Livre : L'Intelligence Artificielle pour les développeurs. Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs et ne nécessite pas de connaissances mathématiques approfondies.
Au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle et, pour chacune d'elles, les inspirations, biologiques, physiques voire mathématiques, puis les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont illustrés par des applications réelles et actuelles. Chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en C#. Ces exemples de code étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications C#, que ce soit en Silverlight, sur Windows Phone, pour Windows 8 ou pour des applications .Net plus classiques. Les techniques d'Intelligence Artificielle décrites sont : Table des matières Virginie Mathivet Imprimé.
TrueNorth : IBM dévoile sa puce neurosynaptique qui fonctionne comme un cerveau humain. Neurogrid : un circuit intégré pour simuler 1 million de neurones, 9 000 fois mieux qu'une simulation sur ordinateur. Un grand pas vers la simulation du cerveau humain vient d'être franchi, selon des chercheurs de l'Université de Stanford.
En effet, ces derniers qui sont spécialisés dans le domaine de la bio-ingénierie viennent de créer un circuit intégré capable de modéliser le cerveau humain. Dénommé Neurogrid, ce nouveau circuit est composé de 16 puces sur mesure (Neurocore). Chaque Neurocore permet de simuler 65 536 neurones, ce qui donne un total de 1 million de neurones simulés et 1 milliard de connexions synaptiques.
Côté performance, Neurogrid affiche une vitesse d’exécution 9 000 fois plus rapide que la meilleure simulation de cerveau humain sur ordinateur, pour une consommation énergétique 40 000 fois moindre. Cours de Programmation en Assembleur ARM sur Raspberry Pi - Pierre Jourlin. Neurogrid : un circuit intégré pour simuler 1 million de neurones, 9 000 fois mieux qu'une simulation sur ordinateur.
Qualcomm Zeroth, une puce qui carbure aux neurones. Nos terminaux mobiles doivent toujours être plus « intelligents », anticiper nos besoins et partager notre perception du monde.
Une complexité de calcul qui trouve ses limites avec les actuelles architectures informatiques handicapées par leur consommation électrique et leur dimensionnement. Mimétisme avec le cerveau C’est la raison pour laquelle, des équipes de recherche et développement de Qualcomm planchent depuis plusieurs années sur une nouvelle architecture informatique. A l’instar de SyNAPSE, l’architecture de puce développée par IBM qui s’inspire du cerveau, il s’agit d’un nouveau type de processeur qui imite le cerveau humain et le système nerveux. On parle alors de dispositifs cognitifs puisque capables d’apprendre. Apprentissage et perception de l’environnement La puce Zeroth qui porte en germe les fruits de ces travaux confère ainsi au dispositif qui l’embarque la faculté d’apprendre.
Le transistor synaptique, une nouvelle étape pour l'intelligence artificielle. Des scientifiques du SEAS (School of Engineering and Applied Sciences) de l’université de Harvard aux Etats-Unis ont mis au point un nouveau type de transistor.
A l’instar d’une synapse, il est capable d’apprendre et a d’ailleurs été baptisé « transistor synaptique« . Analogie avec la synapse Le cerveau humain est capable de faire mieux à chaque fois qu’il exécute une même tâche. Tout se passe au niveau neuronal et synaptique par un processus dénommé STDP (spike-timing dependant plasticity). Lorsqu’un neurone donné envoie de manière répétée un signal à un autre neurone via une liaison synaptique, celle-ci se renforce de sorte que la connexion se fait plus rapidement et de manière privilégiée dans le futur. Le transistor développé par Harvard procède de la même manière. Neurogrid : un circuit intégré imitant la puissance du cerveau. Reproduire électroniquement un cerveau humain n’est plus le fruit de l’imagination d’un auteur de romans de science fiction.
Plusieurs projets tendent à montrer que cela est possible dans une certaine mesure actuellement. Des chercheurs de l’Université de Stanford ont repoussé encore un peu plus loin les frontières d’une telle ambition. La promesse est là : celles d’avancées majeures dans la robotique et d’une nouvelle manière de comprendre le fonctionnement du cerveau. Synapse : une puce IBM qui imite le cerveau humain. L’avenir de l’homme, c’est vraiment l’ordinateur.
IBM veut à nouveau le démontrer via Synapse. Ce 18 août, Big Blue a révélé le résultat de ses recherches sur une architecture de puce électronique « conçue pour imiter les capacités du cerveau humain pour percevoir, agir et comprendre. » Elle apprend de ses expériences, fait les associations nécessaires, vérifie ses hypothèses et se souvient des résultats, ce qui lui permet de s’adapter seule aux nouvelles situations. Comme un cerveau biologique. Baptisées « neurosynaptic computing chips » , les puces issues de cette architecture « Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics » (Synapse) devraient permettre d’utiliser « plusieurs ordres de grandeurs d’énergie et de place de moins que les ordinateurs actuels » , selon le communiqué d’IBM.
L’architecture du mathématicien John von Neumann (en savoir plus sur sa page Wikipedia) est le modèle de référence pour les micro-processeurs actuels mais elle atteindrait ses limites. Neurogrid : la puce la plus proche des capacités du cerveau ?