Toutes les API Microsoft pour l'intelligence artificielle - Sciences. Vous êtes développeur et souhaitez utiliser des outils d'intelligence artificielle ? Microsoft met une partie de son savoir-faire à disposition via des API, dont voici la liste. S’il est un domaine où le logiciel libre accuse un retard considérable sur les logiciels propriétaires, c’est bien celui de l’intelligence artificielle. C’est sans doute moins dû au fait que les mathématiciens et autres scientifiques de qualité seraient tous recrutés par les géants du Web, qu’au fait que l’intelligence artificielle repose de plus en plus sur l’analyse statistiques de quantités énormes de données (pensez Big Data, Deep Learning…), qui ne sont pas à disposition des petites startups et des développeurs amateurs. Ces derniers sont donc contraints et forcés de reposer sur des technologies mises à disposition par les rares entreprises en capacité de traiter les données pour répondre aux différents besoins en IA.
Vision Une API pour détecter les émotions. Reconnaissance vocale Traitement du langage Lire. Un langage de programmation pour les cellules vivantes | Intelligence Artificielle et Transhumanisme. La nouvelle langue permet aux chercheurs de concevoir de nouveaux circuits biologiques. Les ingénieurs biologiques du MIT ont créé un langage de programmation qui leur permet de créer rapidement des circuits complexes, l’ADN codé qui donnent de nouvelles fonctions pour les cellules vivantes. En utilisant ce langage, tout le monde peut écrire un programme pour la fonction qu’ils veulent, tels que la détection et la réponse à certaines conditions environnementales. Ils peuvent alors générer une séquence d’ADN qui va l’atteindre. « C’est littéralement un langage de programmation pour les bactéries », explique Christopher Voigt, un professeur du MIT en génie biologique. « Vous utilisez un langage basé sur le texte, tout comme pour la programmation d’un ordinateur.
Ensuite, vous prenez ce texte et vous compilez et il se transforme en une séquence d’ADN que vous mettez dans la cellule, et le circuit fonctionne à l’intérieur de la cellule. » Un autre avantage de cette technique est sa vitesse. Intelligence artificielle: vers une copie du cerveau humain? Après un peu de sémantique, un tour des techniques de l’IA, l’étude de cas d’IBM Watson, un tour d’horizon des start-up américaines de l’IA, puis de celles qui sont acquises par les grands groupes, et enfin des start-up françaises du secteur, je vais m’intéresser au fonctionnement du cerveau pour en évaluer la complexité et la difficulté à en modéliser le comportement au sein de l’IA.
Imiter ou s’inspirer du cerveau humain Le concept même d’IA ne fait pas l’unanimité dans sa définition. Pour les puristes, un simple réseau de neurones ou un système de reconnaissance d’images ne relève pas à proprement parler de l’IA. Tout dépend de la définition que l’on se donne de l’IA, et notamment si la définition est anthropocentrée ou pas. C’est un peu comme la magie. Tant que l’on ne connaît pas le truc, c’est de la magie, voire de l’art. Une fois qu’on le connaît, c’est une technique, souvent très simple, si ce n’est évidente. L’exemple de l’aviation peut servir de bonne base de réflexion.
A propos. Stephen Hawking Warns Us About Artificial Intelligence. He might be busy searching for alien life and working out how to escape from a black hole, but Professor Stephen Hawking has taken time out of his crammed schedule to respond to questions from members of the public. It takes Hawking an incredibly long time to respond to questions, being able to type only a few words a minute using his cheek to select words on a screen, so it’s pretty commendable that he took the time to respond to questions on Reddit’s Ask Me Anything (AMA) subreddit, in conjunction with Wired and Nokia. Most of Hawking’s answers related to artificial intelligence (AI), a subject he has discussed frequently in recent years, and the threat it might pose to humanity.
