Intégration de l'IA dans la vie quotidienne et les événements

Rise de l'intelligence artificielle (IA) en 2024: tout ce que vous avez besoin de savoir

L'intelligence artificielle (IA) est la simulation des processus d'intelligence humaine par la technologie, en particulier les ordinateurs. Les applications d'intelligence artificielle comprennent des systèmes experts, le traitement du langage naturel (PNL), la reconnaissance de la parole et la vision machine. À mesure que le buzz autour de l'IA se développe, les entreprises se précipitaient pour promouvoir la façon dont leurs biens et services l'utilisent. Souvent, ils se réfèrent à "l'IA" comme une technologie bien établie comme l'apprentissage automatique. L'IA nécessite du matériel et des logiciels spécialisés pour créer et former des algorithmes d'apprentissage automatique. Il y a eu une utilisation massive de l'IA de nos jours. Dans cet article, nous discuterons de tout ce que vous devriez savoir sur l'IA.

AI forte contre AI faible

L'IA est souvent divisée en AI étroite (ou faible) et Général (ou ferme).

Étroite

Ce type d'intelligence artificielle fait référence aux modèles formés pour exécuter des tâches spécifiques. L'IA étroite remplit uniquement les fonctions pour lesquelles il est programmé, sans capacité à généraliser ou à apprendre au-delà de sa programmation initiale. Les assistants virtuels comme Apple Siri et Amazon Alexa et les moteurs de recommandation sur les services de streaming tels que Spotify et Netflix sont des exemples d'intelligence artificielle étroite.

AI général

Il est plus communément appelé intelligence générale artificielle (AGI). Si AGI est construit, il peut faire tous les travaux intellectuels qu'un humain peut. Pour ce faire, AGI devrait appliquer le raisonnement dans plusieurs domaines pour comprendre les problèmes complexes dont il fallait être plus exceptionnellement formés pour résoudre. Ceci, à son tour, nécessiterait ce qui est connu dans l'IA sous le nom de logique floue: une approche qui permet des zones grises et des gradations d'incertitude plutôt que des résultats binaires, en noir et blanc.

Quatre types de machines réactives de l'IA Ces systèmes d'intelligence artificielle n'ont pas de mémoire et sont spécifiques à la tâche. Un exemple est Deep Blue, un algorithme d'échecs IBM qui a battu le grand maître des échecs russes Garry Kasparov dans les années 1990. Le bleu profond pourrait identifier des pièces sur un échec et faire des prédictions, mais parce qu'il manquait de mémoire, il ne pouvait pas utiliser les expériences précédentes pour guider les futures. Mémoire limitée Ces systèmes d'IA contiennent de la mémoire, leur permettant de tirer parti des expériences antérieures pour influencer les décisions futures. Certaines des fonctions de prise de décision dans les automobiles autonomes sont structurées de cette manière. La théorie de l'esprit «théorie de l'esprit» est un mot psychologique. Lorsqu'il est utilisé pour décrire l'intelligence artificielle, il se réfère à un système qui comprend les émotions. Ce type d'IA peut interpréter les intentions humaines et les comportements de prévision, dont les systèmes d'IA ont besoin pour devenir des membres précieux des équipes historiquement humaines. Conscience de soi. Cette catégorie comprend des systèmes d'IA avec un sentiment de soi, en leur donnant conscience. Les machines avec conscience de soi comprennent leur état actuel. Cette forme d'IA n'existe pas actuellement.

 Technologie AI aujourd'hui

Automatisation L'intelligence artificielle améliore les technologies d'automatisation en élargissant la portée, la complexité et le nombre de tâches qui peuvent être automatisées. Robotic Process Automation (RPA) est un exemple de la façon dont les opérations de traitement des données basées sur des règles basées sur des règles ont été réalisées auparavant peuvent être automatisées. Parce que AI permet aux robots RPA de s'adapter aux nouvelles données et à répondre dynamiquement aux changements de processus, la combinaison des compétences en IA et en apprentissage automatique permet à la RPA de gérer des processus plus compliqués.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est la science de l'enseignement des ordinateurs pour apprendre des données et faire des jugements sans les programmer directement. Deep Learning, une sous-classe de l'apprentissage automatique, utilise des réseaux de neurones sophistiqués pour effectuer efficacement des analyses prédictives avancées. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont généralement classés en trois types: l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage du renforcement.

● Les trains d'apprentissage supervisés sur les modèles sur des ensembles de données étiquetés, leur permettant de repérer correctement les modèles, de prévoir les résultats et de classer correctement les nouvelles données.

