Principaux exemples de plats à emporter sur l’intelligence artificielle :
L’intelligence artificielle est une vaste branche de l’informatique qui se concentre sur la construction de machines intelligentes.
L’informaticien américain John McCarthy a inventé le terme d’intelligence artificielle en 1956.
L’intelligence artificielle et la robotique sont deux domaines totalement distincts.
Les quatre types d’intelligence artificielle sont les machines réactives , la mémoire limitée , la théorie de l’esprit et la conscience de soi .
D’autres sous-ensembles de l’IA incluent les mégadonnées , l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel .
Les exemples d’intelligence artificielle incluent Face ID , l’ algorithme de recherche et l’ algorithme de recommandation , entre autres.
Les mots intelligence artificielle peuvent sembler un concept lointain qui n’a rien à voir avec nous. Mais la vérité est que nous rencontrons plusieurs exemples d’ intelligence artificielle dans notre vie quotidienne.
De la recommandation de films de Netflix à Alexa d’ Amazon , nous nous appuyons désormais sur divers modèles d’ IA sans le savoir. Dans cet article, nous examinerons huit exemples de la manière dont nous utilisons déjà l’ intelligence artificielle .
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle est une vaste branche de l’informatique qui se concentre sur la construction de machines intelligentes. Grâce à l’ IA , ces machines peuvent apprendre de l’expérience, s’adapter à de nouvelles entrées et effectuer des tâches de type humain. Par exemple, les ordinateurs jouant aux échecs et les voitures autonomes dépendent fortement du traitement du langage naturel et de l’apprentissage en profondeur pour fonctionner.
L’informaticien américain John McCarthy a inventé le terme intelligence artificielle en 1956. À l’époque, McCarthy n’a créé le terme que pour distinguer le domaine de l’ IA de la cybernétique .
Cependant, l’IA est plus populaire que jamais aujourd’hui en raison de :
Augmentation des volumes de données
Les progrès de l’informatique et du stockage
Algorithmes avancés
Les films hollywoodiens ont tendance à dépeindre l’intelligence artificielle comme une technologie vilaine destinée à conquérir le monde.
Un exemple est le système de superintelligence artificielle , Skynet , de la franchise cinématographique Terminator . Il y a aussi VIKI , un supercalculateur IA du film I, Robot , qui a estimé qu’on ne peut pas faire confiance aux humains pour leur propre survie.
Holywood a également décrit l’IA comme des robots superintelligents , comme dans les films I Am Mother et Ex Machina .
Cependant, les technologies d’ IAactuelles ne sont pas aussi sinistres – ou tout à fait aussi avancées. Cela dit, ces représentations soulèvent une question essentielle :
Les robots sont-ils des exemples d’intelligence artificielle ?
Alex Knight / Unsplash.com
Non, pas exactement. L’intelligence artificielle et la robotique sont deux domaines totalement distincts. La robotique est une branche technologique qui traite des robots physiques – des machines programmables conçues pour effectuer une série de tâches. D’autre part, l’ IA implique le développement de programmes pour accomplir des tâches qui nécessiteraient autrement l’ intelligence humaine. Cependant, les deux domaines peuvent se chevaucher pour créer des robots artificiellement intelligents .
La plupart des robots ne sont pas artificiellement intelligents . Par exemple, les robots industrielssont généralement programmés pour effectuer les mêmes tâches répétitives. En conséquence, ils ont généralement des fonctionnalités limitées.
Cependant, l’introduction d’un algorithme d’ IAdans un robot industriel peut lui permettre d’effectuer des tâches plus complexes. Par exemple, il peut utiliser un algorithme de recherche de chemin pour naviguer de manière autonome dans un entrepôt.
Pour comprendre comment cela est possible, nous devons répondre à une autre question :
Quels sont les quatre types d’IA ?
Les quatre types d’intelligence artificiellesont les machines réactives, la mémoire limitée, la théorie de l’esprit et la conscience de soi . Ces types d’ IA existent sous la forme d’un type de hiérarchie, où le niveau le plus simple nécessite un fonctionnement de base, et le niveau le plus avancé est — eh bien, omniscient. D’autres sous-ensembles de l’IA incluent les mégadonnées, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel .
