Ces dernières années, avec l'explosion de la révolution industrielle 4.0 , des termes tels que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond deviennent progressivement populaires et deviennent des concepts que les citoyens de l'ère 4.0 doivent appréhender.
La relation entre ces trois concepts peut être expliquée en les imaginant comme des cercles, dans lesquels l'IA - l'idée apparue la plus tôt - est le plus grand cercle, suivi de l'apprentissage automatique - le concept apparu plus tard, et enfin de l'apprentissage profond - qui est le moteur le boom actuel de l'IA - est le plus petit cercle.
Le lien entre l’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond
Construire un système d’IA est bien sûr extrêmement compliqué, mais le comprendre n’est pas si difficile. La plupart des intelligences artificielles actuelles ne sont que de très bonnes machines à deviner (des machines à deviner, similaires à notre cerveau). Vous donnez au système un ensemble de données (telles que les chiffres de 1 à 10) et demandez au système de modéliser (x + 1, en partant de 0) et de faire des prédictions. (Le prochain numéro sera onze). Il n’y a pas de magie, c’est ce que fait le cerveau humain tous les jours : utiliser ce que nous savons pour deviner ce que nous ne savons pas.
Ce qui différencie l’IA des autres programmes informatiques, c’est qu’au lieu d’avoir à créer des programmes spécifiques pour chaque cas, nous pouvons entièrement enseigner l’IA (apprentissage automatique), et elle a également la capacité d’apprendre automatiquement en profondeur. Ces trois concepts peuvent être essentiellement définis comme suit :
Intelligence artificielle (IA) : une machine capable d'imiter le comportement et la pensée humains.
Apprentissage automatique : fonctionnalité de l'IA qui permet aux experts de former l'IA à reconnaître des modèles de données et à faire des prédictions.
Deep learning : Une petite technique de machine learning, permettant aux machines de s’entraîner elles-mêmes.
La relation entre l’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond
L’IA peut être définie comme une branche de l’informatique concernée par l’automatisation du comportement intelligent. L'IA fait partie de l'informatique et doit donc être basée sur des principes théoriques solides et applicables dans le domaine. Pour faire simple, c’est facile à comprendre : c’est l’intelligence des machines créées par les humains. Cette intelligence peut penser, réfléchir, apprendre,... comme l'intelligence humaine. Traitez les données à un niveau plus vaste, plus étendu, plus systématique, plus scientifique et plus rapide que les humains.
Cependant, à l’heure actuelle, la technologie de l’IA présente encore de nombreuses limites. Par exemple , Alexa est une grande femme de ménage, l'un des symboles les plus populaires des applications d'intelligence artificielle, mais elle ne parvient toujours pas à passer le test de Turing.
Bref, ce que nous faisons aujourd’hui avec l’IA s’inscrit dans le concept de « Narrow AI ». Cette technologie est capable d’effectuer des tâches spécifiques de la même manière, voire mieux, que les humains. Des exemples d'« IA étroite » dans la pratique incluent la technologie de classification d'images de Pinterest ou la reconnaissance faciale pour identifier des amis sur Facebook .
Ces technologies démontrent certains aspects de l’intelligence humaine, mais comment y parviennent-elles ? D’où vient cette sagesse ? Passons au cercle suivant : l’apprentissage automatique.
L'apprentissage automatique est un terme général désignant l'acte d'apprendre à un ordinateur à améliorer une tâche qu'il exécute. Plus précisément, l'apprentissage automatique fait référence à tout système dans lequel les performances d'un ordinateur lors d'une tâche s'améliorent après avoir terminé cette tâche plusieurs fois. En d’autres termes, la capacité la plus fondamentale de l’apprentissage automatique consiste à utiliser des algorithmes pour analyser les informations disponibles, en tirer des leçons, puis prendre une décision ou faire une prédiction sur quelque chose en rapport. Au lieu de créer un logiciel avec des actions et des instructions détaillées pour effectuer une tâche spécifique, les ordinateurs sont « entraînés » à l'aide de données et d'algorithmes pour apprendre à effectuer la tâche.
Sans l’apprentissage automatique, l’IA actuelle serait assez limitée, car elle donne aux ordinateurs le pouvoir de comprendre des choses sans être explicitement programmés. Pour un exemple de type d'apprentissage automatique, disons que vous souhaitez un programme capable d'identifier les chats sur les photos :
En général, l’application de l’apprentissage automatique est aujourd’hui extrêmement populaire et son utilité ne fait aucun doute.
On peut dire que jusqu’à présent, l’IA a réalisé de nombreux progrès considérables. Considérez-le comme un type d’apprentissage automatique doté de « réseaux de neurones » profonds capables de traiter les données de la même manière qu’un cerveau humain. La principale différence ici est que les humains n'auront pas besoin d'enseigner à un programme d'apprentissage en profondeur à quoi ressemble un chat, mais simplement de lui fournir toutes les images de chats nécessaires, et il le découvrira par lui-même, en auto-apprenant. Les étapes à suivre sont les suivantes :
En bref : le Deep Learning est un type d’apprentissage automatique dans lequel la machine s’entraîne. L’apprentissage profond nécessite beaucoup plus de données d’entrée et de puissance de calcul que l’apprentissage automatique, mais il a commencé à être déployé par de grandes entreprises technologiques telles que Facebook et Amazon. Parmi eux, l'un des noms les plus célèbres de l'apprentissage automatique est AlphaGo, un ordinateur capable de jouer au Go contre lui-même jusqu'à ce qu'il puisse prédire les mouvements les plus précis, suffisamment pour battre de nombreux champions du monde.
L’apprentissage profond a permis d’appliquer de nombreux problèmes machine du monde réel tout en élargissant le domaine global de l’intelligence artificielle. L’apprentissage profond bouleverse la façon dont les humains travaillent en permettant à toutes sortes de machines d’assistance de fonctionner de manière proche ou identique à celle des humains. Voitures sans conducteur, meilleurs soins de santé humaine… Tout cela est réalisé de nos jours. L'IA est le présent et l'avenir du monde. Avec l’aide du deep learning, l’IA peut réaliser les rêves de science-fiction que nous imaginons depuis si longtemps.
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