Deep Learning vs. Machine Learning vs. AI Comment vont-ils ensemble?

La prochaine grande chose dans la technologie est apprentissage automatique. Ou est-ce l'apprentissage en profondeur? C'est peut-être intelligence artificielle. Si vous vous retrouvez empêtré dans les différences entre les trois, vous n'êtes pas seul.

Ne jamais laisser passer une occasion de générer du battage publicitaire et de gagner de l'argent de capital de risque, certaines entreprises de technologie ont utilisé les trois de manière interchangeable. Bien qu'ils tombent tous sous le même toit, il existe des différences cruciales entre eux.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle??

L'intelligence artificielle, communément appelée IA, est un concept plutôt qu'un système. L'intelligence est perçue comme un trait uniquement humain. Traditionnellement, on pensait que les machines acquéraient des connaissances mais pas l'intelligence ou la sagesse. Alan Turing, informaticien, a passé une bonne partie de sa vie à se demander si les machines pouvaient penser.

Il a conçu le test de Turing Qu'est-ce que le test de Turing et sera-t-il toujours battu? Quel est le test de Turing et sera-t-il un jour battu? Le test de Turing a pour but de déterminer si les machines pensent. Le programme Eugene Goostman a-t-il vraiment passé le test de Turing ou les créateurs ont-ils simplement triché? Read More qui vise à déterminer si une machine peut afficher un comportement intelligent plutôt que d'être nécessairement intelligente. C'est une distinction importante car nous ne comprenons toujours pas complètement la pensée ou l'intelligence nous-mêmes..

Au lieu d'essayer de définir l'intelligence, nous espérons créer des machines capables de présenter des comportements intelligents.

Plutôt que d'être une technologie en soi, l'intelligence artificielle est un moyen de décrire les systèmes. Ces systèmes peuvent être étiquetés comme AI étroit et AI général. L'IA étroite est un système intelligent, mais destiné à une tâche spécifique. L'intelligence générale est le type que nous connaissons le mieux de la culture pop.

Ces types de systèmes seraient capables d'afficher tous les éléments de l'intelligence humaine. Skynet de la franchise de films Terminator, ou HAL de 2001: l’odyssée de l’espace sont des exemples fictifs de l’intelligence artificielle générale. Bien que, malgré ce que les films vous disent, tous les systèmes d'intelligence artificielle généraux ne seraient pas prêts à détruire l'humanité.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique??

Nous savons tous que les données peuvent être utiles. Qu'il s'agisse de savoir quelle route emprunter pour aller au bureau ou de surveiller notre santé, les données nous aident à prendre des décisions et nous guident tout au long de la vie. Mais nous générons tellement chaque jour qu'il est devenu impossible pour nous, les humains, d'analyser.

Donc, nous devrions avoir des machines pour faire le gros du travail pour nous.

Cours d'apprentissage automatique de Google Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? Le cours gratuit de Google le décrit pour vous Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? Le cours gratuit de Google le décrit pour vous Google a conçu un cours en ligne gratuit pour vous enseigner les bases de l'apprentissage automatique. Lire la suite résume l'apprentissage machine en tant que “utiliser les données pour répondre aux questions.” Ils le décomposent en deux parties: la formation et les prévisions. Imaginez que vous avez une collection d’images présentant des formes que vous souhaitez reconnaître. Si les images sont introduites dans l'algorithme d'apprentissage automatique, le système commence à apprendre les caractéristiques de cette forme..

Lorsqu'elle rencontre une nouvelle image, la forme est comparée aux éléments des données d'apprentissage pour déterminer s'il s'agit d'une correspondance..

Bien que vous ne puissiez pas le reconnaître, les résultats de recherche personnalisés, les listes de lecture Spotify et les recommandations de produits Amazon résultent également de l'apprentissage automatique. Netflix utilise même des algorithmes d'apprentissage automatique pour personnaliser les illustrations de couverture présentées..

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur??

Bien que nous ne comprenions pas parfaitement l'intelligence, les scientifiques ont réussi à montrer que le cerveau génère des informations via un réseau complexe de neurones. Notre cerveau est constitué de ces connexions électriques qui forment des voies neuronales. Ces voies véhiculent des informations autour de notre corps nous permettant de bouger, de respirer et de penser.