● L'apprentissage non supervisé enseigne les modèles à rechercher des corrélations ou des groupements sous-jacents via des ensembles de données non marqués.

● L'apprentissage du renforcement fournit une technique différente, des modèles d'enseignement pour prendre des décisions en se comportant comme des agents et en recevant des commentaires sur leurs actions.

ComputerSion

La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle qui enseigne aux machines comment percevoir le monde visuel. À l'aide de modèles d'apprentissage en profondeur, les systèmes de vision par ordinateur peuvent apprendre à identifier et à classer les objets et à porter des jugements basés sur l'analyse des informations visuelles, telles que les photos et les vidéos de la caméra. Le principal objectif de la vision par ordinateur est d'imiter ou d'améliorer le système visuel humain avec des algorithmes d'IA. La vision par ordinateur est utilisée dans diverses applications, notamment l'identification de la signature, l'analyse des images médicales et les voitures autonomes. La vision à la machine, généralement confondue avec la vision par ordinateur, fait référence à l'utilisation de la vision par ordinateur pour évaluer les données de caméra et de vidéo dans l'automatisation industrielle, telles que les processus de fabrication.

Robotique

La robotique est une branche de l'ingénierie qui étudie la conception, la fabrication et le fonctionnement des robots. Les applications robotiques comprennent l'industrie, où les robots mènent des tâches monotones ou dangereuses en ligne d'assemblage et les expéditions d'exploration dans des endroits éloignés et difficiles à accès tels que l'espace et la mer profonde. La combinaison de l'IA et de l'apprentissage automatique augmente considérablement les capacités des robots en leur permettant de porter des jugements autonomes plus instruits et de s'adapter à de nouvelles conditions et données. Par exemple, les robots avec la vision machine peuvent apprendre à classer les marchandises sur un plancher d'usine en fonction de la forme et de la couleur.

Traitement du langage naturel

NLPIS Le traitement du langage humain par les programmes informatiques. Les algorithmes PNL peuvent interpréter et interagir avec le langage humain, exécuter des fonctions comme la traduction, la reconnaissance de la parole et l'analyse des sentiments. L'une des applications les plus anciennes et les plus connues de la PNL est la détection de spam, qui examine la ligne d'objet et le texte d'un e-mail pour déterminer s'il s'agit d'ordures. Les applications NLP plus complexes incluent des LLM comme Chatgpt et Claude d'Anthropic.

AI génératif

L'IA générative fait référence aux systèmes d'apprentissage automatique qui génèrent de nouvelles données basées sur des invites de texte, y compris du texte, des photos, de la musique, de la vidéo, du code logiciel, des séquences génétiques et des structures de protéines. Grâce à une formation sur d'énormes ensembles de données, ces algorithmes comprennent finalement les modèles des formes de supports qu'ils seront invités à générer, ce qui leur permet de créer de nouveaux documents similaires aux données de formation.

L'IA générative a augmenté en popularité après le lancement de générateurs de texte et d'image largement disponibles en 2022, tels que Chatgpt, Dall-E et MidJourney, et est maintenant utilisé dans les milieux commerciaux. Bien que de nombreux outils d'IA génératifs aient un grand potentiel, ils posent également des questions sur le droit d'auteur, l'utilisation équitable et la sécurité, qui sont toujours en cours de débat dans le secteur technologique. Autonomousvehicules Les véhicules autonomes, souvent appelés automobiles autonomes, peuvent sentir et naviguer dans leur environnement avec peu ou pas d'entrée humaine. Ces voitures utilisent une combinaison de technologie, y compris le radar, le GPS et divers algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique, tels que la reconnaissance d'image. Ces algorithmes utilisent la conduite réelle, le trafic et les données de cartographie pour prendre des décisions intelligentes sur le moment de freiner, de tourner et d'accélérer, comment rester dans une voie spécifique et comment éviter les obstacles inattendus, tels que les piétons. Bien que la technologie se soit considérablement améliorée ces dernières années, l'objectif ultime d'avoir une voiture autonome qui peut complètement remplacer un conducteur humain n'a pas encore été rempli.

Conclusion

L'intelligence artificielle (IA) est passée d'un concept théorique à une composante essentielle de la vie moderne, modifiant les industries et les interactions quotidiennes. Les applications d'IA augmentent l'efficacité, permettent de nouveaux modèles commerciaux et l'amélioration de la qualité de vie dans des industries allant des soins de santé et de la finance au divertissement et au transport