Discussion:
L'Intelligence Artificielle n'existe pas
(trop ancien pour répondre)
Cardinal de Hère
2019-01-25 16:15:34 UTC
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Intéressant entrevue de Luc Julia sur l'IA. Pour les pressés cette
phrase de l'interviewé : "l'humain a quelque chose en plus."

<https://www.journaldugeek.com/dossier/lintelligence-artificielle-nexiste-interview-de-luc-julia-cocreateur-de-siri/>

“L’intelligence artificielle n’existe pas” : interview de Luc Julia, le
cocréateur de Siri
Intelligence artificielle

“L’intelligence artificielle n’existe pas.” C’est le titre un brin
provoc’ de l’excellent livre de Luc Julia qui sort aujourd’hui aux
Editions First. Pas que le vice-président de l’innovation chez Samsung
nie les importants progrès réalisés dans divers domaines notamment celui
de la reconnaissance d’images. Mais selon lui, la manière dont
l’intelligence artificielle est présentée est souvent erronée.
Explications.

Journal du Geek : Votre livre s’intitule “L’intelligence artificielle
n’existe pas”.
Qu’entendez-vous par là exactement?

On entend dire tout et n’importe quoi sur l’IA. C’est l’IA telle qu’elle
nous est présentée qui n’existe pas. Je pense que cela vient en partie
du terme utilisé pour désigner ce domaine. On parle d’intelligence
artificielle alors qu’il n’y a pas d’intelligence là-dedans. Le machine
learning, le deep learning… tout cela existe bel et bien. Il y a
d’ailleurs plein d’avancées dedans et nous n’en sommes qu’au début. Mais
il ne faut pas gâcher cela en faisant croire des choses qui n’existent
pas ou en faisant peur aux gens.

JDG : Quelles erreurs fait-on fréquemment lorsqu’on parle d’IA ? Est-ce
lié à une confusion autour des différents niveaux d’IA ?

Ce qu’on appelle IA généralisée, ça n’existe pas et avec les techniques
actuelles, cela n’existera jamais. Ce qu’on appelle IA faible, c’est
l’IA d’aujourd’hui, c’est ce qu’on fait avec du machine learning, du
deep learning et cela n’a rien à voir avec de l’intelligence. C’est là
que se situe l’erreur. Prenons l’exemple de Kasparov qui se fait battre
par Deep Blue en 1997. Est-ce une preuve de l’intelligence de la
machine? Pas du tout. Car qu’a-t-on fait fait exactement ici ? On a
modélisé toutes les possibilités aux échecs (1053). Pour un homme, c’est
beaucoup. Mais en 1997, c’est possible de le faire sur Deep Blue.
Partant de là, Kasparov a beau être brillant, il a perdu, forcément.

Avec le jeu de Go, c’est un peu différent car on ne peut pas modéliser
toutes les possibilités. Une partie d’entre elles ont cependant été
modélisées et des modèles statistiques aident à combler les trous. Ce
n’est pas aussi propre qu’aux échecs mais globalement on a beaucoup plus
de possibilités en mémoire qu’un joueur humain. Donc il n’y pas
d’intelligence, c’est simplement une masse de données et un peu de
statistiques.

Il suffit d’ailleurs de regarder les chiffres : DeepMind, c’est 1500
CPU, environ 300 GPU, quelques TPU et 440 kWh. L’humain en face, c’est
20 Wh. Et lui sait faire bien d’autres choses que de jouer au go ! Cela
prouve qu’il s’agit d’approches complètement différentes et qu’il est
ridicule de penser qu’on est proche de l’intelligence. C’est également
flagrant si l’on regarde du côté de la vision. On a construit des
systèmes capables de reconnaître des chats avec un taux de réussite de
95% en leur fournissant 100 000 images de chats. Alors qu’un enfant n’a
besoin que de deux images de chat pour en reconnaître un toute sa vie,
avec un taux de réussite de 100%.

JDG : Qu’est-ce qui rend l’intelligence artificielle si éloignée de
l’intelligence humaine ?

L’intelligence artificielle n’est que de la reconnaissance. Nous
apprenons des choses aux machines, on leur donne des exemples. Elles
s’appuient sur la reconnaissance. L’humain utilise également cela mais
il a quelque chose en plus : la connaissance. D’où cela vient, est-ce de
l’inné, de l’acquis ? Je n’en sais rien. Mais l’humain a quelque chose
en plus.

JDG : Sur quoi sont basées les méthodes d’apprentissage dans l’IA ?

Aujourd’hui, des recherches essayent d’aller vers des méthodes
différentes, basées sur le small data mais, pour le moment, la plupart
des méthodes sont basées sur le big data. Or, si on veut arriver à de la
vraie intelligence artificielle, il faudra recourir à d’autres méthodes
que celles utilisées aujourd’hui. S’agira-t-il de méthodes avec de la
biologie, de la physique, du quantum… sans doute un mix de tout cela. Je
pense en tout cas qu’il faudra une approche multidisciplinaire.

JDG : quels sont les domaines dans lesquels l’IA a fait le plus de progrès ?

La vision. Nous avons fait des progrès extraordinaires dedans. Ne
serait-ce qu’en médecine. Aujourd’hui, avec quelques dizaines de
millions d’images du cancer du sein, on peut diagnostiquer quelque chose
très en amont avec un taux de réussite de 99,9%. Un radiologue qui va
voir quelques milliers de radios du sein au cours de sa carrière ne peut
pas diagnostiquer avec un tel taux de réussite, à un stade aussi
précoce. L’autre domaine dans lequel il y a eu beaucoup de progrès,
c’est la reconnaissance vocale.

Quels problèmes l’IA peut-elle poser ?

Aujourd’hui, les problèmes posés par l’IA sont ceux que les humains
créent eux-mêmes. Le premier, c’est le bug. Le deuxième est lié aux sets
de données biaisés. Si j’utilise volontairement ou involontairement des
données orientées dans un certain sens -politiquement par exemple- pour
entraîner mon IA, je créé une IA biaisée. Il faudra réguler tout cela.
Pas trop tôt car cela peut freiner innovation mais à terme, il faudra
des instances de régulation. L’autre problème est celui dont je parlais
tout à l’heure avec les 440 kWh : certains systèmes utilisent énormément
de ressources. Le danger écologique est réel. Il faudrait essayer de
décentraliser tout cela. Et développer des systèmes qui ont besoin de
sets de données plus petits.

JDG : De quelle façon l’IA va évoluer selon vous ?

Nous en sommes au balbutiements du machine learning. Nous allons avoir
des systèmes de plus en plus performants. Tout les domaines liées à la
reconnaissance vont s’améliorer. J’espère aussi que nous allons aller
vers une société de l’intelligence des objets, où les objets vont
devenir nos assistants, où la smart home va réussir à émerger.
"René Groumal
2019-01-25 17:37:17 UTC
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Post by Cardinal de Hère
Intéressant entrevue de Luc Julia sur l'IA. Pour les pressés cette
phrase de l'interviewé : "l'humain a quelque chose en plus."
<https://www.journaldugeek.com/dossier/lintelligence-artificielle-nexiste-interview-de-luc-julia-cocreateur-de-siri/>
Raseur.
News
2019-01-25 20:26:43 UTC
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effectivement comme dit le monsieur il n’y a rien.. Absolument aucun progrès

parler de la reconnaissance de l’image, de la voix ou autre comme de l’IA c’est de la stupidité pas plus

la peur de l'intelligence artificielle est alimentée par des gens ne comprenant rien à l'informatique et destinée à des gens qui ne comprennent rien à l'informatique

le problème c’est qu’on est même pas sur la bonne piste avec les mathématiques et l’électronique basée sur des transistors à 2 états et qui a atteint son max d’intégration depuis déjà longtemps

l’ordinateur ne jouera jamais les échecs comme l’humain malgré la défaite de Kasparov. Aucun ordinateur même dans 1000 ans n'inventera le sacrifice de Karpov joué par deep blue dans la dernière partie de 1997

l’ordinateur ne fait pas de sacrifices .. sa capacité de calcul même dans 1000 ans ne le permettra pas