Toutefois, si chacun de ces chemins neuronaux était indépendant l’un de l’autre, nos temps de réaction seraient incroyablement lents et nous ne pourrions peut-être pas établir de liens entre les pensées. Le succès du système dépend de la relation entre toutes ces voies, donnant lieu à un traitement simultané des données..

L'apprentissage en profondeur est une méthode de réplication de ce réseau dense de neurones. En traitant plusieurs flux de données à la fois, les ordinateurs ont été en mesure de réduire le temps nécessaire au traitement de données de manière significative. L'application de cette technique à l'apprentissage en profondeur a donné naissance à des réseaux de neurones artificiels Que sont les réseaux de neurones et comment fonctionnent-ils? Que sont les réseaux de neurones et comment fonctionnent-ils? Les réseaux de neurones sont la prochaine étape majeure en matière de calculs lourds et d'algorithmes intelligents. Voici comment ils fonctionnent et pourquoi ils sont si incroyables. Lire la suite .

Ces réseaux sont constitués d'une série de nœuds. Il existe des nœuds d'entrée pour la réception des données, des nœuds de sortie pour les données résultantes et des couches masquées de nœuds au milieu. L'objectif est de transformer les données d'entrée en un élément que les noeuds de sortie peuvent utiliser. C’est là que les couches cachées entrent en jeu. Au fur et à mesure que les données progressent à travers ces nœuds cachés, le réseau de neurones utilise la logique pour décider quel nœud transférer les données à la suivante..

Apprentissage machine vs IA vs apprentissage en profondeur

L'apprentissage automatique est un outil puissant qui nous aide à comprendre les grandes quantités de données que nous créons, mais il ne fait pas preuve d'une pensée indépendante. L'algorithme est conçu par les programmeurs et ils définissent les règles que le système d'apprentissage automatique doit respecter. Les préjugés des développeurs, qu'ils soient conscients ou non, ont des ramifications.

L'un des premiers revers importants en matière d'apprentissage automatique a été fourni par l'un des ingénieurs de Google. En 2015, il a remarqué que l'algorithme d'identification photo de la société le qualifiait de gorille, ainsi que ses amis noirs. Google s'est immédiatement excusé et a implémenté des correctifs à court terme.

Cependant, deux ans plus tard, WIRED a annoncé que la solution de Google consistait à supprimer les gorilles des données de formation..

Par ailleurs, l'apprentissage en profondeur nous rapproche de l'intelligence artificielle générale. En essayant de reproduire l'esprit humain par le biais d'une collection multicouche de nœuds, il n'est pas nécessaire de former les structures d'apprentissage approfondies à un jeu de données initial volumineux. Ils prennent des décisions en fonction des informations fournies et de la logique du système..

Le fait que la prise de décision d’un réseau neutre ne soit pas transparente puisse sembler déconcertant, mais cela signifie qu’il réussit à reproduire l’intelligence humaine. Par exemple, nous ne comprenons même pas complètement comment nous arrivons avec nos propres pensées et décisions.

Intelligence artificielle pour tous

En fin de compte, il n'est pas nécessaire de comparer l'apprentissage machine à l'IA, ni l'apprentissage en profondeur à l'apprentissage machine, car ils servent tous des objectifs différents. L'IA décrit le concept d'intelligence de style humain dans les machines, tandis que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont des efforts pour créer une intelligence artificielle générale..

Cela ne veut pas dire que le domaine de l'IA est entièrement abstrait. Google utilise ses énormes jeux de données en ajoutant l'IA à la quasi-totalité de ses produits. Gmail a récemment été réorganisé avec Smart Replies, tandis que le système d'intelligence artificielle (Duplex AI) de la société est en cours de déploiement aux États-Unis et peut traiter les appels téléphoniques en votre nom. Mais ils ne sont pas les seuls à pouvoir participer au jeu de l'IA.

Vous pouvez l'essayer vous-même dès maintenant avec les expériences d'intelligence artificielle en ligne de Google 5 Meilleures expériences d'intelligence artificielle de Google pour explorer l'intelligence artificielle 5 Meilleures expériences d'intelligence artificielle de Google pour explorer l'intelligence artificielle Google propose plusieurs expériences d'intelligence artificielle avec lesquelles vous pouvez jouer dès maintenant. Grâce à l'apprentissage automatique, ils peuvent changer le monde de demain avec votre aide. Lire la suite .

Crédit d'image: sdecoret / Depositphotos

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