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Historiquement, les débuts de l’IA datent à Alan Turing dans les années 1950, et le mot conçoit tout dire et ne rien dire. En effet, dans l’imaginaire commun, lorsqu’on traite d’intelligence forcée, on désigne par là un programme qui peut réaliser des activités d’humain, en apprenant toute seule. Or, l’IA telle que signalée dans l’industrie est plutôt « des algorithmes plus ou moins évolués qui imitent des actions de l’homme ». Par exemple, un catalogue qui nous dit si on est en surpoids ( en lui laissant notre taille et poids ), est une ia : l’utilisation de les règles IF… THEN… ELSE… dans un programme en fait une intelligence artificielle, sans qu’elle soit « en vérité » intelligente. De la même manière, une machine de Turing est une ia.A l’inverse, une intelligence artificielle intense ( AGI ) ou une superintelligence embarrassée ( ASI ) sont entièrement autonomes et auto-apprenantes ( mais il n’en existe aucune à l’heure actuelle présomption ) ! En conclusion, si l’Intelligence Artificielle est un domaine très vaste qui rassemble en partie des algorithmes qui « ne font pas rêver », il y a aussi des algorithmes plus performants, particulièrement dans le machine learning.La technologie de DeepFakes peut provenir plus en plus employée à des bout de vol pour abuser ces techniques d’identification. Or, l’ensemble de ces solutions sont incapables de détecter les DeepFakes. La propagation de Fake News sur les réseaux risque également de tenir pour les mêmes causes. heureusement, du fait que l’explique le dr Jans Aasman, CEO de Franz, il y a des technologies permettant de vous apporter des réponses au tragédie des DeepFakes. Par exemple, les principes de connaissances peuvent être combinées avec le Deep Learning pour test1 des photos et des clips modifiées.En effet, parvenu dans les années 1980, le machine learning ( express ) est l’application techniques statistiques aux algorithmes pour les offrir plus intelligents. L’enjeu du deep est bien de construire des courbes qui approximent les informations et permettent de mener facilement. Il repose donc sur la capacité des algorithmes à se procurer beaucoup de données et à « apprendre » d’elles ( i. e. corriger les courbes d’approximation ) !L’autre début de l’IA est désignée « déterministe ». Cette technologie repose sur des supports d’inférence qui sont programmés par rapports aux magnifiques pratiques de l’entreprise. Cela correspond à ce qui existe au niveau navigation automatique d’avion ou bien de robotique dans l’industrie automobile. Ils automatisent 70% du procédé et sont créés par un expert dans le secteur. Ils sont également en mesure de prévenir les utilisateurs lorsqu’ils rencontrent un scénario pour quelle raison ils n’ont pas été programmés. Le fonctionnement de ces systèmes est de mécaniser les activités répétitives et fastidieuses pour les humains pour d’être capable de évacuer du temps aux travailleurs pour d’autres activités à plus haute valeur ajoutée.En 1976, Steve Wozniak et Steve Jobs fabriquent le Apple iode dans un garage. Cet ordinateur abrite un bureau, un daphnie à 1 MHz, 4 ko de RAM et 1 ko par coeur vidéo. La petite courte histoire dit que les 2 compères ne savaient pas de quelle façon désigner l’ordinateur ; Steve Jobs voyant un pommier sur le balcon décida d’appeler l’ordinateur pommeau ( en anglais de la marque à la pomme ) s’il ne vivait pas de nom pour celui-ci dans les 5 minutes suivantes…
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