Intelligence artificielle contre apprentissage automatique contre apprentissage profond

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L’intelligence artificielle (IA) a changé le monde tel que nous le connaissons pour toujours.

Cette technologie n’est plus du domaine de la science-fiction. Au lieu de cela, nous voyons l’intelligence artificielle dans pratiquement toutes les parties de notre vie. Des assistants intelligents existent dans nos téléphones et haut-parleurs, nous aidant à trouver des informations et à accomplir les tâches quotidiennes. Au travail, les chatbots complètent l’équipe d’assistance à la clientèle, avec des prédictions estimant qu’ils seront responsables de 85% du service client d’ici l’année prochaine.

Il existe même des algorithmes intelligents qui peuvent utiliser de grandes quantités de données pour effectuer des prédictions précises sur le comportement des personnes et des clients. Cependant, bien que l’IA soit plus courante que jamais dans le monde d’aujourd’hui, c’est encore quelque chose que beaucoup de gens ne comprennent pas complètement.

Il y a tellement de phrases différentes associées à cette technologie perturbatrice, que certains termes finissent souvent par se confondre. Par exemple, dans un cercle spécifique, des termes comme l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond peuvent même être utilisés de manière interchangeable. Cependant, bien que ces concepts soient tous connectés, ce n’est pas la même chose.

Comme les experts du renseignement l’ont expliqué, les différentes composantes de l’IA sont présentées comme des poupées russes d’emboîtement. La couche externe est l’intelligence artificielle, le plus grand aspect global de la technologie. À l’intérieur de cela se trouve le concept plus raffiné de l’apprentissage automatique, et à l’intérieur de cela se trouve le plus petit sous-ensemble de l’apprentissage en profondeur.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

Commençons par les bases.

D’ici l’an prochain (2020), 30% des entreprises du monde entier pensent qu’elles utiliseront l’IA dans leurs processus numériques d’une manière ou d’une autre. La question est – que signifie l’intelligence artificielle, et pourquoi est-elle si essentielle au paysage moderne?

Une définition de l’intelligence artificielle n’est pas toujours facile à trouver. À un niveau de base, l’IA fait partie de nos laboratoires de recherche et de nos études scientifiques depuis des décennies – depuis que les informaticiens ont lancé le terme en 1956 lors d’une conférence de Dartmouth.

Depuis lors, l’IA a été annoncée comme l’avenir de la civilisation humaine. Cependant, à la base, ce n’est qu’un autre programme informatique. L’intelligence artificielle est tout algorithme informatique capable de fonctionner intelligemment. En d’autres termes, il utilise un modèle statistique complexe ou des instructions if-this-then-that pour effectuer des tâches. L’intelligence artificielle est «intelligente» car elle peut suivre une série d’instructions très compliquées, plutôt que de simplement répondre à un déclencheur simple ou basique.

Ces dernières années, l’IA a explosé en popularité, grâce à la montée en puissance des GPU disponibles qui rendent le traitement parallèle plus facile, moins cher et plus accessible. Cependant, toutes les IA ne sont pas identiques. L’intelligence artificielle comporte 3 aspects fondamentaux qui constituent la base de la plupart des discussions. La première option est l’IA étroite, où un bot intelligent peut faire une chose essentielle – comme battre un être humain lors d’un jeu de société. C’est quelque chose que le produit Google DeepMind Alpha Go a fait en 2016.

La deuxième option est l’intelligence générale artificielle, ou AGI, qui peut effectuer avec succès une gamme de tâches intellectuelles, comme répondre aux questions dans une station de service client. Il y a aussi l’IA super intelligente – un concept sur lequel les scientifiques travaillent toujours. L’IA super intelligente est plus intelligente qu’un être humain

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?

Si l’intelligence artificielle est le terme générique pour tous les programmes informatiques capables de suivre des instructions compliquées, alors l’apprentissage automatique est la chose qui se trouve sous ce parapluie. Alors, que signifie l’apprentissage automatique? Le machine learning est-il une IA? Autrement dit, c’est un sous-ensemble de l’IA. Avec les outils d’apprentissage automatique, il est possible d’établir des algorithmes informatiques qui peuvent rechercher dans les données et appliquer des tas de connaissances et de formation à une tâche spécifique.

Par exemple, un service d’apprentissage automatique pourrait utiliser des millions d’images de visages pour détecter des personnes spécifiques ou certaines fonctionnalités sur un visage. L’apprentissage automatique est désormais utilisé dans des domaines tels que la traduction, la reconnaissance d’objets et la reconnaissance vocale. Il est également possible d’enseigner aux outils d’apprentissage automatique comment comprendre les émotions et les sentiments.

