Les algorithmes sont présentés, associées aux Big Data, comme la base de l'Intelligence Artificielle.Les algorithmes sont des calculs et raisonnements programmés qui permettent d'arriver à un résultat à partir de connaissance qui sont transmises à la machine.
Mais les algorithmes ne sont-ils que des "moules" rigides incapables d'autre chose que de reproduire à l'identique ce qu'on leur a appris par programmation (voir mes articles ...)
Non.
Voici pourquoi :
Les algorithmes de l'Intelligence Artificielle possèdent des caractéristiques qui les font évoluer de la simple programmation à l'apprentissage :
- Ils se "nourrissent" d'informations soit dans des dialogues en langage naturel avec des humains
- soit dans des Big Data où ils se construisent des modèles de représentation de la réalité
- ces modèles construits démontrent de leur capacité d'apprendre (machine learning)
- ces modèles appris servent à leur tour à construire de nouveaux raisonnements et logiques de calcul. Ce sont des couches d'apprentissage qui constituent un apprentissage profond (deep learning)
Les machines acquièrent de la connaissance et de l'expertise : ce sont des systèmes cognitifs
Au contact d'experts expérimentés, les machines apprennent et intègrent leurs connaissances et leurs expériences.
Il s'agit là d'un transfert d'expertise qui permet de diffuser celle-ci à leur tour à d'autres.
On peut avoir recours à elles pour résoudre de nouveaux problèmes.
Elles apprennent à leur tour de leurs erreurs.
Ces systèmes ne sont plus déterministes, car ils travaillent sur les probabilités
A partir :
- des Big Data et de toutes les corrélations qu'elles peuvent établir
- des expériences qu'elles même "vivent" (ou plutôt ont connaissance, ce qui est bien plus réduit)
- des inter-actions avec leur environnement
les processus d'auto-apprentissages acquièrent de plus en plus d'autonomie dans le sens où ils ne sont plus prévisibles mais développent leurs propres connaissances et capacités.
Elles sont nombreuses pour une bonne raison : les humains construisent intelligences artificielles à leur image.
Mais ce sont des "copies".
Les machines peuvent surpasser l'homme dans des domaines spécialisés comme une voiture qu'un humain ne peut espérer battre à la course. Comme un ordinateur calculera plus vite qu'un humain.
Si les machines contrairement à l'humain ne savent pas improviser, elles savent maintenant apprendre et c'est déjà remarquable.
Il reste toujours une différence énorme avec l'intelligence humaine capable d'improvisation, mais l'intelligence artificielle est capable d'apprendre
On peut lister toutes es ressemblances entre intelligence humaine et intelligence artificielle.Elles sont nombreuses pour une bonne raison : les humains construisent intelligences artificielles à leur image.
Mais ce sont des "copies".
Les machines peuvent surpasser l'homme dans des domaines spécialisés comme une voiture qu'un humain ne peut espérer battre à la course. Comme un ordinateur calculera plus vite qu'un humain.
Si les machines contrairement à l'humain ne savent pas improviser, elles savent maintenant apprendre et c'est déjà remarquable.
Plongez-vous dans le grand débat "éthique et numérique" que la CNIL a organisé en janvier 2017
D'un contenu très accessible et passionnant, la CNIL a réuni à la fois de spécialistes (qui pour une fois parle de façon compréhensible), des universitaires, des journalistes, des spécialistes du droit et des dirigeants d'entreprise du numérique.Ces échanges sur le thème "éthique et numérique" sont passionnants, mais ont aussi des enjeux éthiques pour en tirer des recommandations de politique publique.
Vous pouvez suivre en vidéos :
- la présentation (8 mn) : profitez sur cette page YouTube des vidéos de la CNIL sur ces sujets.
- le sondage sur les algorithmes (12 mn)
- et le débat entre les invités prestigieux (1 h 26)
Les différents thèmes et le débat portent sur :
