Will AI ever understand human emotions? How would you feel about getting therapy from a robot?
Emotionally intelligent machines may not be as far away as it seems. Over the last few decades, artificial intelligence (AI) have got increasingly good at reading emotional reactions in humans. But reading is not the same as understanding. If AI cannot experience emotions themselves, can they ever truly understand us? And, if not, is there a risk that we ascribe robots properties they don’t have? The latest generation of AIs have come about thanks to an increase in data available for computers to learn from, as well as their improved processing power. AI can now, among other things, recognise faces, turn face sketches into photos, recognise speech and play Go.
Identifying criminals Recently, researchers have developed an AI that is able to tell whether a person is a criminal just by looking at their facial features. Deep learning builds a “neural network”, loosely modelled on the human brain. The power of affective computing. Theconversation. Nous poursuivons avec cet article la suite de notre série sur le cycle « Un texte, un mathématicien ».
Aujourd’hui, Claude Shannon et le texte fondateur de la théorie mathématique de l’information. L’article en deux parties de Claude Shannon « Une théorie mathématique de la communication » paraît en 1948 ; ce texte (dont la réédition en français est annoncée par les éditions Cassini), représente une avancée conceptuelle parmi les plus importantes du XXe siècle ; il a jeté les bases de notre société connectée, des réseaux omniprésents (Internet, téléphone, satellites, etc.) où circulent des milliards de milliards de données diverses. Car quand nous et surtout nos enfants vitupérons contre la faible « bande passante » qui ralentit les téléchargements, nous vivons dans la pensée de Shannon.
En 1948, l’informatique en est à ses débuts. Avec des 0 et des 1 on peut représenter n’importe quel nombre en système « binaire », comme si, au lieu de 10 doigts, nous n’en avions que 2. Ron Eglash et les fractales africaines. Comment fonctionne le « cerveau » d’AlphaGo. Le logiciel AlphaGo de la compagnie anglaise DeepMind (achetée par Google) a en effet battu 4 à 1 le champion sud-coréen Lee Sedol.
En fait, le véritable choc s’est produit quelques jours auparavant, alors qu’AlphaGo a remporté sans équivoque la première des 5 parties. Le deep learning. Vous entendez parler du deep learning, mais vous n’en avez pas encore compris la profondeur ?
Cette vidéo est faite pour vous ! Fidèle à mon habitude, voici la liste des choses essentielles, mais pourtant éliminées par manque de place et pour rester accessible au plus grand nombre. L’apprentissage non-supervisé Ma vidéo laisse penser que l’apprentissage automatique se limite aux cas où l’on cherche à prédire une sortie (Y) en fonction d’une ou plusieurs entrées (X). C’est ce qu’on appelle en termes techniques de l’apprentissage « supervisé »; où une des variables joue un rôle privilégié, puisqu’on cherche à la prédire. Il existe en réalité un autre grand domaine, l’apprentissage « non-supervisé », où d’une certaine manière toutes les variables sont mises sur un pied d’égalité au départ, et où la question n’est pas « peut-on prédire Y à partir de X ? Réseaux de neurones vs SVM Comme vous l’aurez compris, ma fascination est totale pour les modèles génératifs. Références. Réhabiliter les automates français.
Et si nos ordinateurs et nos robots trouvaient leur origine dans une révolution technologique survenue en France au XVIIIe siècle, axée sur la reproduction mécanique du vivant ?
Jean-Claude Simard, philosophe canadien, nous rappelle ce pan d’histoire souvent relégué au second plan par la révolution industrielle anglaise. Ce billet a été initalement publié ici (link is external), sur le site du magazine Découvrir (link is external), notre partenaire, édité par l’Association francophone pour le savoir-Acfas. (link is external) Je vais tenter ici de rendre justice au rôle historique de la France dans un domaine précis de la technologie, la mécanisation1. Ce rôle a été négligé parce que l’on est souvent obnubilé par la Révolution industrielle, mais aussi parce que l’histoire du machinisme est en général écrite par des Anglo-Saxons, qui font trop souvent l’impasse sur la mécanisation du vivant.
La chauvine Albion Foncièrement britannique, ce type de récit est très partial.