Un sacrifice comme celui de Kasparov vs Topalov 1999 est basé sur un peu de calcul mais beaucoup d’intuition. L’intuition est basée sur l’expérience.
L’ordinateur n’a ni l’un ni l’autre et il ne les aura jamais

Déjà en termes de langages de programmation IA on est comme des cons depuis des dizaines d’années
Post by Cardinal de Hère
Intéressant entrevue de Luc Julia sur l'IA. Pour les pressés cette
phrase de l'interviewé : "l'humain a quelque chose en plus."
Cardinal de Hère
2019-01-25 23:12:20 UTC
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Post by News
effectivement comme dit le monsieur il n’y a rien.. Absolument aucun progrès
parler de la reconnaissance de l’image, de la voix ou autre comme de l’IA c’est de la stupidité pas plus
la peur de l'intelligence artificielle est alimentée par des gens ne comprenant rien à l'informatique et destinée à des gens qui ne comprennent rien à l'informatique
le problème c’est qu’on est même pas sur la bonne piste avec les mathématiques et l’électronique basée sur des transistors à 2 états et qui a atteint son max d’intégration depuis déjà longtemps
l’ordinateur ne jouera jamais les échecs comme l’humain malgré la défaite de Kasparov. Aucun ordinateur même dans 1000 ans n'inventera le sacrifice de Karpov joué par deep blue dans la dernière partie de 1997
l’ordinateur ne fait pas de sacrifices .. sa capacité de calcul même dans 1000 ans ne le permettra pas
Si, l'ordinateur fait des sacrifices, mais calculables. Ce qu'il ne fait
pas ce sont des sacrifices à la Tal, fondés sur l'intuition et dont il
est impossible de calculer les conséquences jusqu'au 20e coup.
Post by News
Un sacrifice comme celui de Kasparov vs Topalov 1999 est basé sur un peu de calcul mais beaucoup d’intuition. L’intuition est basée sur l’expérience.
Oui.
Post by News
L’ordinateur n’a ni l’un ni l’autre et il ne les aura jamais
Déjà en termes de langages de programmation IA on est comme des cons depuis des dizaines d’années
Le premier théorème d'incomplétude de Gödel énonce qu'il existe des
propositions, donc de l'information mathématique, impossibles à dériver
de n'importe quel système d'axiomes capable d'engendrer les nombres
entiers. Or les humains sont capables de découvrir cette information qui
échappe aux algorithmes !
News
2019-01-27 15:22:45 UTC
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Post by Cardinal de Hère
Si, l'ordinateur fait des sacrifices, mais calculables. Ce qu'il ne fait
pas ce sont des sacrifices à la Tal, fondés sur l'intuition et dont il
est impossible de calculer les conséquences jusqu'au 20e coup.
deep blue calculait jusqu'à 42 coups mais était incapable de sacrifice

en out cas pas avec algorithme alpha-bêta de l’époque. Un algorithme trivial qui élimine dès le départ les coups jugés perdants.

Kasparov avait raison de dire que la partie a été manipulée. On a forcé deep blue à jouer le sacrifice. L’ordinateur aurait éliminé ce coup même s’il se trouvait dans sa bibliothèque d’entrée.

et après le 20eme coup ?
Un humain peut prévoir les fins de partie facilement et il les voit instantanément. Un ordinateur jamais.
Cardinal de Hère
2019-01-27 15:48:17 UTC
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Post by News
Post by Cardinal de Hère
Si, l'ordinateur fait des sacrifices, mais calculables. Ce qu'il ne fait
pas ce sont des sacrifices à la Tal, fondés sur l'intuition et dont il
est impossible de calculer les conséquences jusqu'au 20e coup.
deep blue calculait jusqu'à 42 coups mais était incapable de sacrifice
"Jusqu'à" signifie "dans quelques variantes avec des coups forcés et un
arbre restreint". Or les sacrifices spéculatifs à la Tal demanderaient
de calculer au moins jusqu'au 20e coup dans toutes les variantes. Si
chaque demi coup offre 50 possibilités il faudrait envisager 50^40
possibilités soit 9,1*10^67 configurations, ce qui me semble excessif.
Post by News
en out cas pas avec algorithme alpha-bêta de l’époque. Un algorithme trivial qui élimine dès le départ les coups jugés perdants.
Kasparov avait raison de dire que la partie a été manipulée. On a forcé deep blue à jouer le sacrifice. L’ordinateur aurait éliminé ce coup même s’il se trouvait dans sa bibliothèque d’entrée.
et après le 20eme coup ?
Un humain peut prévoir les fins de partie facilement et il les voit instantanément. Un ordinateur jamais.
C'est fort possible. En parlant d'échecs je m'étonne de voir que Kramnik
et Anand sont encore aussi haut dans le classement elo :

https://ratings.fide.com/top_files.phtml?id=4101588
https://ratings.fide.com/top_files.phtml?id=5000017

A leur âge ils auraient dû dégringoler d'au moins 100 points par rapport
à leur top niveau. Carlsen par exemple a déjà perdu 40 points. Cela ne
peut signifier que 2 choses : magouilles et achats de points elo ou
dérive du classement elo qu'il faudrait diminuer de 100 points pour
avoir le niveau du temps de Kasparov et de 200 pour celui du temps de
Fisher. Les deux possibilités ne sont d'ailleurs pas exclusives l'une de
l'autre.
Philippe RAI
2019-01-25 22:45:48 UTC
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Post by Cardinal de Hère
Intéressant entrevue de Luc Julia sur l'IA. Pour les pressés cette
phrase de l'interviewé : "l'humain a quelque chose en plus."
<https://www.journaldugeek.com/dossier/lintelligence-artificielle-nexist
e-interview-de-luc-julia-cocreateur-de-siri/>
Post by Cardinal de Hère
"L'intelligence artificielle n'existe pas" : interview de Luc Julia, le
cocréateur de Siri
Intelligence artificielle
Tout à fait, ce qu'on appelle intelligence artificielle n'est rien
d'autre que de l'informatique qu'on connaît depuis longtemps.
Ce qui a changé c'est que les processeurs sont bien plus puissants, plus
petits, qu'ils peuvent donc traiter extrêmement rapidement un nombre
très important de donnés qu'on peut mettre dans des mémoires de plus en
plus importantes et de plus en plus rapides.

On a l'illusion d'une intelligence alors qu'il ne s'agit que de
traitement de données.

Il y a une énorme différence entre un cerveau humain (animal en général)
et un cerveau de machine.

Le cerveau biologique est vivant, il se construit seul, se modifie seul
en permanence, s'adapte seul en fonction de son environnement et des
besoins et peut même se réparer seul malheureusement dans une trop
petite proportion.

