|
Qu'est-ce que l'AI?
L'IA, ou intelligence artificielle, est la simulation des processus d'intelligence humaine par les systèmes informatiques. Ces processus comprennent l'apprentissage (l'acquisition d'informations et les règles d'utilisation des informations), le raisonnement (en utilisant des règles pour atteindre des conclusions approximatives ou définies) et l'auto-correction. L'IA vise à créer des machines qui peuvent effectuer des tâches qui nécessitent généralement une intelligence humaine, comme:
* Comprendre et répondre au langage naturel: Chatbots, assistants vocaux et outils de traduction linguistique.
* Reconnaître les modèles et faire des prédictions: Reconnaissance de l'image, détection de fraude et diagnostic médical.
* Résolution de problèmes complexes: Le jeu, l'optimisation logistique et le trading financier.
* Apprendre et s'adapter à de nouvelles informations: Algorithmes d'apprentissage automatique, voitures autonomes et recommandations personnalisées.
Quatre approches de l'IA:
1. Ai symbolique (GoFai - Bon Ai à l'ancienne): Cette approche se concentre sur la représentation des connaissances et du raisonnement en utilisant des symboles et de la logique. Il repose sur des règles et des bases de connaissances explicitement programmées pour résoudre les problèmes.
* Exemple: Systèmes experts, qui utilisent des règles si-alors pour imiter le raisonnement des experts humains dans des domaines spécifiques.
2. connexionniste AI (réseaux de neurones): Cette approche utilise des nœuds interconnectés (neurones) pour traiter les informations de manière distribuée, imitant la structure du cerveau humain. Il excelle à apprendre des données et à reconnaître les modèles complexes.
* Exemple: Algorithmes d'apprentissage en profondeur pour la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et les voitures autonomes.
3. AI évolutif (algorithmes génétiques): Cette approche utilise des principes évolutifs comme la mutation et la sélection pour optimiser les solutions à des problèmes complexes. Il commence par une population de solutions aléatoires et les améliore de manière itérative pendant les générations.
* Exemple: Optimisation de la conception de systèmes complexes comme des ailes d'avion ou des réseaux de neurones.
4. AI comportemental (robotique): Cette approche se concentre sur la construction d'agents d'IA qui interagissent avec le monde physique, l'apprentissage par essais et erreurs. Il combine des éléments de l'apprentissage automatique, de la théorie du contrôle et des compétences sensorimoteurs.
* Exemple: Robots autonomes pour la navigation, la manipulation et l'exploration.
Ce ne sont que quelques exemples, et il existe de nombreuses autres approches de la recherche sur l'IA. Chaque approche a ses forces et ses faiblesses, et la meilleure approche pour un problème particulier dépend des exigences et des contraintes spécifiques.
|
