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GPT-3 : l'IA capable de rédiger un mémoire de fin d'études entre 3 et 20 minutes. Au cours des derniers mois, nous avons beaucoup entendu parler de GPT-3 (pour Generative Pre-trained Transformer 3).

GPT-3 : l'IA capable de rédiger un mémoire de fin d'études entre 3 et 20 minutes

Une Intelligence Artificielle qui apprend à parler comme les bébés. Proposant une approche alternative, des chercheurs de l'ETIS (CNRS/ENSEA/Cergy Paris Université) apprennent à une IA à parler en s'inspirant de la manière dont les enfants en bas âge intègrent le langage.

Une Intelligence Artificielle qui apprend à parler comme les bébés

Ce système est basé sur des boucles d'écoute (Sur un voilier, une écoute est un cordage servant à régler l'angle de la voile par rapport à...) d'un modèle, d'essai de prononciation et d'une écoute interne (En France, ce nom désigne un médecin, un pharmacien ou un chirurgien-dentiste, à la...) pour comprendre comment s'améliorer. Publiés dans la revue PloS Computational Biology, ces travaux permettent de s'affranchir des volumineuses bases de données (Dans les technologies de l'information (TI), une donnée est une description élémentaire, souvent...) utilisées dans l'apprentissage (L’apprentissage est l'acquisition de savoir-faire, c'est-à-dire le processus...) de nombreuses IA. © Alexandre Pitti / ETIS Pour l'instant (L'instant désigne le plus petit élément constitutif du temps.

Cette intelligence artificielle génère des formules mathématiques inédites. Des chercheurs israéliens ont récemment communiqué à propos d’un système informatique qui n’est autre qu’un “générateur” de conjectures mathématiques.

Cette intelligence artificielle génère des formules mathématiques inédites

L’intelligence artificielle au cœur de ce système a déjà généré plusieurs formules mathématiques inconnues jusqu’à aujourd’hui. The Ramanujan Machine Le mathématicien de demain est-il une machine ? Pour les ingénieurs l’Institut de technologie d’Israël (Technion), cela fait peu de doute. Dans un compte rendu publié dans la revue Nature le 3 février 2021, les chercheurs ont dévoilé leur “générateur” de conjectures mathématiques : The Ramanujan Machine.

Quand l’IA prend la parole : des prouesses aux dangers. La démission forcée d’une cadre de Google, Timnit Gebru, a récemment fait polémique.

Quand l’IA prend la parole : des prouesses aux dangers

Elle travaillait sur les risques associés aux capacités de cette catégorie d’intelligences artificielles qui excellent désormais à manipuler le langage, sans le comprendre. Ces applications de « traitement automatique des langues », populaires et très impressionnantes – pour vous suggérer la fin de vos phrases par exemple – sont parfois aussi un peu inquiétantes. Par exemple, GPT-3, sorti en juin 2020 par OpenAI (Microsoft), peut générer des textes si naturels qu’ils sont souvent impossibles à distinguer de « vrais » textes (produits par des humains). BERT, sorti en 2018 par Google, est un autre type de modèle, fournissant l’analyse sémantique nécessaire à de très nombreuses applications, de la recherche d’information à la traduction automatique. DALL-E : l'IA d'OpenAI capable de générer une image à partir d'une phrase.

Le 5 janvier 2021, OpenAI a présenté deux systèmes d’intelligence artificielle très innovants.

DALL-E : l'IA d'OpenAI capable de générer une image à partir d'une phrase

DALL-E, un système capable de générer des images à partir d’un simple texte, et CLIP, un deuxième modèle capable d’apprendre à reconnaître des catégories d’objets très rapidement. DALL-E : un modèle basé sur GPT-3 Peut-être que votre cerveau avait fait le lien, mais voici l’explication du nom de DALL-E : c’est bien la contraction du nom de l’artiste surréaliste Salvador Dali et du robot WALL-E.