Le cerveau d'une machine c'est minéral, c'est mort. Il a été construit
d'une certaine façon sur un plan qui ne peut pas être modifié après la
construction. Il ne peut pas s'adapter.
Cardinal de Hère
2019-01-25 23:40:53 UTC
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Post by Cardinal de Hère
Post by Cardinal de Hère
Intéressant entrevue de Luc Julia sur l'IA. Pour les pressés cette
phrase de l'interviewé : "l'humain a quelque chose en plus."
<https://www.journaldugeek.com/dossier/lintelligence-artificielle-nexist
e-interview-de-luc-julia-cocreateur-de-siri/>
Post by Cardinal de Hère
"L'intelligence artificielle n'existe pas" : interview de Luc Julia, le
cocréateur de Siri
Intelligence artificielle
Tout à fait, ce qu'on appelle intelligence artificielle n'est rien
d'autre que de l'informatique qu'on connaît depuis longtemps.
Ce qui a changé c'est que les processeurs sont bien plus puissants, plus
petits, qu'ils peuvent donc traiter extrêmement rapidement un nombre
très important de donnés qu'on peut mettre dans des mémoires de plus en
plus importantes et de plus en plus rapides.
On a l'illusion d'une intelligence alors qu'il ne s'agit que de
traitement de données.
Il y a une énorme différence entre un cerveau humain (animal en général)
et un cerveau de machine.
Le cerveau biologique est vivant, il se construit seul, se modifie seul
en permanence, s'adapte seul en fonction de son environnement et des
besoins et peut même se réparer seul malheureusement dans une trop
petite proportion.
Le cerveau d'une machine c'est minéral, c'est mort. Il a été construit
d'une certaine façon sur un plan qui ne peut pas être modifié après la
construction. Il ne peut pas s'adapter.
Et sur le plan le plus fondamental le cerveau humain accède à de
l'information mathématique qu'aucun algorithme n'atteindra jamais
(premier théorème d'incomplétude de Gödel).
Max Enfoux
2019-01-26 01:09:15 UTC
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L'I.A est un gap de formulation. On ne doit pas dire "intelligence artificielle" mais "artifice d'intelligence" ;-)

