
Tout en apprenant ce qu'est l'IA, vous devez également prêter attention à la théorie des systèmes mentaux. Ces systèmes et machines d'IA ne sont pas encore entièrement formés ou disponibles dans des applications grand public tangibles. Mais leur concept est bien défini et ouvre de nouvelles portes aux types de merveilles que l'IA peut réaliser pour les machines ainsi que pour l'humanité à l'avenir.
En un mot, la théorie de l'esprit AI vise à aller au-delà de l'émulation de l'intelligence humaine et aspire à comprendre les pensées, les besoins et les émotions des autres. À son tour, cette évolution de l'IA aspire à élever l'intelligence émotionnelle synthétique d'une manière qui permet aux systèmes et aux machines de comprendre l'émotion humaine aussi bien qu'ils sont capables de la reproduire.
Cela étant dit, la théorie de l'IA de l'esprit n'est pas aussi facile à reproduire que de prédire des virages inévitables sur un échiquier. Au lieu de cela, cela demande que les systèmes et les machines d'IA soient formés à cette approche pour vraiment analyser et évaluer la personne avec laquelle ils interagissent. Cela appelle des progrès significatifs dans l'espace actuel de l'IA, mais promet également un avenir passionnant pour l'IA.
4. Conscience de soi
Parmi les quatre types passionnants d'IA, l'IA consciente de soi est peut-être le sujet le plus innovant et le plus controversé de tous. Semblable à la théorie de l'IA de l'esprit, l'IA consciente de soi reste en cours de développement avant de pouvoir atteindre un niveau où ses applications sont transparentes et prêtes pour une utilisation commerciale et publique plus large. Mais comme leur nom l'indique, les systèmes d'IA conscients d'eux-mêmes et les machines telles que les robots pourront devenir sensibles.
Cette perception de la conscience de soi viendra de l'avancement des systèmes d'IA actuellement utilisés, y compris l'IA réactive et à mémoire limitée. Étant donné que l'IA est un espace en évolution rapide qui ne cesse de mettre en place de nouveaux systèmes, cette évolution n'est pas hors de propos, même si elle prendra forcément du temps.
Cela signifie que même s'il faudra un certain temps aux scientifiques et aux experts pour comprendre ce que l'IA est capable de faire avec l'intelligence émotionnelle synthétique, les possibilités d'avoir une IA qui pense, ressent et agit comme les humains seront le summum de la technologie de l'IA. Cette avancée peut ensuite être présentée sous la forme de robots et d'applications capables d'interagir avec les humains au même niveau émotionnel que leur propre espèce.
Les différents types d'applications d'IA
Outre les quatre types d'IA mentionnés ci-dessus, l'espace de l'intelligence artificielle a également différents sous-ensembles sous son nom. Celles-ci incluent les approches suivantes.
Machine Learning
Souvent utilisé de manière interchangeable avec l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique (ML) est une sous-catégorie de l'IA. Les machines d'IA qui utilisent ML apprennent activement des données qu'elles traitent et appliquer des idées et des modèles précédemment appris pour traiter de nouveaux ensembles deformation à l'avenir. Ces systèmes d'IA peuvent s'adapter à de nouveaux processus sans avoir à suivre des instructions prédéfinies. Cela fait de l'IA à mémoire limitée une partie du ML.
L'apprentissage en profondeur
L'apprentissage en profondeur fait partie du ML, où il agit comme la version la plus avancée du ML lui-même. Par rapport au ML, l'apprentissage en profondeur traite des ensembles de données plus complexes et plus volumineux pouvant comprendre différents médias non catégorisés tels que l'image, la voix et la vidéo. Cela fonctionne également pour de grandes quantités ou couches de données qui sont écrasantes pour les humains à traiter dans leur état d'origine. Cela fait de l'apprentissage en profondeur une approche populaire pour l'IA à mémoire limitée avec des besoins plus avancés.
Traitement du langage naturel (PNL)
Le traitement du langage naturel est désormais une approche couramment disponible pour utiliser l'IA, en particulier l'apprentissage automatique. Il fait référence à la capacité d'un système ou d'une machine à identifier, comprendre et traiter la parole humaine. L'objectif de cette approche est que les machines d'IA imitent la parole humaine d'une manière qui les rend libres d'avoir besoin d'assistance humaine.
Vous pouvez également tomber sur les termes suivants au cours de vos recherches pour savoir ce qu'est l'IA.
Les réseaux de neurones
Aussi connu sous le nom réseaux de neurones artificiels (ANN) ou réseaux de neurones simulés (SNN), les réseaux de neurones utilisent le cerveau humain comme modèle pour connecter différentes branches de données complexes à travers des couches. Les réseaux de neurones sont considérés comme une sous-catégorie de l'apprentissage automatique et jouent un rôle essentiel pour alimenter l'IA qui fonctionne avec l'approche d'apprentissage en profondeur.
Robotique
L'itération la plus populaire de l'IA est peut-être sa représentation en robotique. Ces machines se concentrent sur la manipulation et la gestion des processus physiques. Cela les rend populaires dans divers contextes tels que les usines de fabrication ainsi que les opérations militaires. Ces systèmes d'IA fonctionnent principalement sur des données prédéfinies, mais ils peuvent utiliser différents sous-ensembles d'IA pour devenir plus avancés.
Intelligence Générale Artificielle (AGI)
L'intelligence artificielle générale (AGI) est l'interprétation de la théorie de l'esprit et des modèles d'IA conscients de soi. Ces systèmes et machines AGI n'ont pas été construits à la perfection et restent fortement en cours de développement pour l'instant. Mais une fois développés, ils redéfiniront les actions que les types d'IA actuels peuvent effectuer seuls.
L'IA est là pour rester, avec son véritable potentiel encore à atteindre
Avec les assistants vocaux, les voitures autonomes et divers outils administratifs, l'IA fait déjà partie de notre vie. Mais sa véritable merveille en termes de théorie de l'esprit et de conscience de soi n'a pas encore été atteinte. Au fur et à mesure que l'IA évolue, ces avancées pourraient également se débloquer à l'avenir et dévoiler le véritable pouvoir de l'intelligence de type humain dans divers systèmes et machines.
