Comment fonctionne l’intelligence artificielle : Les bases des systèmes artificiellement intelligents

L’intelligence artificielle (IA) est la science de la création de machines intelligentes, énormément utilisé dans le domaine de la santé notamment, comme expliqué dans cet article. L’IA a le pouvoir de résoudre des problèmes et de nous faciliter la vie. Elle peut également nous aider à lutter contre les activités criminelles, comme vous le verrez bientôt. Vous avez peut-être vu l’IA apparaître dans les médias populaires récemment, grâce à des films comme The Host, Deep Blue Sea et Black Mirror de Netflix. Mais l’IA existe depuis bien plus longtemps que cela. L’intelligence artificielle est l’une des plus anciennes choses connues de l’homme. Examinons l’intelligence artificielle depuis sa définition la plus élémentaire jusqu’à ses applications les plus modernes.

L’intelligence artificielle est la capacité d’une machine à faire preuve d’une aptitude ressemblant à celle d’un humain ou d’autres animaux. L’IA concerne en fait la capacité d’apprentissage des ordinateurs. Un ordinateur ne sait pas naturellement jouer aux échecs ou reconnaître des images. Mais avec l’IA, les ordinateurs peuvent apprendre à faire ces choses. L’IA apprend en analysant une grande quantité de données, puis en utilisant ces données pour faire des prédictions. Disons qu’un ordinateur sait que si vous lui fournissez davantage de données, il apprendra davantage. L’IA peut également apprendre à prendre des décisions sur la base de données antérieures. Pensez à une voiture à conduite autonome. Elle utilise l’IA pour reconnaître les panneaux de signalisation, calculer la vitesse des voitures qui l’entourent et déterminer comment aller du point A au point B.

Un réseau neuronal est un modèle informatique basé sur la façon dont le cerveau humain fonctionne. L’ordinateur combine les informations provenant de différentes parties du réseau pour générer une prédiction. Les réseaux neuronaux reçoivent des données et utilisent ces informations pour faire des prédictions. Comme ils sont basés sur le fonctionnement du cerveau humain, ils sont extrêmement efficaces en matière de prédiction. Ils sont également très flexibles. Vous pouvez créer différents types de réseaux neuronaux pour tout faire, de la reconnaissance d’images à la reconnaissance vocale en passant par l’évaluation des prêts. Et les réseaux neuronaux ne font pas de discrimination. Si vous lui donnez une photo de chat et une photo de chien, il peut analyser les images et créer un rapport sur les différences entre les chats et les chiens.

Un réseau neuronal apprend à faire des prédictions en analysant les données et en apportant des corrections. Par exemple, si la première prédiction est « le soleil se lèvera demain », le réseau neuronal apprend qu’elle est incorrecte et ajuste la prédiction suivante pour qu’elle soit « le soleil se lèvera à l’est ». Ce processus se poursuit jusqu’à ce que le réseau neuronal puisse prédire l’avenir avec précision. L’apprentissage profond est un type de réseau neuronal artificiel qui utilise un processus appelé apprentissage profond. Avec l’apprentissage profond, les réseaux neuronaux ne s’entraînent pas seulement sur un ensemble de données spécifique. Ils s’entraînent sur un ensemble de données, puis analysent et modélisent l’ensemble des données. Ils peuvent prendre des données et les représenter sous forme d’équations mathématiques.

L’IA peut aider les ordinateurs à reconnaître les images. Par exemple, la reconnaissance d’images peut être utilisée pour alimenter la recherche d’images, de sorte que les ordinateurs puissent trouver des photos ou des images que les humains ont téléchargées. Cela peut être particulièrement utile pour les personnes malvoyantes ou pour celles qui ont du mal à télécharger leurs images sur un service. Les ordinateurs peuvent également utiliser la reconnaissance d’image pour trouver des images. Par exemple, si vous voulez trouver des photos de vos amis ou de votre famille, vous n’avez pas besoin de les étiqueter ou de les rechercher manuellement dans un ordinateur.

L’apprentissage automatique est le processus automatisé d’analyse des données et de prédiction. Avec les réseaux neuronaux, vous pouvez analyser automatiquement les données et générer des prédictions. Vous pouvez utiliser ces données pour entraîner un modèle d’apprentissage automatique pour la reconnaissance d’images ou la reconnaissance vocale. Vous n’avez pas besoin d’étiqueter manuellement les images ou de transcrire les conversations. Vous introduisez les données dans un modèle d’apprentissage automatique, qui génère des prédictions. Vous pouvez ensuite vérifier manuellement les prédictions ou générer un rapport final. L’apprentissage automatique est également un moyen très efficace de former des réseaux neuronaux. Disons que vous disposez d’un réseau neuronal capable de prédire le type de prêt que vous obtiendrez. Vous pouvez le nourrir de milliers de prêts pour générer un modèle qui prédit les prêts. Vous pouvez ensuite utiliser ce modèle pour former automatiquement un réseau neuronal qui génère automatiquement des prêts.

L’intelligence artificielle est la capacité d’une machine à présenter une aptitude ressemblant à celle d’un humain ou d’autres animaux. L’IA concerne en réalité la capacité des ordinateurs à apprendre. Un ordinateur ne sait pas naturellement comment jouer aux échecs ou reconnaître des images. Mais avec l’IA, les ordinateurs peuvent apprendre à faire ces choses. L’IA apprend en analysant une grande quantité de données, puis en utilisant ces données pour faire des prédictions. Disons qu’un ordinateur sait que si vous lui fournissez davantage de données, il apprendra davantage. L’IA peut également apprendre à prendre des décisions sur la base de données antérieures. Pensez à une voiture à conduite autonome. Elle utilise l’IA pour reconnaître les panneaux de signalisation, calculer la vitesse des voitures qui l’entourent et déterminer comment se rendre du point A au point B. Un réseau neuronal est un modèle informatique basé sur le fonctionnement du cerveau humain. Un réseau neuronal combine des informations provenant de différentes parties du réseau pour générer une prédiction. Les réseaux neuronaux reçoivent des données et utilisent ces informations pour faire des prédictions. Comme ils sont basés sur le fonctionnement du cerveau humain, ils sont extrêmement efficaces en matière de prédiction. Ils sont également très flexibles. Vous pouvez créer différents types de réseaux neuronaux pour tout faire, de la reconnaissance d’images à la reconnaissance vocale en passant par l’évaluation des prêts. Et les réseaux neuronaux ne font pas de discrimination. Si vous lui donnez une photo de chat et une photo de chien, il peut analyser les images et créer un rapport sur les différences entre les chats et les chiens.