"A superintelligent AI will be extremely good at accomplishing its goals, and if those goals aren’t aligned with ours, we’re in trouble," he said in one answer. He also responded to some more light-hearted questions; when asked what one mystery he found the most intriguing, he responded: "Women. Yasha, l’appli marocaine pour communiquer avec une intelligence artificielle. Inspirée du film "Her", une comédie dramatique de Spike Jonze, l’application marocaine baptisée Yasha permet de discuter avec une opératrice virtuelle.
Elle sera officiellement lancée dans les prochains jours. "Yasha est une intelligence artificielle qui comprend ce que vous dites. Elle est à la fois amie et confidente, vous fait découvrir de nouvelles choses, vous raconte des blagues. Elle peut vous poser des questions ainsi que répondre aux vôtres", expliquent les co-fondateurs de l’application, Hamza Bourrahim et Mohammed Tabit, tout juste âgés, respectivement, de 19 et 17 ans. Si les fonctionnalités de l’appli sont pour le moment limitées, les développeurs de l’appli ont pour objectif de calquer l’intelligence artificielle de "Samantha" (opératrice virtuelle ultra-performante dans le film Her) sur Yasha. C’est en tout cas leur objectif ultime. A l’instar de Samantha, les deux étudiants-développeurs souhaitent rendre Yasha capable d’accompagner l'utilisateur dans sa vie quotidienne.
Vidéo : un robot pilote une moto à plus de 200 km/h. Yamaha a mis au point un robot capable de tenir en équilibre et de piloter une moto de course. Le prototype, qui peut déjà aller à plus de 200 km/h, promet de rivaliser avec les humains d'ici à 2017. Valentino Rossi et Jorge Lorenzo n'ont quà bien se tenir. Baptisé Motobot, le robot humanoïde façon «Transformers» que la marque japonaise a dévoilé au Tokyo Motor Show est totalement autonome et agit comme un véritable pilote. Il se tient en équilibre, dose la vitesse via la poignée des gaz, freine et passe même les vitesses. Il se montre ainsi plutôt adroit sur la Yamaha R1, le modèle le plus sportif de la firme au diapason. Il ne s'agit pas pour autant d'un pas vers la moto autonome, comme c'est engagé pour les voitures.
Pour l'instant. Jusqu'à présent, c'était Honda, autre géant japonais et concurrent de Yamaha sur le secteur moto, qui s'était illustré avec ses technologies robotiques. Google Deep Mind AlphaGo a perdu une partie et devra peut-être relever un autre défi. Alors que tout le monde commençait à penser que le match entre le programme de Go AlphaGo de Google Deep Mind et le champion coréen Lee Sedol était plié, ce dernier a montré que l'être humain peut encore rivaliser contre l'ordinateur. Certes AlphaGo est un programme de Go extraordinairement fort. Lee Sedol lui-même l'a dit : je n'ai jamais ressenti une telle pression. Certes AlphaGo a surpris tout le monde avec un style de jeu loin de la caricature de robot, faisant même preuve de créativité. Néanmoins, après avoir perdu les 3 premières parties d'affilée, Lee Sedol s'est repris et semble avoir compris comment gagner.
AlphaGo a un avantage indéniable : il n'est pas sensible à la pression, aux émotions, au stress, n'a pas de problème d'ego. Les spécialistes du Go qui suivent le match considèrent, pour beaucoup, que Lee Sedol a abordé la première partie en étant trop sûr de lui. C'est jour de repos aujourd'hui.
Il n'en est pas moins vrai que AlphaGo est impressionnant. Deep learning. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le deep learning ( aussi appelé deep structured learning, hierarchical learning ou apprentissage profond[1]) est un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires[réf. souhaitée]. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Dans les années 2000, ces progrès ont suscité des investissements privés, universitaires et publics importants, notamment de la part du GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon)[2]. En octobre 2015, le programme alphaGo ayant appris à jouer au jeu de go par la méthode du deep learning a battu par 5 parties à 0 le champion européen Fan Hui[3]. Notions Théoriciens. Wikipédia:Mois de la contribution.