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Intelligence artificielle

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Le mythe de l'intelligence collective Ars Industrialis. Principes généraux de la pensée complexe et des sciences de la complexité – Société Distribuée. The major advancements in Deep Learning in 2016 - Tryolabs Blog. Deep Learning has been the core topic in the Machine Learning community the last couple of years and 2016 was not the exception.

The major advancements in Deep Learning in 2016 - Tryolabs Blog

In this article, we will go through the advancements we think have contributed the most (or have the potential) to move the field forward and how organizations and the community are making sure that these powerful technologies are going to be used in a way that is beneficial for all. One of the main challenges researchers have historically struggled with has been unsupervised learning. We think 2016 has been a great year for this area, mainly because of the vast amount of work on Generative Models. Moreover, the ability to naturally communicate with machines has been also one of the dream goals and several approaches have been presented by giants like Google and Facebook. In this context, 2016 was all about innovation in Natural Language Processing (NLP) problems which are crucial to reach this goal. Intelligence artificielle : tous les articles avec JDN.

Deux IA ont communiqué dans une langue indéchiffrable par l'homme. Google Brain, le programme de recherche en intelligence artificielle du géant Google, vient de franchir un palier étonnant et quelque peu inquiétant.

Deux IA ont communiqué dans une langue indéchiffrable par l'homme

En effet, deux ordinateurs sont parvenus à communiquer entre eux dans une langue qu’ils avaient eux-mêmes créée, une langue indéchiffrable par l’homme. Dans le cadre de la recherche sur le Deep Learning, à savoir la manière dont des ordinateurs peuvent évoluer de façon autonome grâce à des algorithmes, le programme de recherche en intelligence artificielle du géant Google baptisé Google Brain a franchi un grand cap. En effet, les chercheurs sont parvenus à faire communiquer deux IA nommées Alice et Bob entre elles, alors que de son côté, une troisième IA du nom d’Eve avait pour but d’intercepter leurs communications. Alors qu’ils n’avaient mis aucun algorithme spécifique en place, les chercheurs ont constaté que ces deux ordinateurs ont sécurisé leurs communications par le biais d’un chiffrement qu’ils avaient eux-mêmes développé. CSOJ, Intelligence artificielle : faut-il tout arrêter. Jérôme Pesenti Deep Learning. DeepMind et monde médical.

8 points clefs sur l'intelligence artificielle. Deep learning - Yann LeCun, à l'USI. L'apprentissage profond II. Apprentissage profond (Deep learning) Le deep learning — Science étonnante #27. Apprentissage profond (deep learning) dans le monde de la biologie. Depuis la généralisation du darwinisme, les biologistes évolutionnistes se sont demandé si, pour une raison entièrement naturelle restant à découvrir, l'évolution ne pouvait pas être orientée a priori dans un sens favorable à l'apparition d'espèces de plus en complexes, voire de plus en plus « intelligentes » L'hypothèse présentée ici explore cette voie.

Apprentissage profond (deep learning) dans le monde de la biologie

Les systèmes biologiques sont apparus sur Terre il y a environ 3,5 milliards d'années, avec les premières molécules réplicatives. Depuis, ils n'ont fait que s'étendre et se complexifier, avec l'explosion dite cambrienne (il y a entre 542 et 530 Ma). Sont alors apparus les grands embranchements de métazoaires ( pluricellulaires) avec une considérable diversification des espèces animales, végétales et bactériennes.

Depuis Darwin, les scientifiques ne doutent plus que les espèces humaines successives, comme toutes les autres espèces vivantes, ont été les produits d'une telle évolution. Le Deep learning dans l'évolution biologique Images. Deep learning. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Deep learning

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. Intelligence artificielle et société de partage par Mwog et Alain Benajam - Meta TV 1/3. Intelligence artificielle et société de partage par Mwog et Alain Benajam - Meta TV 2/3. Intelligence artificielle et société de partage par Mwog et Alain Benajam - Meta TV 3/3. Les enjeux de l'intelligence artificelle avec Mwog - Meta TV 1/3. Les enjeux de l'intelligence artificelle avec Mwog - Meta TV 2/3.

Les enjeux de l'intelligence artificelle avec Mwog - Meta TV 3/3.