Une belle trouvaille qui colle parfaitement à la raison d’être de DALL-E, si tant est qu’il en ait une. Ce modèle d’intelligence artificielle a une mission simple : générer une image à partir d’un texte. DALL-E s’appuie sur GPT-3, un modèle de langage développé par OpenAI. Ce modèle a connu un bad buzz monumental cet automne. Cette intelligence artificielle génère des images à partir d'une description.

Un nouveau réseau de neurones artificiels créé par OpenAI génère des images à partir d'une légende.

Cette intelligence artificielle génère des images à partir d'une description

Sur les réseaux sociaux, les algorithmes sont capables (avec plus ou moins d’efficacité et parfois des biais) de légender le contenu d’une photo. Il serait impossible de contrôler une IA super-intelligente, d’après ces calculs. Des scien­ti­fiques de l’uni­ver­sité de Madrid viennent de rendre leur verdict concer­nant l’une des plus grandes peurs de l’hu­ma­nité.

Il serait impossible de contrôler une IA super-intelligente, d’après ces calculs

D’après leurs résul­tats, il serait presque impos­sible de contrô­ler une intel­li­gence arti­fi­cielle supé­rieure, si l’homme parve­nait à en mettre une au point, rappor­tait Tech Times le 13 janvier. Le hic, c’est que contrô­ler une super-intel­li­gence exige­rait des connais­sances qui vont au-delà de la compré­hen­sion humaine. Il faudrait mettre au point une simu­la­tion de cette super-intel­li­gence, possible à analy­ser. Mais si nous ne pouvons plus comprendre la nature de cette intel­li­gence, impos­sible de créer une telle simu­la­tion. Les algorithmes peuvent-ils détecter l’humour, les émotions ou les discours haineux ? À l’occasion de la journée « Intelligence artificielle : l’ordinateur passe la barrière de la langue », le 12 janvier au CNRS, la chercheuse Farah Benamara nous éclaire sur les avancées du traitement automatique du langage évaluatif, derrière lequel se cache l’expression d’opinions ou de sentiments positifs ou négatifs.

Les algorithmes peuvent-ils détecter l’humour, les émotions ou les discours haineux ?

Qu’est-ce que le langage évaluatif et comment est-il étudié ? Farah Benamara1. Le langage évaluatif couvre tout ce qui est utilisé pour exprimer les sentiments, points de vue, souhaits, attentes et intentions futures. Il concerne ainsi le domaine du ressenti et des émotions, et se retrouve donc beaucoup dans les contenus en ligne tels que les réseaux sociaux.

Le terme de « langage évaluatif » est très présent en linguistique, mais l’informatique ne s’en est pas encore complètement emparée. L’IA du futur s’inspirera davantage du cerveau. Les IA comprennent-elles ce qu’elles font ? Que ce soit dans vos choix de séries TV à regarder, dans l’analyse de vos résultats médicaux, dans vos rencontres amoureuses, dans l’attribution de votre prêt ou dans les réglages de vos prises de photos – les IA mettent leur grain de sel partout.

Les IA comprennent-elles ce qu’elles font ?

Ce qui rend peut-être d’autant plus surprenante la réponse à cette question : non, aujourd’hui, les IA ne comprennent pas ce qu’elles font. Par contre, décomposer la question et détailler la réponse permet de soulever beaucoup de problèmes, d’ambiguïtés et d’enjeux de l’« intelligence » artificielle. « Intelligence » avec des guillemets, car les méthodes actuelles sont essentiellement des simulations très spécifiques et convaincantes, sur lesquelles nous projetons beaucoup plus que ce qu’elles renferment réellement, à commencer par cette impression de compréhension. Il est difficile de savoir si, dans le futur, les IA continueront à ne pas comprendre. Ils ont créé une IA capable de décoder les langues mortes. Des chercheurs étasuniens ont mis au point une intelligence artificielle étonnante.