1. Machines réactives
Les types les plus simples de systèmes d’ IAsont réactifs. Ils ne peuvent ni apprendre des expériences ni former des souvenirs. Au lieu de cela, les machines réactives réagissent à certaines entrées avec une sortie.
Des exemples demachines d’intelligence artificielle dans cette catégorie incluent AlphaGo de Google et Deep Blue , le supercalculateur jouant aux échecs d’ IBM .
Affrontement entre AlphaGo AI de Google DeepMind et le joueur de Go professionnel 9 dan sud-coréen Lee Sedol. | Toujours tiré d’AlphaGo – Le film | Documentaire complet
Deep Blue peut identifier les pièces d’échecs et sait comment chacune d’elles se déplace. Bien que la machine puisse choisir le coup le plus optimal parmi plusieurs possibilités, elle ne peut pas prédire les coups de l’adversaire.
Une machine réactive ne repose pas sur une conception interne du monde. Au lieu de cela, il perçoit le monde directement et agit sur ce qu’il voit.
2. Mémoire limitée
La mémoire limitée fait référence à la capacité d’une IA à stocker des données précédentes et à les utiliser pour faire de meilleures prédictions. En d’autres termes, ces types d’ intelligence artificielle peuvent se pencher sur le passé récent pour prendre des décisions immédiates.
Notez qu’une mémoire limitée est requise pour créer chaque modèle d’apprentissage automatique . Cependant, le modèle peut être déployé en tant que type de machine réactive.
Les trois exemples significatifs d’ intelligence artificielle dans cette catégorie sont :
Apprentissage par renforcement : modèles qui apprennent à faire de meilleures prédictions après plusieurs cycles d’essais et d’erreurs.
Mémoire longue à court terme (LSTM) : modèles permettant de prédire l’élément suivant dans une séquence.
Réseaux antagonistes génératifs évolutifs (E-GAN) : Le modèle produit une sorte de chose en pleine croissance qui évolue.
En 2019, de petits bus jaunes autonomes ont été déployés à Berlin, faisant de la capitale allemande la première du pays à utiliser des véhicules autonomes sur les routes. | Falco/Pixabay.com
Les voitures autonomes sont des IA à mémoire limitée qui prennent des décisions immédiates en utilisant des données du passé récent.
Par exemple, les voitures autonomes utilisent des capteurs pour identifier les routes escarpées, les feux de circulation et les civils qui traversent les rues. Les véhicules peuvent ensuite utiliser ces informations pour prendre de meilleures décisions de conduite et éviter les accidents.
3. Théorie de l’esprit
En psychologie, la « théorie de l’esprit » fait référence à la capacité d’attribuer un état mental – croyances, intentions, désirs, émotions, connaissances – à soi-même et aux autres. C’est la raison fondamentale pour laquelle nous pouvons avoir des interactions sociales.
Malheureusement, nous n’avons pas encore atteint le type d’intelligence artificielle de la théorie de l’esprit. Bien que les assistants vocaux présentent de telles capacités, il s’agit toujours d’une relation à sens unique.
Par exemple, vous pourriez crier avec colère à Google Maps pour vous emmener dans une autre direction. Cependant, cela ne montrera pas d’inquiétude pour votre détresse et n’offrira pas de soutien émotionnel. Au lieu de cela, l’application de carte renverra le même rapport de trafic et ETA.
Un système d’ IAavec la théorie de l’esprit comprendrait que les humains ont des pensées, des sentiments et des attentes sur la façon d’être traités. De cette façon, il peut ajuster sa réponse en conséquence.
4. Conscience de soi
La dernière étape du développement de l’ IA consiste à construire des machines conscientes d’elles- mêmes, capables de se représenter elles-mêmes. C’est une extension et une avancée de la théorie de l’esprit AI .
Une machine consciente d’elle-même a une conscience de niveau humain, avec la capacité de penser, de désirer et de comprendre ses sentiments. Pour le moment, ces types d’ intelligence artificielle n’existent que dans les films et les pages de bandes dessinées. Les machines autonomes n’existent pas.
Bien que les machines conscientes d’elles-mêmes soient encore à des décennies, plusieurs exemples d’intelligence artificielle existent déjà dans notre vie quotidienne.