Max
---
Post by Cardinal de Hère
Intéressant entrevue de Luc Julia sur l'IA. Pour les pressés cette
phrase de l'interviewé : "l'humain a quelque chose en plus."
<https://www.journaldugeek.com/dossier/lintelligence-artificielle-nexiste-interview-de-luc-julia-cocreateur-de-siri/>
“L’intelligence artificielle n’existe pas” : interview de Luc Julia, le
cocréateur de Siri
Intelligence artificielle
“L’intelligence artificielle n’existe pas.” C’est le titre un brin
provoc’ de l’excellent livre de Luc Julia qui sort aujourd’hui aux
Editions First. Pas que le vice-président de l’innovation chez Samsung
nie les importants progrès réalisés dans divers domaines notamment celui
de la reconnaissance d’images. Mais selon lui, la manière dont
l’intelligence artificielle est présentée est souvent erronée.
Explications.
Journal du Geek : Votre livre s’intitule “L’intelligence artificielle
n’existe pas”.
Qu’entendez-vous par là exactement?
On entend dire tout et n’importe quoi sur l’IA. C’est l’IA telle qu’elle
nous est présentée qui n’existe pas. Je pense que cela vient en partie
du terme utilisé pour désigner ce domaine. On parle d’intelligence
artificielle alors qu’il n’y a pas d’intelligence là-dedans. Le machine
learning, le deep learning… tout cela existe bel et bien. Il y a
d’ailleurs plein d’avancées dedans et nous n’en sommes qu’au début. Mais
il ne faut pas gâcher cela en faisant croire des choses qui n’existent
pas ou en faisant peur aux gens.
JDG : Quelles erreurs fait-on fréquemment lorsqu’on parle d’IA ? Est-ce
lié à une confusion autour des différents niveaux d’IA ?
Ce qu’on appelle IA généralisée, ça n’existe pas et avec les techniques
actuelles, cela n’existera jamais. Ce qu’on appelle IA faible, c’est
l’IA d’aujourd’hui, c’est ce qu’on fait avec du machine learning, du
deep learning et cela n’a rien à voir avec de l’intelligence. C’est là
que se situe l’erreur. Prenons l’exemple de Kasparov qui se fait battre
par Deep Blue en 1997. Est-ce une preuve de l’intelligence de la
machine? Pas du tout. Car qu’a-t-on fait fait exactement ici ? On a
modélisé toutes les possibilités aux échecs (1053). Pour un homme, c’est
beaucoup. Mais en 1997, c’est possible de le faire sur Deep Blue.
Partant de là, Kasparov a beau être brillant, il a perdu, forcément.
Avec le jeu de Go, c’est un peu différent car on ne peut pas modéliser
toutes les possibilités. Une partie d’entre elles ont cependant été
modélisées et des modèles statistiques aident à combler les trous. Ce
n’est pas aussi propre qu’aux échecs mais globalement on a beaucoup plus
de possibilités en mémoire qu’un joueur humain. Donc il n’y pas
d’intelligence, c’est simplement une masse de données et un peu de
statistiques.
Il suffit d’ailleurs de regarder les chiffres : DeepMind, c’est 1500
CPU, environ 300 GPU, quelques TPU et 440 kWh. L’humain en face, c’est
20 Wh. Et lui sait faire bien d’autres choses que de jouer au go ! Cela
prouve qu’il s’agit d’approches complètement différentes et qu’il est
ridicule de penser qu’on est proche de l’intelligence. C’est également
flagrant si l’on regarde du côté de la vision. On a construit des
systèmes capables de reconnaître des chats avec un taux de réussite de
95% en leur fournissant 100 000 images de chats. Alors qu’un enfant n’a
besoin que de deux images de chat pour en reconnaître un toute sa vie,
avec un taux de réussite de 100%.
JDG : Qu’est-ce qui rend l’intelligence artificielle si éloignée de
l’intelligence humaine ?
L’intelligence artificielle n’est que de la reconnaissance. Nous
apprenons des choses aux machines, on leur donne des exemples. Elles
s’appuient sur la reconnaissance. L’humain utilise également cela mais
il a quelque chose en plus : la connaissance. D’où cela vient, est-ce de
l’inné, de l’acquis ? Je n’en sais rien. Mais l’humain a quelque chose
en plus.
JDG : Sur quoi sont basées les méthodes d’apprentissage dans l’IA ?
Aujourd’hui, des recherches essayent d’aller vers des méthodes
différentes, basées sur le small data mais, pour le moment, la plupart
des méthodes sont basées sur le big data. Or, si on veut arriver à de la
vraie intelligence artificielle, il faudra recourir à d’autres méthodes
que celles utilisées aujourd’hui. S’agira-t-il de méthodes avec de la
biologie, de la physique, du quantum… sans doute un mix de tout cela. Je
pense en tout cas qu’il faudra une approche multidisciplinaire.
JDG : quels sont les domaines dans lesquels l’IA a fait le plus de progrès ?
La vision. Nous avons fait des progrès extraordinaires dedans. Ne
serait-ce qu’en médecine. Aujourd’hui, avec quelques dizaines de
millions d’images du cancer du sein, on peut diagnostiquer quelque chose
très en amont avec un taux de réussite de 99,9%. Un radiologue qui va
voir quelques milliers de radios du sein au cours de sa carrière ne peut
pas diagnostiquer avec un tel taux de réussite, à un stade aussi
précoce. L’autre domaine dans lequel il y a eu beaucoup de progrès,
c’est la reconnaissance vocale.
Quels problèmes l’IA peut-elle poser ?
Aujourd’hui, les problèmes posés par l’IA sont ceux que les humains
créent eux-mêmes. Le premier, c’est le bug. Le deuxième est lié aux sets
de données biaisés. Si j’utilise volontairement ou involontairement des
données orientées dans un certain sens -politiquement par exemple- pour
entraîner mon IA, je créé une IA biaisée. Il faudra réguler tout cela.
Pas trop tôt car cela peut freiner innovation mais à terme, il faudra
des instances de régulation. L’autre problème est celui dont je parlais
tout à l’heure avec les 440 kWh : certains systèmes utilisent énormément
de ressources. Le danger écologique est réel. Il faudrait essayer de
décentraliser tout cela. Et développer des systèmes qui ont besoin de
sets de données plus petits.
JDG : De quelle façon l’IA va évoluer selon vous ?
Nous en sommes au balbutiements du machine learning. Nous allons avoir
des systèmes de plus en plus performants. Tout les domaines liées à la
reconnaissance vont s’améliorer. J’espère aussi que nous allons aller
vers une société de l’intelligence des objets, où les objets vont
devenir nos assistants, où la smart home va réussir à émerger.
Korben Dallas
2019-01-27 16:06:29 UTC
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Post by Cardinal de Hère
Intéressant entrevue de Luc Julia sur l'IA. Pour les pressés cette
phrase de l'interviewé : "l'humain a quelque chose en plus."
<https://www.journaldugeek.com/dossier/lintelligence-artificielle-nexiste-inte
rview-de-luc-julia-cocreateur-de-siri/>
Post by Cardinal de Hère
"L'intelligence artificielle n'existe pas" : interview de Luc Julia, le
cocréateur de Siri
Intelligence artificielle
"L'intelligence artificielle n'existe pas." C'est le titre un brin
provoc' de l'excellent livre de Luc Julia qui sort aujourd'hui aux
Editions First. Pas que le vice-président de l'innovation chez Samsung
nie les importants progrès réalisés dans divers domaines notamment celui
de la reconnaissance d'images. Mais selon lui, la manière dont
l'intelligence artificielle est présentée est souvent erronée.
Explications.
Journal du Geek : Votre livre s'intitule "L'intelligence artificielle
n'existe pas".
Qu'entendez-vous par là exactement?
On entend dire tout et n'importe quoi sur l'IA. C'est l'IA telle qu'elle
nous est présentée qui n'existe pas. Je pense que cela vient en partie
du terme utilisé pour désigner ce domaine. On parle d'intelligence
artificielle alors qu'il n'y a pas d'intelligence là-dedans. Le machine
learning, le deep learning… tout cela existe bel et bien. Il y a
d'ailleurs plein d'avancées dedans et nous n'en sommes qu'au début. Mais
il ne faut pas gâcher cela en faisant croire des choses qui n'existent
pas ou en faisant peur aux gens.
JDG : Quelles erreurs fait-on fréquemment lorsqu'on parle d'IA ? Est-ce
lié à une confusion autour des différents niveaux d'IA ?
Ce qu'on appelle IA généralisée, ça n'existe pas et avec les techniques
actuelles, cela n'existera jamais. Ce qu'on appelle IA faible, c'est
l'IA d'aujourd'hui, c'est ce qu'on fait avec du machine learning, du
deep learning et cela n'a rien à voir avec de l'intelligence. C'est là
que se situe l'erreur. Prenons l'exemple de Kasparov qui se fait battre
par Deep Blue en 1997. Est-ce une preuve de l'intelligence de la
machine? Pas du tout. Car qu'a-t-on fait fait exactement ici ? On a
modélisé toutes les possibilités aux échecs (1053). Pour un homme, c'est
beaucoup. Mais en 1997, c'est possible de le faire sur Deep Blue.
