Les types ou niveaux d’IA
Domaines clés de l’IA
Les applications de l’IA
Où nous en sommes et où nous allons dans le processus de développement de l’IA
Dans le premier article de cette série, nous nous sommes penchés sur la définition et l’histoire du développement de l’intelligence artificielle, depuis les origines à la fin de la Seconde Guerre mondiale avec Turing jusqu’à l’explosion récente des deux dernières années.
Dans ce deuxième article, nous développerons les types ou les niveaux d’intelligence artificielle, les domaines, les zones ou les domaines couverts par l’IA, ainsi que les principales applications, en terminant par l’évaluation de la situation dans laquelle nous nous trouvons actuellement et la visualisation des principales évolutions futures.
Les types ou niveaux d’IA
Les experts considèrent qu’il existe 7 types, ou niveaux, d’intelligence artificielle : l’IA étroite, l’intelligence artificielle générale, la super intelligence artificielle, l’IA réactive, l’IA à mémoire limitée, l’IA de théorie de l’esprit et l’IA consciente d’elle-même.
IA étroite : IA conçue pour effectuer des actions très spécifiques ; incapable d’apprendre de manière indépendante.
Intelligence artificielle générale : IA conçue pour apprendre, penser et performer à des niveaux humains.
Superintelligence artificielle : IA capable de surpasser les connaissances et les capacités des humains.
Reactive Machine AI : IA capable de répondre à des stimuli externes en temps réel ; Impossible de créer de la mémoire ou de stocker des informations pour l’avenir.
IA à mémoire limitée : IA capable de stocker des connaissances et de les utiliser pour apprendre et s’entraîner à des tâches futures.
Théorie de l’esprit de l’IA : L’IA capable de détecter et de répondre aux émotions humaines, ainsi que d’effectuer les tâches des machines à mémoire limitée.
IA consciente d’elle-même : IA capable de reconnaître les émotions des autres, ainsi que d’avoir un sens de soi et une intelligence de niveau humain ; la phase finale de l’IA.
Domaines clés de l’IA
Les principaux domaines de l’IA sont l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, les réseaux neuronaux, l’apprentissage profond, la robotique, la logique floue et le système expert.
L’apprentissage automatique est basé sur le concept selon lequel les systèmes/machines peuvent apprendre à partir de données, reconnaître des modèles et prendre des décisions avec peu ou pas d’interférence humaine. Il s’agit simplement de demander à un ordinateur d’effectuer une tâche sans le programmer spécifiquement pour le faire.
Le traitement du langage naturel (NLP) se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et les langues humaines, permettant aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain.
La vision par ordinateur consiste à permettre aux machines d’interpréter et de prendre des décisions sur la base de données visuelles.
Les réseaux de neurones sont des systèmes informatiques inspirés des réseaux de neurones biologiques des cerveaux animaux
L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux multicouches.
La robotique est la branche de l’IA qui s’intéresse à la conception, à la construction, à l’exploitation et à l’utilisation des robots.
Un système expert est un programme informatique conçu pour résoudre des problèmes complexes et fournir une capacité de prise de décision comme un expert humain. Le système extrait des connaissances de sa base de connaissances et utilise les règles de raisonnement et d’inférence en fonction des requêtes de l’utilisateur.
Les applications de l’IA
Parmi les applications très médiatisées de l’IA, citons : les moteurs de recherche Web avancés (par exemple, la recherche Google) ; systèmes de recommandation (utilisés par YouTube, Amazon et Netflix) ; l’interaction par la parole humaine (p. ex., Assistant Google, Siri et Alexa) ; les véhicules autonomes (par exemple Waymo) ; les outils génératifs et créatifs (par exemple, ChatGPT et l’art de l’IA) ; et le jeu et l’analyse surhumains dans les jeux de stratégie (par exemple, les échecs et le go).
Tous ces exemples ne sont que quelques exemples. La variété est énorme.
Les différents sous-domaines de la recherche en IA sont centrés sur des objectifs particuliers et l’utilisation d’outils particuliers.
Où nous en sommes et où nous allons dans le processus de développement de l’IA
On pense que nous sommes actuellement en train de passer à la phase IAG de la technologie de l’IA, car de plus en plus de façons d’entraîner l’IA à penser et à résoudre des problèmes de la même manière que le font les humains.
L’objectif de cette deuxième étape de l’IA est de résoudre des problèmes pour lesquels elle n’a pas été formée et de travailler par le biais d’un raisonnement logique dans des systèmes basés sur des règles pour effectuer une tâche, tout comme le ferait un humain.
Pour cette raison, l’AGI est également connue sous le nom d’IA forte, car elle est utilisée dans divers domaines.
Pour l’instant, IAG reste principalement fictif.
D’une manière générale, on estime que les robots dotés de capacités générales, capables d’opérer dans plusieurs domaines avec un large éventail d’ensembles de données, ne seront pas là avant au moins 2040, sinon plus tard.
Cependant, il y a des experts qui pensent que nous aurons les premiers exemples d’IAG d’ici 5 ans.
La dernière étape de l’évolution proposée par les chercheurs en IA est le moment où l’IA prend conscience d’elle-même et repousse les limites de l’intelligence humaine.
À cette époque, connue sous le nom de singularité et de transcendance, nous ne serons pas en mesure de faire la différence entre les humains et l’IA, ou nous serons complètement dépendants de l’intelligence artificielle pour fournir une direction et une prédiction.
