Quel est l’avenir de l’intelligence artificielle ?


Il y a dix ans, la plupart d’entre nous connaissaient l’existence de l’intelligence artificielle, mais elle était généralement associée aux films de science-fiction. Depuis quelques années maintenant, nous avons constaté une croissance incroyable de l’intérêt pour l’IA et son heure est venue. Que pouvons-nous en attendre ?

2016 peut certainement être appelée l’année de l’IA, mais nous imaginons qu’elle se développera et s’étendra encore plus en 2017. Si vous êtes intéressé, jetez un coup d’œil aux exemples ci-dessous.

Renforcement de l’apprentissage

Avez-vous déjà prêté attention à la façon dont les animaux ont tendance à apprendre certains comportements lorsqu’ils sont motivés ? Le dicton « Vivez-le, apprenez-le » résume bien cette approche.

Apparemment, les ordinateurs peuvent apprendre des comportements et identifier des objets. Ils apprennent en se rappelant l’ensemble du processus de certaines tâches, c’est-à-dire le résultat et les actions qui l’ont précédé. Cela permet aux machines d’apprendre par essais et erreurs sans recevoir aucune instruction.

Ce processus est un exemple de l’apprentissage machine liés à l’apprentissage profond.

Il faut espérer que la technique de renforcement sera disponible pour utiliser des scénarios de la vie réelle, car les données accumulées seront utiles maintenant, ainsi que dans les années à venir. Non seulement nous pouvons nous attendre à ce que les ordinateurs et les applications soient mieux adaptés à nos besoins, mais ils contribueront également à façonner notre vie à un niveau plus tangible.

Réseaux Génératifs Adversarial (GAN)

En 2014, Ian Goodfellow a mis au point une nouvelle technique d’apprentissage automatique non supervisé : les réseaux adversatifs générateurs.

Pour ceux qui ont oublié, les techniques non supervisées sont basées sur l’apprentissage de la machine en lui donnant de grands volumes de données pour qu’elle soit enfin capable d’identifier les choses en fonction de différents aspects.

Les tests intègrent deux réseaux, l’un d’eux crée une analyse basée sur les données apprises et l’autre tente de distinguer les données réelles des fausses. Ensemble, ils peuvent aboutir à des résultats valables.

Il est encore en cours d’expérimentation, mais il peut certainement être utilisé pour produire des images photoréalistes dans les jeux de visualisation d’objets.

Intelligence Générale Artificielle (AGI)

L’intelligence artificielle (IA) n’est pas une nouveauté et ne cesse de se développer, avec un élan actuel. Néanmoins, il s’est développé en quelque chose de similaire mais légèrement différent – précisément l’Intelligence Générale Artificielle (AGI). Il s’agit de la capacité des machines à accomplir des tâches au même niveau d’intelligence qu’un être humain.

L’AGI est souvent corrélée à la robotique et est censée créer des robots plus proches de l’homme qui seront capables d’effectuer exactement les mêmes actions que les humains en chair et en os. Les exemples ne manquent pas – réussir des examens ou préparer du café sur commande.

C’est encore le début de cette technologie émergente, mais nous pourrions voir sa légère croissance en 2017, malheureusement son plein potentiel pourrait ne pas être perceptible avant 2050.

2017 pourrait être extrêmement fructueuse pour l’intelligence artificielle et les nouveaux développements pourraient changer notre façon de penser le monde. Une chose est sûre, ce n’est encore que le début de son épanouissement.