Partant de là, Kasparov a beau être brillant, il a perdu, forcément.
Avec le jeu de Go, c'est un peu différent car on ne peut pas modéliser
toutes les possibilités. Une partie d'entre elles ont cependant été
modélisées et des modèles statistiques aident à combler les trous. Ce
n'est pas aussi propre qu'aux échecs mais globalement on a beaucoup plus
de possibilités en mémoire qu'un joueur humain. Donc il n'y pas
d'intelligence, c'est simplement une masse de données et un peu de
statistiques.
Il suffit d'ailleurs de regarder les chiffres : DeepMind, c'est 1500
CPU, environ 300 GPU, quelques TPU et 440 kWh. L'humain en face, c'est
20 Wh. Et lui sait faire bien d'autres choses que de jouer au go ! Cela
prouve qu'il s'agit d'approches complètement différentes et qu'il est
ridicule de penser qu'on est proche de l'intelligence. C'est également
flagrant si l'on regarde du côté de la vision. On a construit des
systèmes capables de reconnaître des chats avec un taux de réussite de
95% en leur fournissant 100 000 images de chats. Alors qu'un enfant n'a
besoin que de deux images de chat pour en reconnaître un toute sa vie,
avec un taux de réussite de 100%.
JDG : Qu'est-ce qui rend l'intelligence artificielle si éloignée de
l'intelligence humaine ?
L'intelligence artificielle n'est que de la reconnaissance. Nous
apprenons des choses aux machines, on leur donne des exemples. Elles
s'appuient sur la reconnaissance. L'humain utilise également cela mais
il a quelque chose en plus : la connaissance. D'où cela vient, est-ce de
l'inné, de l'acquis ? Je n'en sais rien. Mais l'humain a quelque chose
en plus.
JDG : Sur quoi sont basées les méthodes d'apprentissage dans l'IA ?
Aujourd'hui, des recherches essayent d'aller vers des méthodes
différentes, basées sur le small data mais, pour le moment, la plupart
des méthodes sont basées sur le big data. Or, si on veut arriver à de la
vraie intelligence artificielle, il faudra recourir à d'autres méthodes
que celles utilisées aujourd'hui. S'agira-t-il de méthodes avec de la
biologie, de la physique, du quantum… sans doute un mix de tout cela. Je
pense en tout cas qu'il faudra une approche multidisciplinaire.
JDG : quels sont les domaines dans lesquels l'IA a fait le plus de progrès ?
La vision. Nous avons fait des progrès extraordinaires dedans. Ne
serait-ce qu'en médecine. Aujourd'hui, avec quelques dizaines de
millions d'images du cancer du sein, on peut diagnostiquer quelque chose
très en amont avec un taux de réussite de 99,9%. Un radiologue qui va
voir quelques milliers de radios du sein au cours de sa carrière ne peut
pas diagnostiquer avec un tel taux de réussite, à un stade aussi
précoce. L'autre domaine dans lequel il y a eu beaucoup de progrès,
c'est la reconnaissance vocale.
Quels problèmes l'IA peut-elle poser ?
Aujourd'hui, les problèmes posés par l'IA sont ceux que les humains
créent eux-mêmes. Le premier, c'est le bug. Le deuxième est lié aux sets
de données biaisés. Si j'utilise volontairement ou involontairement des
données orientées dans un certain sens -politiquement par exemple- pour
entraîner mon IA, je créé une IA biaisée. Il faudra réguler tout cela.
Pas trop tôt car cela peut freiner innovation mais à terme, il faudra
des instances de régulation. L'autre problème est celui dont je parlais
tout à l'heure avec les 440 kWh : certains systèmes utilisent énormément
de ressources. Le danger écologique est réel. Il faudrait essayer de
décentraliser tout cela. Et développer des systèmes qui ont besoin de
sets de données plus petits.
JDG : De quelle façon l'IA va évoluer selon vous ?
Nous en sommes au balbutiements du machine learning. Nous allons avoir
des systèmes de plus en plus performants. Tout les domaines liées à la
reconnaissance vont s'améliorer. J'espère aussi que nous allons aller
vers une société de l'intelligence des objets, où les objets vont
devenir nos assistants, où la smart home va réussir à émerger.
n'y a t'il pas un peu d'intelligence artificielle dans nos cerveau ? non
? parce que notre cerveau est biologique ? je ne pense pas qui soit
impossible de faire une machine doué d'intelligence a l'image de celle
de la biologie voir mieux encore un jour, dans 100 ans ? 1000 ans ? 100
000 ans ? un jour il y aura une intelligence artificielle qui n'aura
rien a envier au cerveau, question de temps c'est tout... je pense qu'il
y a une part d'intelligence artificielle dans notre intelligence
biologique...
--
\ / Croire ou ne pas croire, ce n'est pas savoir,
-- o -- si j'y crois ou pas, je ne sais pas,
/ \ si je sais, inutil d'y croire ou pas.
--> Je Croix Pas, car Je Sais que c'est Faux MalgRê TouT...
Cardinal de Hère
2019-01-27 16:56:28 UTC
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Post by Korben Dallas
n'y a t'il pas un peu d'intelligence artificielle dans nos cerveau ? non
? parce que notre cerveau est biologique ? je ne pense pas qui soit
impossible de faire une machine doué d'intelligence a l'image de celle
de la biologie voir mieux encore un jour, dans 100 ans ? 1000 ans ? 100
000 ans ? un jour il y aura une intelligence artificielle qui n'aura
rien a envier au cerveau, question de temps c'est tout... je pense qu'il
y a une part d'intelligence artificielle dans notre intelligence
biologique...
Le CNRS a cherché longuement chez Croncron-la-praline. En vain ! Il n'a
trouvé aucune intelligence, ni spirituelle, ni biologique, ni
artificielle. Croncron-la-praline est désespérément cron !
Korben Dallas
2019-01-27 17:15:27 UTC
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Post by Cardinal de Hère
Post by Korben Dallas
n'y a t'il pas un peu d'intelligence artificielle dans nos cerveau ? non
? parce que notre cerveau est biologique ? je ne pense pas qui soit
impossible de faire une machine doué d'intelligence a l'image de celle
de la biologie voir mieux encore un jour, dans 100 ans ? 1000 ans ? 100
000 ans ? un jour il y aura une intelligence artificielle qui n'aura
rien a envier au cerveau, question de temps c'est tout... je pense qu'il
y a une part d'intelligence artificielle dans notre intelligence
biologique...
Le CNRS a cherché longuement chez Croncron-la-praline. En vain ! Il n'a
trouvé aucune intelligence, ni spirituelle, ni biologique, ni
artificielle. Croncron-la-praline est désespérément cron !
Croncron-la-praline ? ça ce mange peut être ???
--
\ / Croire c'est le contraire de savoir,
-- o -- si j'y crois, je ne sais pas,
/ \ si je sais, pas la peine d'y croire.
--> Je Croix Pas, car Je Sais que c'est Faux MalgRê TouT...
ShlomoShekelveinstein@goldforever.com
2019-01-27 18:24:25 UTC
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Post by Cardinal de Hère
Intéressant entrevue de Luc Julia sur l'IA. Pour les pressés cette
phrase de l'interviewé : "l'humain a quelque chose en plus."
<https://www.journaldugeek.com/dossier/lintelligence-artificielle-nexiste-interview-de-luc-julia-cocreateur-de-siri/>
“L’intelligence artificielle n’existe pas” : interview de Luc Julia, le
cocréateur de Siri
Intelligence artificielle
“L’intelligence artificielle n’existe pas.” C’est le titre un brin
provoc’ de l’excellent livre de Luc Julia qui sort aujourd’hui aux
Editions First. Pas que le vice-président de l’innovation chez Samsung
nie les importants progrès réalisés dans divers domaines notamment celui
de la reconnaissance d’images. Mais selon lui, la manière dont
l’intelligence artificielle est présentée est souvent erronée.
Explications.
Journal du Geek : Votre livre s’intitule “L’intelligence artificielle
n’existe pas”.
Qu’entendez-vous par là exactement?
On entend dire tout et n’importe quoi sur l’IA. C’est l’IA telle qu’elle
nous est présentée qui n’existe pas. Je pense que cela vient en partie
du terme utilisé pour désigner ce domaine. On parle d’intelligence
artificielle alors qu’il n’y a pas d’intelligence là-dedans. Le machine
learning, le deep learning… tout cela existe bel et bien. Il y a
d’ailleurs plein d’avancées dedans et nous n’en sommes qu’au début. Mais
il ne faut pas gâcher cela en faisant croire des choses qui n’existent
pas ou en faisant peur aux gens.
JDG : Quelles erreurs fait-on fréquemment lorsqu’on parle d’IA ? Est-ce
lié à une confusion autour des différents niveaux d’IA ?
Ce qu’on appelle IA généralisée, ça n’existe pas et avec les techniques
actuelles, cela n’existera jamais. Ce qu’on appelle IA faible, c’est
l’IA d’aujourd’hui, c’est ce qu’on fait avec du machine learning, du
deep learning et cela n’a rien à voir avec de l’intelligence. C’est là
