Intelligence artificielle

L'alphabet de l'IA – 1-One-Infinity – Medium

L'alphabet de l'IA - 1-One-Infinity - Medium


Imaginez si l'intelligence artificielle (AKA "AI") avait un alphabet. Ça pourrait bien ressembler à ça…

UNE

Allen Newell: Newell était un chercheur éminent, reconnu pour ses contributions importantes à l'intelligence artificielle. Son objectif principal était de comprendre l'architecture cognitive de l'esprit humain et comment elle permettait aux humains de résoudre des problèmes.

"Allen Newell: Desires and Diversions: 1991: Université Carnegie Mellon" de
cmurobotics, YouTube.

B

Bioconservateur: Pour les transhumanistes, les personnes qui critiquent leur idéal (l'homme augmenté) sont des bioconservateurs. En d’autres termes «des individus régressifs qui refusent de changer les lois de la vie et de la nature» malgré la technologie le permettant.

C

Chatbot: Un chatbot est un logiciel qui peut simuler une conversation (ou… une discussion en ligne) avec un utilisateur en langage naturel via des applications de messagerie, des sites Web, des applications mobiles ou par le biais du téléphone.

«Chatbots - Un guide pour les débutants» par Oracle, YouTube.

Deepfake: Deepfake est un ensemble de technologies basées sur l'intelligence artificielle utilisées pour produire ou modifier (principalement) du contenu vidéo afin qu'il présente quelque chose qui ne s'est pas produit. L’expression, qui s’applique à la fois aux technologies et aux vidéos créées avec elle, est un modèle d’apprentissage «en profondeur» et de «faux».

"Il devient de plus en plus difficile de repérer une fausse vidéo" par Bloomberg, YouTube.

E

Fonction de classification en évolution: Les fonctions de classification en évolution (ou simplement «ECF») sont des classificateurs en évolution utilisés pour la classification et la mise en cluster dans le domaine de l'intelligence artificielle, généralement utilisés pour les tâches d'exploration de flux de données dans des environnements dynamiques et changeants.

F

Logique floue: Charles Elkan, professeur assistant en informatique et en ingénierie à l'Université de Californie à San Diego, définit le terme comme suit:

«La logique floue est une généralisation de la logique standard, dans laquelle un concept peut posséder un degré de vérité compris entre 0,0 et 1,0. La logique standard ne s'applique qu'aux concepts complètement vrais (ayant un degré de vérité de 1,0) ou complètement faux (ayant un degré de vérité de 0,0). La logique floue est censée être utilisée pour raisonner sur des concepts intrinsèquement vagues, tels que «la taille». Par exemple, nous pourrions dire que «le président Clinton est grand», avec un degré de vérité de 0,9 ».

«Une introduction à la logique floue» par Tim Arnett, YouTube.

«Il s'avère que les applications utiles de la logique floue ne concernent pas l'intelligence artificielle de haut niveau, mais plutôt le contrôle de machine de bas niveau, en particulier dans les produits grand public. Habituellement, les contrôleurs flous sont implémentés en tant que logiciels fonctionnant sur des microprocesseurs standard. Quelques microprocesseurs spéciaux ont été construits pour effectuer des opérations floues directement dans le matériel, mais même ceux-ci utilisent des signaux numériques binaires (0 ou 1) au niveau matériel le plus bas. Il existe certains prototypes de recherche de puces informatiques qui utilisent des signaux analogiques au niveau le plus bas, mais ces puces simulent le fonctionnement de neurones plutôt que la logique floue », ajoute-t-il.

g

La théorie des jeux: La théorie des jeux est un cadre théorique permettant de concevoir des situations sociales entre des joueurs en compétition. Certains considèrent la théorie des jeux comme «la science de la stratégie, ou du moins la prise de décision optimale d'acteurs indépendants et concurrents dans un cadre stratégique». Les mathématiciens John von Neumann et John Nash, ainsi que l'économiste Oskar Morgenstern, ont été les principaux pionniers de la théorie des jeux.