L’apprentissage automatique permet à un système de reconnaître les modèles de données qu’un être humain pourrait ne pas être en mesure de saisir par lui-même. Étant donné que ces algorithmes peuvent traiter de telles quantités d’informations presque instantanément, ils peuvent prendre des décisions éclairées sur les ensembles de données beaucoup plus rapidement qu’un être humain.

Qu’est-ce que le Deep Learning?

Nous arrivons maintenant aux choses compliquées – l’apprentissage en profondeur.

Lorsque vous comparez les apprentissages profonds et l’apprentissage automatique, vous découvrirez que l’apprentissage profond est un sous-ensemble raffiné de la pratique d’apprentissage automatique. Les réseaux de neurones artificiels profonds utilisent des algorithmes complexes dans l’apprentissage en profondeur pour permettre des niveaux de précision plus élevés lors de la résolution de problèmes importants, tels que la reconnaissance du son, la reconnaissance d’image, les recommandateurs, etc.

Les algorithmes d’apprentissage profond utilisent certaines des techniques de base de l’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes du monde réel en exploitant des réseaux de neurones similaires à ceux que nous utilisons pour la prise de décision en tant qu’êtres humains. Bien que l’apprentissage en profondeur soit beaucoup plus complexe et précis que l’intelligence artificielle ou l’apprentissage automatique, il est également plus cher. Les scientifiques ont besoin d’ensembles de données massifs pour former les réseaux de neurones car il existe un grand nombre de paramètres que tout algorithme d’apprentissage doit comprendre avant de pouvoir faire des choix précis.

L’intelligence générale artificielle est beaucoup plus complexe. C’est le genre d’intelligence artificielle que nous voyons à la télévision – capable d’effectuer plusieurs tâches différentes à l’aide de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur. Cliquez pour tweeter

Les réseaux de neurones responsables des stratégies d’apprentissage en profondeur proviennent de notre propre compréhension de la biologie humaine et du fonctionnement du cerveau. Il s’agit de créer des connexions entre des centaines, des milliers, voire des millions d’ensembles de données différents afin que les machines puissent prendre des décisions plus contextuelles et pertinentes.

L’apprentissage automatique est un sous-domaine de l’IA qui utilise des informations préchargées pour prendre des décisions. Le deep learning est la forme de l’intelligence artificielle qui est encore plus approfondie que cela. Cette technologie utilise des réseaux de neurones profonds pour apprendre et récupérer des modèles à partir de vastes quantités de données.

Bien que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond ne soient pas les mêmes choses, ils font partie de la même famille. Souvent, ces composants peuvent fonctionner ensemble de manière transparente pour aider les entreprises à résoudre des problèmes complexes dans leurs environnements.

Par exemple, dans une tâche qui nécessitait qu’une machine reconnaisse une image d’un chat, l’intelligence artificielle aurait besoin d’un programmeur pour saisir tout le code nécessaire pour lui permettre de lier automatiquement une image d’un chat à ce qu’il savait déjà. L’apprentissage automatique, d’autre part, nécessiterait qu’un programmeur lui enseigne le type de facteurs qu’il devait reconnaître pour identifier un chat. Cela impliquerait également un programmeur corrigeant l’analyse de la machine jusqu’à ce que l’ordinateur devienne plus précis dans sa tâche.

Enfin, l’apprentissage en profondeur nécessiterait la tâche de reconnaître un chat pour être divisé en une multitude de couches différentes. À une couche, l’algorithme d’intelligence artificielle diviserait le travail de reconnaissance d’un chat en regardant les yeux, tandis que l’autre couche examinerait la forme. Les couches connectées, ou réseau neuronal, fourniraient alors les résultats.

Dans un centre de contact intelligent, en revanche, l’intelligence artificielle peut utiliser des informations préchargées pour savoir où envoyer des appelants individuels pour obtenir les meilleures réponses à leurs questions. L’apprentissage automatique serait en mesure de comprendre la langue de l’appelant et de faire des suggestions sur la façon dont l’agent pourrait offrir des réponses. Le deep learning pourrait analyser le sentiment de l’appelant et générer des stratégies sur la façon de générer un meilleur retour sur investissement pour l’appel.

L’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur rendent l’intelligence artificielle plus intelligente et plus accessible.

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