que se situe l’erreur. Prenons l’exemple de Kasparov qui se fait battre
par Deep Blue en 1997. Est-ce une preuve de l’intelligence de la
machine? Pas du tout. Car qu’a-t-on fait fait exactement ici ? On a
modélisé toutes les possibilités aux échecs (1053). Pour un homme, c’est
beaucoup. Mais en 1997, c’est possible de le faire sur Deep Blue.
Partant de là, Kasparov a beau être brillant, il a perdu, forcément.
Avec le jeu de Go, c’est un peu différent car on ne peut pas modéliser
toutes les possibilités. Une partie d’entre elles ont cependant été
modélisées et des modèles statistiques aident à combler les trous. Ce
n’est pas aussi propre qu’aux échecs mais globalement on a beaucoup plus
de possibilités en mémoire qu’un joueur humain. Donc il n’y pas
d’intelligence, c’est simplement une masse de données et un peu de
statistiques.
Il suffit d’ailleurs de regarder les chiffres : DeepMind, c’est 1500
CPU, environ 300 GPU, quelques TPU et 440 kWh. L’humain en face, c’est
20 Wh. Et lui sait faire bien d’autres choses que de jouer au go ! Cela
prouve qu’il s’agit d’approches complètement différentes et qu’il est
ridicule de penser qu’on est proche de l’intelligence. C’est également
flagrant si l’on regarde du côté de la vision. On a construit des
systèmes capables de reconnaître des chats avec un taux de réussite de
95% en leur fournissant 100 000 images de chats. Alors qu’un enfant n’a
besoin que de deux images de chat pour en reconnaître un toute sa vie,
avec un taux de réussite de 100%.
JDG : Qu’est-ce qui rend l’intelligence artificielle si éloignée de
l’intelligence humaine ?
L’intelligence artificielle n’est que de la reconnaissance. Nous
apprenons des choses aux machines, on leur donne des exemples. Elles
s’appuient sur la reconnaissance. L’humain utilise également cela mais
il a quelque chose en plus : la connaissance. D’où cela vient, est-ce de
l’inné, de l’acquis ? Je n’en sais rien. Mais l’humain a quelque chose
en plus.
JDG : Sur quoi sont basées les méthodes d’apprentissage dans l’IA ?
Aujourd’hui, des recherches essayent d’aller vers des méthodes
différentes, basées sur le small data mais, pour le moment, la plupart
des méthodes sont basées sur le big data. Or, si on veut arriver à de la
vraie intelligence artificielle, il faudra recourir à d’autres méthodes
que celles utilisées aujourd’hui. S’agira-t-il de méthodes avec de la
biologie, de la physique, du quantum… sans doute un mix de tout cela. Je
pense en tout cas qu’il faudra une approche multidisciplinaire.
JDG : quels sont les domaines dans lesquels l’IA a fait le plus de progrès ?
La vision. Nous avons fait des progrès extraordinaires dedans. Ne
serait-ce qu’en médecine. Aujourd’hui, avec quelques dizaines de
millions d’images du cancer du sein, on peut diagnostiquer quelque chose
très en amont avec un taux de réussite de 99,9%. Un radiologue qui va
voir quelques milliers de radios du sein au cours de sa carrière ne peut
pas diagnostiquer avec un tel taux de réussite, à un stade aussi
précoce. L’autre domaine dans lequel il y a eu beaucoup de progrès,
c’est la reconnaissance vocale.
Quels problèmes l’IA peut-elle poser ?
Aujourd’hui, les problèmes posés par l’IA sont ceux que les humains
créent eux-mêmes. Le premier, c’est le bug. Le deuxième est lié aux sets
de données biaisés. Si j’utilise volontairement ou involontairement des
données orientées dans un certain sens -politiquement par exemple- pour
entraîner mon IA, je créé une IA biaisée. Il faudra réguler tout cela.
Pas trop tôt car cela peut freiner innovation mais à terme, il faudra
des instances de régulation. L’autre problème est celui dont je parlais
tout à l’heure avec les 440 kWh : certains systèmes utilisent énormément
de ressources. Le danger écologique est réel. Il faudrait essayer de
décentraliser tout cela. Et développer des systèmes qui ont besoin de
sets de données plus petits.
JDG : De quelle façon l’IA va évoluer selon vous ?
Nous en sommes au balbutiements du machine learning. Nous allons avoir
des systèmes de plus en plus performants. Tout les domaines liées à la
reconnaissance vont s’améliorer. J’espère aussi que nous allons aller
vers une société de l’intelligence des objets, où les objets vont
devenir nos assistants, où la smart home va réussir à émerger.
Ilrécemment je suis tombé sur un article relatant le leien entre IA et autisme
taper"autism AND artificial intelligence" dans Duckduckgo
ShlomoShekelveinstein@goldforever.com
2019-01-27 18:25:07 UTC
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Post by Cardinal de Hère
Intéressant entrevue de Luc Julia sur l'IA. Pour les pressés cette
phrase de l'interviewé : "l'humain a quelque chose en plus."
<https://www.journaldugeek.com/dossier/lintelligence-artificielle-nexiste-interview-de-luc-julia-cocreateur-de-siri/>
“L’intelligence artificielle n’existe pas” : interview de Luc Julia, le
cocréateur de Siri
Intelligence artificielle
“L’intelligence artificielle n’existe pas.” C’est le titre un brin
provoc’ de l’excellent livre de Luc Julia qui sort aujourd’hui aux
Editions First. Pas que le vice-président de l’innovation chez Samsung
nie les importants progrès réalisés dans divers domaines notamment celui
de la reconnaissance d’images. Mais selon lui, la manière dont
l’intelligence artificielle est présentée est souvent erronée.
Explications.
Journal du Geek : Votre livre s’intitule “L’intelligence artificielle
n’existe pas”.
Qu’entendez-vous par là exactement?
On entend dire tout et n’importe quoi sur l’IA. C’est l’IA telle qu’elle
nous est présentée qui n’existe pas. Je pense que cela vient en partie
du terme utilisé pour désigner ce domaine. On parle d’intelligence
artificielle alors qu’il n’y a pas d’intelligence là-dedans. Le machine
learning, le deep learning… tout cela existe bel et bien. Il y a
d’ailleurs plein d’avancées dedans et nous n’en sommes qu’au début. Mais
il ne faut pas gâcher cela en faisant croire des choses qui n’existent
pas ou en faisant peur aux gens.
JDG : Quelles erreurs fait-on fréquemment lorsqu’on parle d’IA ? Est-ce
lié à une confusion autour des différents niveaux d’IA ?
Ce qu’on appelle IA généralisée, ça n’existe pas et avec les techniques
actuelles, cela n’existera jamais. Ce qu’on appelle IA faible, c’est
l’IA d’aujourd’hui, c’est ce qu’on fait avec du machine learning, du
deep learning et cela n’a rien à voir avec de l’intelligence. C’est là
que se situe l’erreur. Prenons l’exemple de Kasparov qui se fait battre
par Deep Blue en 1997. Est-ce une preuve de l’intelligence de la
machine? Pas du tout. Car qu’a-t-on fait fait exactement ici ? On a
modélisé toutes les possibilités aux échecs (1053). Pour un homme, c’est
beaucoup. Mais en 1997, c’est possible de le faire sur Deep Blue.
Partant de là, Kasparov a beau être brillant, il a perdu, forcément.
Avec le jeu de Go, c’est un peu différent car on ne peut pas modéliser
toutes les possibilités. Une partie d’entre elles ont cependant été
modélisées et des modèles statistiques aident à combler les trous. Ce
n’est pas aussi propre qu’aux échecs mais globalement on a beaucoup plus
de possibilités en mémoire qu’un joueur humain. Donc il n’y pas
d’intelligence, c’est simplement une masse de données et un peu de
statistiques.
Il suffit d’ailleurs de regarder les chiffres : DeepMind, c’est 1500
CPU, environ 300 GPU, quelques TPU et 440 kWh. L’humain en face, c’est
20 Wh. Et lui sait faire bien d’autres choses que de jouer au go ! Cela
prouve qu’il s’agit d’approches complètement différentes et qu’il est
ridicule de penser qu’on est proche de l’intelligence. C’est également
flagrant si l’on regarde du côté de la vision. On a construit des
systèmes capables de reconnaître des chats avec un taux de réussite de
95% en leur fournissant 100 000 images de chats. Alors qu’un enfant n’a
besoin que de deux images de chat pour en reconnaître un toute sa vie,
avec un taux de réussite de 100%.
JDG : Qu’est-ce qui rend l’intelligence artificielle si éloignée de
l’intelligence humaine ?
L’intelligence artificielle n’est que de la reconnaissance. Nous
apprenons des choses aux machines, on leur donne des exemples. Elles
s’appuient sur la reconnaissance. L’humain utilise également cela mais
il a quelque chose en plus : la connaissance. D’où cela vient, est-ce de
l’inné, de l’acquis ? Je n’en sais rien. Mais l’humain a quelque chose
en plus.
JDG : Sur quoi sont basées les méthodes d’apprentissage dans l’IA ?
Aujourd’hui, des recherches essayent d’aller vers des méthodes