Ils ont créé une IA capable de décoder les langues mortes

Cette dernière est capable d’étudier les langues mortes de manière automatique. Une IA révolutionne la résolution des équations. Les équations aux dérivées partielles, aussi appelées équations différentielles partielles, ou EDP, sont une catégorie d’équations mathématiques qui peuvent décrire absolument tous les phénomènes physiques de notre univers : des orbites planétaires à la tectonique des plaques, en passant par les turbulences de l’air susceptibles de perturber un vol. Ces équations très complexes et particulièrement difficiles à résoudre sont généralement prises en charge par des supercalculateurs. Des chercheurs de Caltech proposent aujourd’hui une nouvelle technique pour résoudre ces EDP, basée sur l’apprentissage profond.

Parce qu’elles peuvent être utilisées pour modéliser tous les changements observables dans l’espace et le temps, les EDP sont largement utilisées pour anticiper de nombreux phénomènes, comme les courants océaniques, l’activité sismique, le mouvement des masses d’air, le comportement des ponts et gratte-ciels sous l’action du vent, etc.

Machine Learning : tout savoir sur cette application de l'intelligence artificielle. Le Machine Learning, aussi appelé apprentissage automatique, représente une partie d’un ensemble donné de l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit d’une science qui permet de rendre les ordinateurs fonctionnels sans avoir à les programmer. Durant ces 10 dernières années, l’évolution technologique nous a conduits vers de nouvelles découvertes rendant les éléments utilisés beaucoup plus pratiques et automatiques. Quand l’intelligence artificielle permet d’analyser nos rêves. Avec l’apprentissage profond, l’intelligence artificielle va-t-elle dépasser l’Homme ?

Depuis qu’AlphaGo, un programme informatique, a battu les meilleurs joueurs de go [1] en utilisant, entre autres techniques, un réseau de neurones formels doté d’un mécanisme d’apprentissage profond (deep learning), les médias se sont mis à rêver et à attribuer à cette technologie la capacité de régler tous les problèmes rencontrés jusque-là en intelligence artificielle (IA). La presse, mais aussi certains acteurs du domaine imaginent que cette technique permettrait de créer (ou a déjà permis de créer ?)

Êtes-vous en train de parler à un humain ou à une machine ? Faites le test ! En 1950, le mathématicien Alan Turing créait un test d’intelligence artificielle qui repose sur la capacité qu’a une machine à imiter la conversation humaine. En 70 ans, des progrès considérables ont depuis été accomplis et certains chatbots atteignent des niveaux assez impressionnants. Récemment, des chercheurs de Faceboook ont ainsi présenté Blender, qui serait capable de gérer des discussions avec des utilisateurs humains de manière extrêmement réaliste.

Cette technologie peut s’avérer très utile en fournissant par exemple des informations à des usagers ou des consommateurs sur des sujets précis. L’utilisation des enceintes connectées est une autre application possible de ces outils. Pourtant, certains bots sont aussi utilisés par des cybercriminels dans le but, par exemple, de subtiliser nos données personnelles. Conscient du danger, des développeur du studio Foreign Objects de New York ont conçu un mini-jeu qui reprend la thématique du test de Turing. IA : et si la recherche sur l'apprentissage profond atteignait bientôt ses limites ? Ces dernières années, l’apprentissage profond (deep learning) est en pleine croissance. Or, si l’on peine à imaginer qu’un ralentissement du secteur pourrait intervenir, ce pourrait bien être le cas selon un groupe de chercheurs. Il deviendrait en effet de plus en plus difficile de progresser sur ce genre d’intelligence artificielle.

L'intelligence artificielle différencie les oiseaux d'une même espèce. Reconnaitre individuellement les oiseaux grâce au motif de leur plumage, voilà une tâche ardue pour l'humain. Mais pas pour la machine ! Une collaboration internationale impliquant principalement des scientifiques du CNRS, de l'Université (Une université est un établissement d'enseignement supérieur dont l'objectif est la production du savoir (recherche), sa conservation et sa transmission (études...) de Montpellieret de l'Université de Porto au Portugal, vient de montrer comment des ordinateurs peuvent apprendre à différencier les individus d'une même espèce (Dans les sciences du vivant, l’espèce (du latin species, « type » ou « apparence ») est le taxon de base de la systématique.