«Tuomas Sandholm: Poker et théorie des jeux | Podcast sur l'intelligence artificielle (IA) du MIT »de Lex Fridman, YouTube.

H

Heuristique: L'heuristique est une stratégie qui utilise des informations facilement accessibles pour contrôler les processus de résolution de problèmes, tant chez l'homme que la machine.

"Lec 10: Trouver des heuristiques admissibles - Intelligence artificielle, Alan Blair UNSW" par Alan Blair, YouTube.

je

Moteur d'inférence: Un moteur d'inférence est un outil utilisé pour effectuer des déductions logiques sur les actifs de connaissance. Les experts en intelligence artificielle se réfèrent souvent au moteur d'inférence comme «un composant d'une base de connaissances». Les moteurs d'inférence sont utiles pour travailler avec de nombreux types d'informations, par exemple, pour améliorer l'intelligence d'affaires. Par exemple, un moteur d’inférence «peut extraire certains faits de la base de connaissances, par exemple l’emplacement du client, les produits achetés ou les transactions effectuées, et« déduire »de certaines conclusions logiques».

J

Algorithme d'arbre de jonction: L’algorithme de l’arbre de jonction (également appelé «arbre de clique») est une méthode utilisée dans le domaine de l’intelligence artificielle pour extraire la «marginalisation» dans les graphiques généraux.

K

Méthodes du noyau: Les méthodes de noyau sont un type d'algorithme pour l'analyse de modèle. La tâche générale de l'analyse des modèles est de rechercher et d'étudier les types généraux de relations (grappes, classements, composantes principales, corrélations, classifications) dans des ensembles de données.

L

Programmation logique: La programmation logique est un cadre de programmation informatique dans lequel les déclarations de programme expriment des faits et des règles concernant des problèmes au sein d'un système de logique formelle. Les règles sont écrites sous forme de clauses logiques avec une tête et un corps; par exemple, «H est vrai si B1, B2 et B3 sont vrais». Les faits sont exprimés de manière similaire aux règles, mais sans corps; par exemple, "H est vrai."

M

Apprentissage automatique: L'apprentissage automatique est une méthode d'analyse de données qui automatise la création de modèles analytiques. C'est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle basé sur le concept selon lequel les systèmes peuvent apprendre des données, identifier des modèles et prendre des décisions avec une intervention humaine minimale.

«Notions de base sur l'apprentissage automatique | Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? | Introduction à l'apprentissage automatique | Simplilearn ”de Simplilearn, YouTube.

N

Les réseaux de neurones: Les réseaux de neurones constituent un cadre de programmation biologiquement inspiré (un réseau ou un circuit de neurones) qui permet à un ordinateur d’apprendre à partir de données d’observation.

«Mais qu'est-ce qu'un réseau de neurones? | Apprendre en profondeur, chapitre 1 ”de 3Blue1Brown, YouTube.

O

AI ouvert: Société de recherche à but non lucratif basée à San Francisco, dont la mission est de veiller à ce que l'intelligence artificielle «profite à toute l'humanité».

«OpenAI Five» d'OpenAI, YouTube.

P

Analyses prédictives: L'analyse prédictive est la branche de l'analyse qui est utilisée pour prévoir des événements futurs inconnus. L’analyse prédictive utilise de nombreuses techniques d’exploration de données, de statistiques, de modélisation et d’apprentissage automatique pour analyser les données actuelles et établir des prévisions sur l’avenir.

«Analyse prédictive des données en moins de 5 minutes» par NeuroDimension, YouTube.