différentes, basées sur le small data mais, pour le moment, la plupart
des méthodes sont basées sur le big data. Or, si on veut arriver à de la
vraie intelligence artificielle, il faudra recourir à d’autres méthodes
que celles utilisées aujourd’hui. S’agira-t-il de méthodes avec de la
biologie, de la physique, du quantum… sans doute un mix de tout cela. Je
pense en tout cas qu’il faudra une approche multidisciplinaire.
JDG : quels sont les domaines dans lesquels l’IA a fait le plus de progrès ?
La vision. Nous avons fait des progrès extraordinaires dedans. Ne
serait-ce qu’en médecine. Aujourd’hui, avec quelques dizaines de
millions d’images du cancer du sein, on peut diagnostiquer quelque chose
très en amont avec un taux de réussite de 99,9%. Un radiologue qui va
voir quelques milliers de radios du sein au cours de sa carrière ne peut
pas diagnostiquer avec un tel taux de réussite, à un stade aussi
précoce. L’autre domaine dans lequel il y a eu beaucoup de progrès,
c’est la reconnaissance vocale.
Quels problèmes l’IA peut-elle poser ?
Aujourd’hui, les problèmes posés par l’IA sont ceux que les humains
créent eux-mêmes. Le premier, c’est le bug. Le deuxième est lié aux sets
de données biaisés. Si j’utilise volontairement ou involontairement des
données orientées dans un certain sens -politiquement par exemple- pour
entraîner mon IA, je créé une IA biaisée. Il faudra réguler tout cela.
Pas trop tôt car cela peut freiner innovation mais à terme, il faudra
des instances de régulation. L’autre problème est celui dont je parlais
tout à l’heure avec les 440 kWh : certains systèmes utilisent énormément
de ressources. Le danger écologique est réel. Il faudrait essayer de
décentraliser tout cela. Et développer des systèmes qui ont besoin de
sets de données plus petits.
JDG : De quelle façon l’IA va évoluer selon vous ?
Nous en sommes au balbutiements du machine learning. Nous allons avoir
des systèmes de plus en plus performants. Tout les domaines liées à la
reconnaissance vont s’améliorer. J’espère aussi que nous allons aller
vers une société de l’intelligence des objets, où les objets vont
devenir nos assistants, où la smart home va réussir à émerger.
ta gueule, toll !
ShlomoShekelveinstein@goldforever.com
2019-01-27 18:59:17 UTC
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Post by ***@goldforever.com
Post by Cardinal de Hère
Intéressant entrevue de Luc Julia sur l'IA. Pour les pressés cette
phrase de l'interviewé : "l'humain a quelque chose en plus."
<https://www.journaldugeek.com/dossier/lintelligence-artificielle-nexiste-interview-de-luc-julia-cocreateur-de-siri/>
“L’intelligence artificielle n’existe pas” : interview de Luc Julia, le
cocréateur de Siri
Intelligence artificielle
“L’intelligence artificielle n’existe pas.” C’est le titre un brin
provoc’ de l’excellent livre de Luc Julia qui sort aujourd’hui aux
Editions First. Pas que le vice-président de l’innovation chez Samsung
nie les importants progrès réalisés dans divers domaines notamment celui
de la reconnaissance d’images. Mais selon lui, la manière dont
l’intelligence artificielle est présentée est souvent erronée.
Explications.
Journal du Geek : Votre livre s’intitule “L’intelligence artificielle
n’existe pas”.
Qu’entendez-vous par là exactement?
On entend dire tout et n’importe quoi sur l’IA. C’est l’IA telle qu’elle
nous est présentée qui n’existe pas. Je pense que cela vient en partie
du terme utilisé pour désigner ce domaine. On parle d’intelligence
artificielle alors qu’il n’y a pas d’intelligence là-dedans. Le machine
learning, le deep learning… tout cela existe bel et bien. Il y a
d’ailleurs plein d’avancées dedans et nous n’en sommes qu’au début. Mais
il ne faut pas gâcher cela en faisant croire des choses qui n’existent
pas ou en faisant peur aux gens.
JDG : Quelles erreurs fait-on fréquemment lorsqu’on parle d’IA ? Est-ce
lié à une confusion autour des différents niveaux d’IA ?
Ce qu’on appelle IA généralisée, ça n’existe pas et avec les techniques
actuelles, cela n’existera jamais. Ce qu’on appelle IA faible, c’est
l’IA d’aujourd’hui, c’est ce qu’on fait avec du machine learning, du
deep learning et cela n’a rien à voir avec de l’intelligence. C’est là
que se situe l’erreur. Prenons l’exemple de Kasparov qui se fait battre
par Deep Blue en 1997. Est-ce une preuve de l’intelligence de la
machine? Pas du tout. Car qu’a-t-on fait fait exactement ici ? On a
modélisé toutes les possibilités aux échecs (1053). Pour un homme, c’est
beaucoup. Mais en 1997, c’est possible de le faire sur Deep Blue.
Partant de là, Kasparov a beau être brillant, il a perdu, forcément.
Avec le jeu de Go, c’est un peu différent car on ne peut pas modéliser
toutes les possibilités. Une partie d’entre elles ont cependant été
modélisées et des modèles statistiques aident à combler les trous. Ce
n’est pas aussi propre qu’aux échecs mais globalement on a beaucoup plus
de possibilités en mémoire qu’un joueur humain. Donc il n’y pas
d’intelligence, c’est simplement une masse de données et un peu de
statistiques.
Il suffit d’ailleurs de regarder les chiffres : DeepMind, c’est 1500
CPU, environ 300 GPU, quelques TPU et 440 kWh. L’humain en face, c’est
20 Wh. Et lui sait faire bien d’autres choses que de jouer au go ! Cela
prouve qu’il s’agit d’approches complètement différentes et qu’il est
ridicule de penser qu’on est proche de l’intelligence. C’est également
flagrant si l’on regarde du côté de la vision. On a construit des
systèmes capables de reconnaître des chats avec un taux de réussite de
95% en leur fournissant 100 000 images de chats. Alors qu’un enfant n’a
besoin que de deux images de chat pour en reconnaître un toute sa vie,
avec un taux de réussite de 100%.
JDG : Qu’est-ce qui rend l’intelligence artificielle si éloignée de
l’intelligence humaine ?
L’intelligence artificielle n’est que de la reconnaissance. Nous
apprenons des choses aux machines, on leur donne des exemples. Elles
s’appuient sur la reconnaissance. L’humain utilise également cela mais
il a quelque chose en plus : la connaissance. D’où cela vient, est-ce de
l’inné, de l’acquis ? Je n’en sais rien. Mais l’humain a quelque chose
en plus.
JDG : Sur quoi sont basées les méthodes d’apprentissage dans l’IA ?
Aujourd’hui, des recherches essayent d’aller vers des méthodes
différentes, basées sur le small data mais, pour le moment, la plupart
des méthodes sont basées sur le big data. Or, si on veut arriver à de la
vraie intelligence artificielle, il faudra recourir à d’autres méthodes
que celles utilisées aujourd’hui. S’agira-t-il de méthodes avec de la
biologie, de la physique, du quantum… sans doute un mix de tout cela. Je
pense en tout cas qu’il faudra une approche multidisciplinaire.
JDG : quels sont les domaines dans lesquels l’IA a fait le plus de progrès ?
La vision. Nous avons fait des progrès extraordinaires dedans. Ne
serait-ce qu’en médecine. Aujourd’hui, avec quelques dizaines de
millions d’images du cancer du sein, on peut diagnostiquer quelque chose
très en amont avec un taux de réussite de 99,9%. Un radiologue qui va
voir quelques milliers de radios du sein au cours de sa carrière ne peut
pas diagnostiquer avec un tel taux de réussite, à un stade aussi
précoce. L’autre domaine dans lequel il y a eu beaucoup de progrès,
c’est la reconnaissance vocale.
Quels problèmes l’IA peut-elle poser ?
Aujourd’hui, les problèmes posés par l’IA sont ceux que les humains
créent eux-mêmes. Le premier, c’est le bug. Le deuxième est lié aux sets
de données biaisés. Si j’utilise volontairement ou involontairement des
données orientées dans un certain sens -politiquement par exemple- pour
entraîner mon IA, je créé une IA biaisée. Il faudra réguler tout cela.
Pas trop tôt car cela peut freiner innovation mais à terme, il faudra
des instances de régulation. L’autre problème est celui dont je parlais
tout à l’heure avec les 440 kWh : certains systèmes utilisent énormément
de ressources. Le danger écologique est réel. Il faudrait essayer de
décentraliser tout cela. Et développer des systèmes qui ont besoin de
sets de données plus petits.
JDG : De quelle façon l’IA va évoluer selon vous ?
Nous en sommes au balbutiements du machine learning. Nous allons avoir
des systèmes de plus en plus performants. Tout les domaines liées à la
reconnaissance vont s’améliorer. J’espère aussi que nous allons aller
vers une société de l’intelligence des objets, où les objets vont
devenir nos assistants, où la smart home va réussir à émerger.
ta gueule, toll !
troll ;-)