A quoi sert l’Intelligence Artificielle aujourd’hui ?
Plusieurs exemples d’intelligence artificielle ont un impact sur nos vies aujourd’hui. Ceux-ci incluent FaceID sur les iPhones , l’ algorithme de recherche sur Google et l’ algorithme de recommandationsur Netflix . Vous trouverez également d’autres exemples de la façon dont l’ IA est utilisée aujourd’hui sur les réseaux sociaux , les assistants numériques comme Alexa et les applications de covoiturage comme Uber .
1. Technologie de détection et de reconnaissance des visages
Les filtres virtuels sur Snapchat et le déverrouillage FaceID sur iPhone sont deux exemples d’ applications d’IA aujourd’hui. Alors que le premier utilise la technologie de détection de visage pour identifier n’importe quel visage, le second s’appuie sur la reconnaissance faciale .
Alors, comment ça marche?
La caméra TrueDepth des appareils Apple projette plus de 30 000 points invisibles pour créer une carte de profondeur de votre visage. Il capture également une image infrarouge du visage de l’utilisateur.
La technologie FaceID d’Apple aide à protéger les informations que les utilisateurs stockent dans leur iPhone et iPad Pro. Face ID utilise la caméra TrueDepth et l’apprentissage automatique pour une solution d’authentification sécurisée. | Toujours tiré du lancement de l’iPhone X en 2017. | Pomme
Après cela, un algorithme d’apprentissage automatique compare le scan de votre visage avec ce qu’est une donnée faciale précédemment enregistrée . De cette façon, il peut déterminer s’il faut déverrouiller l’appareil ou non.
Selon Apple , FaceID s’adapte automatiquement aux changements d’apparence de l’utilisateur. Ceux-ci incluent le maquillage cosmétique, la pousse des poils du visage ou le port de chapeaux, de lunettes ou de lentilles de contact.
Le géant de la technologie basé à Cupertino a également déclaré que la chance de tromper FaceID était d’une sur un million.
2. Éditeur de texte
Plusieurs éditeurs de texte s’appuient aujourd’hui sur l’intelligence artificielle pour offrir la meilleure expérience d’écriture.
Par exemple, les éditeurs de documents utilisent un algorithme NLP pour identifier l’utilisation incorrecte de la grammaire et suggérer des corrections. Outre la correction automatique, certains outils d’écriture fournissent également des notes de lisibilité et de plagiat.
INK est alimenté par une technologie de traitement du langage naturel qui lui permet de faire des recommandations SEO intelligentes, aidant les rédacteurs et les spécialistes du marketing à rendre leur contenu plus pertinent pour leur public cible. | ENCRE | inkforall.com
Cependant, des éditeurs tels que INK ont poussé l’utilisation de l’ IA un peu plus loin pour fournir des fonctions spécialisées. Il utilise l’intelligence artificielle pour proposer des recommandations intelligentes d’optimisation du contenu Web.
Tout récemment, INK a publié une étude montrant comment sa plate-forme d’écriture alimentée par l’IA peut améliorer la pertinence du contenu et aider à générer du trafic vers les sites. Vous pouvez lire leur étude complète ici .
3. Médias sociaux
Les plateformes de médias sociaux telles que Facebook , Twitter et Instagram s’appuient fortement sur l’intelligence artificielle pour diverses tâches.
Actuellement, ces plateformes de médias sociaux utilisent l’ IA pour personnaliser ce que vous voyez sur vos flux. Le modèle identifie les intérêts des utilisateurs et recommande un contenu similaire pour les maintenir engagés.
Les réseaux sociaux utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle pour personnaliser les flux d’utilisateurs et filtrer les informations inutiles telles que les discours de haine et les publications incitant à la violence et à la discrimination. | 200 degrés/Pixabay.com
De plus, les chercheurs ont formé des modèles d’ IApour reconnaître les mots-clés, les phrases et les symboles haineux dans différentes langues. De cette façon, l’ algorithme peut supprimer rapidement les publications sur les réseaux sociaux qui contiennent des discours de haine.