Q

L'informatique quantique: L'informatique quantique utilise les propriétés de la physique quantique pour traiter les informations. En informatique quantique, un qubit (en abrégé bit quantique) est une unité d’information quantique (semblable à un «bit classique»). Les bits classiques contiennent une seule valeur binaire, telle que 0 ou 1, alors qu'un qubit «peut contenir les deux valeurs en même temps dans ce que l’on appelle un état de superposition. Lorsque plusieurs qubits agissent de manière cohérente, ils peuvent traiter plusieurs options simultanément ».

«Les ordinateurs quantiques expliqués - Les limites de la technologie humaine» par Kurzgesagt - En bref, YouTube.

Cela permet aux qubits de traiter des informations en une fraction du temps nécessaire aux systèmes non quantitatifs les plus puissants.

R

Robotique: La robotique est un sous-ensemble de l'ingénierie qui implique «la conception, la conception, la fabrication et le fonctionnement de robots». Ce domaine recouvre l'électronique, l'informatique, l'intelligence artificielle, la mécatronique, la nanotechnologie et la bioingénierie.

“Une brève histoire de la robotique” par SciShow, YouTube.

On attribue souvent à l'auteur de science-fiction Isaac Asimov la première personne à avoir utilisé le terme robotique dans une nouvelle écrite dans les années 1940.

S

Reconnaissance de la parole: Une technologie qui permet à un appareil de reconnaître et de comprendre les mots parlés en numérisant le son et en faisant correspondre son modèle à celui stocké. Les appareils actuellement disponibles dépendent en grande partie du locuteur (reconnaissant le discours de seulement une ou deux personnes) et peuvent mieux reconnaître un discours discret (discours avec pauses entre mots) qu'un discours normal (continu).

«Reconnaissance vocale automatique - Un aperçu» par Microsoft Research, YouTube.

T

Test de Turing: Un test de Turing est un test «effectué pour déterminer la capacité d’une machine à afficher un comportement intelligent». L'idée principale est que, si un juge humain est engagé dans une conversation en langage naturel avec un ordinateur où il ne peut pas distinguer de manière fiable la machine de l'homme, la machine réussit le test. Ce test a été introduit par Alan Turing en 1950.

«Le test de Turing: un ordinateur peut-il passer pour un humain? - Alex Gendler ”de TED-Ed, YouTube.

U

Uncanny valley: Cette étrange vallée est «un sentiment commun troublant que les gens ressentent lorsque les androïdes (robots humanoïdes) et les simulations audio / visuelles ressemblent beaucoup aux humains, mais ne sont pas tout à fait réalistes».

"The Uncanny Valley" par Popular Science, YouTube.

V

Unité de traitement de la vision: Une unité de traitement de la vision (communément appelée «VPU») est un type de microprocesseur destiné à accélérer les technologies d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. De tels processeurs sont souvent conçus pour prendre en charge des tâches telles que le traitement complexe d'images.

«Le Myriad X VPU d’Intel reconnaît les utilisateurs en temps réel», par Newegg Studios, YouTube.

W

Watson: Supercalculateur IBM combinant intelligence artificielle et logiciel analytique complexe pour des performances optimales en guise de répondeur automatique. Il porte le nom du fondateur d’IBM: Thomas J. Watson.

«Supercalculateur: Watson (système informatique IBM) - Documentaire» de Ring Ding, YouTube.

X

x.ai: Logiciel d'IA qui planifie des réunions et des rendez-vous.

Y

Y Combinator: Une société de capital-risque basée aux États-Unis qui fournit un financement de démarrage pour les startups. L'organisation est un fervent partisan de l'intelligence artificielle.

"Sam Altman du Y-Combinator dit que AI peut rétablir l’égalité globale" par Bloomberg Technology, YouTube.

Z

Zoo: Le zoo Marwell, près de Winchester, en Angleterre, a mis en place un système de chauffage expérimental utilisant des capteurs infrarouges et un apprentissage automatique pour garder les animaux au chaud et à l’aise.

C'est tout le monde! J'espère que vous avez passé un bon moment à lire ce contenu.

“Robot in planet”, a fourni l'auteur.
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