Les humains seront dépassés par l’IA dans moins de 5 ans, selon Elon Musk. En travaillant sur une intel­li­gence arti­fi­cielle (IA) de pointe pour Tesla, Elon Musk a réalisé que la tech­no­lo­gie sera « large­ment plus intel­li­gente que les humains » dans « moins de cinq ans ». Le patron du construc­teur auto­mo­bile a fait cette prédic­tion au cours d’une inter­view donnée au New York Times samedi 25 juillet. Fonda­teur du labo­ra­toire de recherche sur l’in­tel­li­gence arti­fi­cielle OpenAI en 2015, le milliar­daire alerte depuis long­temps sur les enjeux exis­ten­tiels posés par la montée en puis­sance de l’IA.

Selon lui, les humains risquent d’être un jour trai­tés comme des animaux de compa­gnie par des programmes algo­rith­miques, sauf à connec­ter leurs cerveaux aux machines. Cette IA permet de simuler des discussions avec de grands penseurs de l’humanité. Que feriez-vous si vous aviez l’occasion de discuter avec de grands auteurs, scientifiques et penseurs qui ne sont plus de ce monde ? Cette question très étrange en apparence, trouve tout son sens lorsque l’on se penche sur le projet actuellement mené par le romancier touche-à-tout Andrew Mayne. Cet article a été écrit par une intelligence artificielle. Pierrot écrivain-squelette, automate moderne de 60 cm de haut créé par André Soriano. Retrouvez l'intégralité de notre article "Les robots prennent la plume" dans le numéro d’été de la revue We Demain, disponible en kiosque et sur notre boutique en ligne.

Une IA pour repérer instantanément les accidents de la route ! Cette intelligence artificielle traduit les ondes cérébrales en véritables phrases. Cette intelligence artificielle peut traduire avec précision des pensées en phrases, lorsque le vocabulaire est limité à 250 mots. Comment expliquer le lien profond entre la physique et l’intelligence artificielle ? Comment les IA et les technologies émergentes impactent-elles les industries ? L'automatisation, une priorité pour les entreprisesDans le but d'améliorer leurs performances, les entreprises ont de plus en plus recours aux nouvelles technologies. Le robot industriel est l'un des outils les plus sollicités pour augmenter le taux de production et le rendement des industries.

□ Une nouvelle méthode d'Intelligence Artificielle. L'Intelligence Artificielle (IA) a permis ces dernières années le développement de techniques d'apprentissage automatique très performantes. Cependant, ces techniques sont souvent appliquées tâche par tâche, ce qui implique qu'un agent intelligent entrainé pour une tâche aura de piètres performances sur d'autres tâches, même très similaires.

Pour pallier ce problème, des chercheurs de l'Université (Une université est un établissement d'enseignement supérieur dont l'objectif est la production du savoir (recherche), sa conservation et sa...) de Liège (ULiège) ont développé un nouvel algorithme basé sur un mécanisme biologique appelé la neuromodulation. Un nouveau type de réseau de neurones artificiels inspiré par le cerveau humain. La diversité humaine est un enjeu central pour le développement de l’intelligence artificielle.

Un article de Stanislas Dehaene expose comment donner conscience à l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle peut-elle remplacer l'intelligence humaine? L’intelligence artificielle à la rescousse pour percer les secrets de l’Univers. Cette IA peut faire croire n’importe quoi en reproduisant une voix humaine à la perfection. Une IA aide des astrophysiciens à mieux identifier des signaux extragalactiques. L'intelligence artificielle est-elle si intelligente ? Les ingrédients nécessaires à l'intelligence artificielle. Le mythe de l’IA surhumaine.

Une intelligence artificielle peut apprendre une langue sans aide humaine. Intelligence artificielle : maintenant, les IA savent bluffer et être agressives ! L'intelligence artificielle devient stratège. Une IA a été entraînée à penser... comme un chien. L'IA sait-elle lire ? IA 21. Intelligence Artificielle: Comment les machines apprennent-elles ? Qu’est-ce que la conscience et les machines pourraient-elles l’acquérir ? [Stanislas Dehaene]