ShlomoShekelveinstein@goldforever.com
2019-01-27 18:57:51 UTC
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Post by Cardinal de Hère
Intéressant entrevue de Luc Julia sur l'IA. Pour les pressés cette
phrase de l'interviewé : "l'humain a quelque chose en plus."
<https://www.journaldugeek.com/dossier/lintelligence-artificielle-nexiste-interview-de-luc-julia-cocreateur-de-siri/>
“L’intelligence artificielle n’existe pas” : interview de Luc Julia, le
cocréateur de Siri
Intelligence artificielle
“L’intelligence artificielle n’existe pas.” C’est le titre un brin
provoc’ de l’excellent livre de Luc Julia qui sort aujourd’hui aux
Editions First. Pas que le vice-président de l’innovation chez Samsung
nie les importants progrès réalisés dans divers domaines notamment celui
de la reconnaissance d’images. Mais selon lui, la manière dont
l’intelligence artificielle est présentée est souvent erronée.
Explications.
Journal du Geek : Votre livre s’intitule “L’intelligence artificielle
n’existe pas”.
Qu’entendez-vous par là exactement?
On entend dire tout et n’importe quoi sur l’IA. C’est l’IA telle qu’elle
nous est présentée qui n’existe pas. Je pense que cela vient en partie
du terme utilisé pour désigner ce domaine. On parle d’intelligence
artificielle alors qu’il n’y a pas d’intelligence là-dedans. Le machine
learning, le deep learning… tout cela existe bel et bien. Il y a
d’ailleurs plein d’avancées dedans et nous n’en sommes qu’au début. Mais
il ne faut pas gâcher cela en faisant croire des choses qui n’existent
pas ou en faisant peur aux gens.
JDG : Quelles erreurs fait-on fréquemment lorsqu’on parle d’IA ? Est-ce
lié à une confusion autour des différents niveaux d’IA ?
Ce qu’on appelle IA généralisée, ça n’existe pas et avec les techniques
actuelles, cela n’existera jamais. Ce qu’on appelle IA faible, c’est
l’IA d’aujourd’hui, c’est ce qu’on fait avec du machine learning, du
deep learning et cela n’a rien à voir avec de l’intelligence. C’est là
que se situe l’erreur. Prenons l’exemple de Kasparov qui se fait battre
par Deep Blue en 1997. Est-ce une preuve de l’intelligence de la
machine? Pas du tout. Car qu’a-t-on fait fait exactement ici ? On a
modélisé toutes les possibilités aux échecs (1053). Pour un homme, c’est
beaucoup. Mais en 1997, c’est possible de le faire sur Deep Blue.
Partant de là, Kasparov a beau être brillant, il a perdu, forcément.
Avec le jeu de Go, c’est un peu différent car on ne peut pas modéliser
toutes les possibilités. Une partie d’entre elles ont cependant été
modélisées et des modèles statistiques aident à combler les trous. Ce
n’est pas aussi propre qu’aux échecs mais globalement on a beaucoup plus
de possibilités en mémoire qu’un joueur humain. Donc il n’y pas
d’intelligence, c’est simplement une masse de données et un peu de
statistiques.
Il suffit d’ailleurs de regarder les chiffres : DeepMind, c’est 1500
CPU, environ 300 GPU, quelques TPU et 440 kWh. L’humain en face, c’est
20 Wh. Et lui sait faire bien d’autres choses que de jouer au go ! Cela
prouve qu’il s’agit d’approches complètement différentes et qu’il est
ridicule de penser qu’on est proche de l’intelligence. C’est également
flagrant si l’on regarde du côté de la vision. On a construit des
systèmes capables de reconnaître des chats avec un taux de réussite de
95% en leur fournissant 100 000 images de chats. Alors qu’un enfant n’a
besoin que de deux images de chat pour en reconnaître un toute sa vie,
avec un taux de réussite de 100%.
JDG : Qu’est-ce qui rend l’intelligence artificielle si éloignée de
l’intelligence humaine ?
L’intelligence artificielle n’est que de la reconnaissance. Nous
apprenons des choses aux machines, on leur donne des exemples. Elles
s’appuient sur la reconnaissance. L’humain utilise également cela mais
il a quelque chose en plus : la connaissance. D’où cela vient, est-ce de
l’inné, de l’acquis ? Je n’en sais rien. Mais l’humain a quelque chose
en plus.
JDG : Sur quoi sont basées les méthodes d’apprentissage dans l’IA ?
Aujourd’hui, des recherches essayent d’aller vers des méthodes
différentes, basées sur le small data mais, pour le moment, la plupart
des méthodes sont basées sur le big data. Or, si on veut arriver à de la
vraie intelligence artificielle, il faudra recourir à d’autres méthodes
que celles utilisées aujourd’hui. S’agira-t-il de méthodes avec de la
biologie, de la physique, du quantum… sans doute un mix de tout cela. Je
pense en tout cas qu’il faudra une approche multidisciplinaire.
JDG : quels sont les domaines dans lesquels l’IA a fait le plus de progrès ?
La vision. Nous avons fait des progrès extraordinaires dedans. Ne
serait-ce qu’en médecine. Aujourd’hui, avec quelques dizaines de
millions d’images du cancer du sein, on peut diagnostiquer quelque chose
très en amont avec un taux de réussite de 99,9%. Un radiologue qui va
voir quelques milliers de radios du sein au cours de sa carrière ne peut
pas diagnostiquer avec un tel taux de réussite, à un stade aussi
précoce. L’autre domaine dans lequel il y a eu beaucoup de progrès,
c’est la reconnaissance vocale.
Quels problèmes l’IA peut-elle poser ?
Aujourd’hui, les problèmes posés par l’IA sont ceux que les humains
créent eux-mêmes. Le premier, c’est le bug. Le deuxième est lié aux sets
de données biaisés. Si j’utilise volontairement ou involontairement des
données orientées dans un certain sens -politiquement par exemple- pour
entraîner mon IA, je créé une IA biaisée. Il faudra réguler tout cela.
Pas trop tôt car cela peut freiner innovation mais à terme, il faudra
des instances de régulation. L’autre problème est celui dont je parlais
tout à l’heure avec les 440 kWh : certains systèmes utilisent énormément
de ressources. Le danger écologique est réel. Il faudrait essayer de
décentraliser tout cela. Et développer des systèmes qui ont besoin de
sets de données plus petits.
JDG : De quelle façon l’IA va évoluer selon vous ?
Nous en sommes au balbutiements du machine learning. Nous allons avoir
des systèmes de plus en plus performants. Tout les domaines liées à la
reconnaissance vont s’améliorer. J’espère aussi que nous allons aller
vers une société de l’intelligence des objets, où les objets vont
devenir nos assistants, où la smart home va réussir à émerger.
Il y a quelques années on appelait Système expertce que certains programme d' intelligence artificuelle font. comme l' exploitation d' un gigantesque ensemble de base de données qui contient une multitude de composants de toitures couramment utilisés dont chaque enregistrement contient toute la nomenclature de fabrication d' un composant concerné pour établir un rapport de durée de vie d' une toiture. Un sujet peu passionnant, certes, mais qui cependant pèse trés lourd dans les budgets de différentes oragnisations et institutions à travers le monde.
De tels systèmes, bien qu' utiles ne font pas preuve d' intelligence , fonctionnent selon des modèles, spécimens préterminés et de dizaines de millions d' enregistrement qui nécessitent des mises á jour coûteuses.
Cependant utilisant des capteurs RFID passifs placés à l’intérieur des murs, des toits et des planchers. Celles-ci mesurent l'humidité directement dans les endroits critiques, par exemple sous les ouvertures des fenêtres. Les capteurs étant passifs, ils n’ont pas besoin de batterie et ont donc une très longue durée de vie. L' utilisation (en expansion exponentielle) des RFID va certainement contribuer á créer une perception d'" intelligence" à différents systèmes dits "experts" .
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