Voici d’ autres exemples d’intelligence artificielle dans les médias sociaux :
Emoji dans le cadre d’un texte prédictif
Reconnaissance faciale pour taguer automatiquement des amis sur les photos
Filtre intelligent pour identifier et supprimer les spams
Réponses intelligentes pour répondre rapidement aux messages
Les projets de plate-forme de médias sociaux impliquent l’utilisation de l’intelligence artificielle pour identifier les problèmes de santé mentale. Par exemple, un algorithme pourrait analyser le contenu posté et consommé pour détecter les tendances suicidaires.
4. Chatbots
Obtenir des requêtes directement d’un représentant du client peut prendre beaucoup de temps. C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle .
Les informaticiens forment des robots de chat ou des chatbots pour imiter les styles de conversation des représentants des clients en utilisant le traitement du langage naturel .
Les chatbots sont actuellement utilisés par de nombreuses entreprises pour aider les clients potentiels dans leurs requêtes. | 200 degrés/Pixabay.com
Les chatbots peuvent désormais répondre aux questions qui nécessitent une réponse détaillée à la place d’une réponse spécifique oui ou non. De plus, les bots peuvent apprendre des mauvaises notes précédentes pour assurer une satisfaction client maximale.
En conséquence, les machines effectuent désormais des tâches de base telles que répondre aux FAQ ou prendre et suivre les commandes.
5. Algorithme de recommandation
Les plates-formes de diffusion multimédia telles que Netflix , YouTube et Spotify s’appuient sur un système de recommandation intelligent alimenté par l’ IA .
Premièrement, le système collecte des données sur les intérêts et le comportement des utilisateurs à l’aide de diverses activités en ligne. Après cela, des algorithmes d’ apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur analysent les données pour prédire les préférences.
C’est pourquoi vous trouverez toujours des films que vous êtes susceptible de regarder sur la recommandation de Netflix. Et vous n’aurez pas à chercher plus loin.
6. Algorithme de recherche
Les algorithmes de recherche garantissent que les meilleurs résultats sur la page de résultats du moteur de recherche (SERP) ont les réponses à nos requêtes. Mais comment cela se produit-il?
Les sociétés de recherche incluent généralement un certain type d’ algorithme de contrôle de la qualité pour reconnaître le contenu de haute qualité. Il fournit ensuite une liste de résultats de recherche qui répondent le mieux à la requête et offre la meilleure expérience utilisateur.
Les moteurs de recherche comme Google sont alimentés par plusieurs algorithmes qui l’aident à faire correspondre les requêtes des gens avec les meilleures réponses disponibles en ligne. | Google
Étant donné que les moteurs de recherche sont entièrement constitués de codes, ils s’appuient sur la technologie de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les requêtes.
En octobre 2011, Siri d’Apple est devenu le premier assistant numérique à être standard sur un smartphone. Cependant, les assistants vocaux ont parcouru un long chemin depuis lors.
Aujourd’hui, Google Assistant intègre le NLP et le ML avancés pour bien maîtriser le langage humain. Non seulement il comprend des commandes complexes, mais il fournit également des sorties satisfaisantes.
Google Assistant est l’un des assistants numériques les plus populaires disponibles aujourd’hui. | Kaufdex/Pixabay.com
De plus, les assistants numériques disposent désormais de capacités adaptatives pour analyser les préférences, les habitudes et les horaires des utilisateurs. De cette façon, ils peuvent organiser et planifier des actions telles que des rappels, des invites et des horaires.
Par exemple, les thermostats intelligents tels que Nest utilisent nos habitudes quotidiennes et nos préférences de chauffage/refroidissement pour ajuster les températures de la maison. De même, les réfrigérateurs intelligents peuvent créer des listes de courses en fonction de ce qui manque sur les étagères du réfrigérateur.
La façon dont nous utilisons l’intelligence artificielle à la maison évolue encore. De plus en plus de solutions d’ IAanalysent désormais le comportement humain et fonctionnent en conséquence.
Conclusion : autres exemples d’intelligence artificielle
Nous rencontrons quotidiennement l’ IA , que vous surfiez sur Internet ou écoutiez de la musique sur Spotify.
D’autres exemples d’ intelligence artificielle sont visibles dans les applications de messagerie intelligentes, le commerce électronique , les applications de clavier intelligent, ainsi que la banque et la finance. L’intelligence artificielle joue désormais un rôle important dans nos décisions et notre mode de vie.
