Contenu
- Jeu et au-delà
- Plus de précision dans le traitement du cancer
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Progrès en neurosciences
- IA et marketing personnalisé
- Interfaces Quotidiennes
- L'intelligence d'entreprise
Source: Agsandrew / Dreamstime.com
À emporter:
De nouvelles formes d'intelligence artificielle vont (et commencent déjà à) changer notre vie de manière très intéressante.
Nous savons que notre monde évolue rapidement - mais il existe de nombreuses avancées technologiques concrètes dont on n'entend peut-être pas beaucoup parler dans les journaux ou à la télévision et qui ont néanmoins un impact dramatique sur nos vies.
Certaines de ces grandes nouvelles histoires sont liées au réseau de neurones artificiels - un phénomène relativement nouveau dans la recherche sur l’intelligence artificielle qui entraîne toutes sortes de progrès dans de nombreux domaines, du divertissement à la médecine.
Les réseaux de neurones artificiels reposent sur l’idée que les technologies peuvent modéliser le travail biologique du cerveau humain, en utilisant de petites unités correspondant à des neurones humains et à des groupes de neurones individuels, afin de produire des sorties basées sur des entrées.
L’idée du réseau de neurones artificiels s’appuie sur la philosophie du «connexionnisme», apparue dans les années 1940, et permet de théoriser à quel point un grand nombre d’unités neurologiques coopérantes peuvent influer sur le comportement et la cognition en général. Une autre façon de le dire est qu'en tant qu'êtres humains, nous avons découvert que nous pouvons construire de meilleurs modèles en combinant plusieurs de ces neurones artificiels et en les faisant fonctionner de manière très similaire à nos propres processus de pensée biologiques.
Alors, quels sont les réseaux artificiels apportant à la table? Beaucoup, en fait. Même s’ils ne sont pas connus, ni qu’ils représentent une marque familière, ni même qu’une partie importante du programme d’études élémentaire ou secondaire, le travail sur les réseaux de neurones artificiels devient courant dans de nombreux domaines. (En savoir plus sur les jalons de l'histoire de l'informatique et de l'IA avec From Ada Lovelace to Deep Learning.)
Jeu et au-delà
Vous avez peut-être entendu dire récemment qu'un ordinateur était capable de battre un joueur humain dans le jeu «Go», un jeu nettement plus complexe que les échecs. Bon nombre d’entre nous comprenons intuitivement que c’est un pas de plus sur la voie d’une intelligence artificielle plus forte - nous avons appris la supériorité des ordinateurs jouant aux échecs dans les années 1990, c’est donc une progression logique.
L’émergence d’entités d’intelligence artificielle, reposant sur des réseaux de neurones artificiels, capables de battre les humains sur Go est importante. Ce que vous ignorez peut-être, c’est que IBM, société qui a contribué à ce nouveau mode de jeu, expérimente également de nouveaux fondamentaux. Techniques d'IA qui rendront les réseaux de neurones artificiels beaucoup plus performants et plus rapides. Le mois dernier, IBM a annoncé qu'elle dépenserait 240 millions de dollars dans le cadre d'un projet commun avec le MIT, doublant ainsi la puissance d'Ann et des technologies associées pour aller plus loin que jamais.
Plus de précision dans le traitement du cancer
Le cancer est l'une des maladies les plus déconcertantes du lexique médical occidental - mais à présent, de très nouveaux types de recherche sur le cancer sont soutenus par des réseaux de neurones artificiels, alors que les scientifiques sont sur le point de découvrir de nouvelles méthodes de traitement de nombreux types de tumeurs.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
L'un des moyens les plus essentiels dont les réseaux de neurones artificiels apportent leur aide dans le diagnostic et le traitement du cancer du sein, de la prostate, du poumon et d'autres types de cancer est la capacité de manipuler de grands ensembles de données et d'identifier une voie à suivre, que ce soit pour la classification des cas de cancer. , ou en travaillant avec des données liées à l’expression génique, un éventail de nouveaux traitements contre le cancer utilise des connaissances issues de l’IA pour tenter de sauver des vies.
Progrès en neurosciences
Les réseaux de neurones artificiels ne sont pas simplement utiles dans la recherche sur le cancer - les mêmes principes peuvent prendre toutes sortes de données cliniques et les affiner sous des formes plus exploitables.
Mais il existe une relation particulière entre les réseaux de neurones artificiels et les neurosciences - car même si nous assemblons ces blocs de construction qui simulent le cerveau humain, nous en apprenons davantage sur le fonctionnement de ce dernier - qui prend en charge de nouvelles installations modernes au service des patients. de manière nouvelle.
Lorsque les scientifiques créent des systèmes ANN, ils examinent comment les neurones déclenchent les impulsions des synapses. Ils regroupent et classifient les réseaux de neurones qui constituent des parties du cerveau humain. Par petits morceaux, ils travaillent à l’objectif général de la recherche avancée en intelligence artificielle - simuler plus complètement le travail du cerveau biologique et transformer ces résultats en quelque chose qui ressemble beaucoup à la pensée humaine dérivée d’une technologie autonome. Lorsque les gens utilisent des réseaux de neurones artificiels, ils en apprendront davantage sur ce qui se passe dans le cerveau, ce qui se passe quand on rêve, ce qui se passe quand on a un accident vasculaire cérébral - et tout cela alimentera une expansion dans différents domaines de la neuroscience. En développant l'IA, nous développons également notre compréhension de nous-mêmes.
IA et marketing personnalisé
Une autre percée soutenue par les réseaux de neurones artificiels est la capacité surnaturelle des spécialistes du marketing de déterminer ce que veut et a besoin un consommateur donné.
Vous avez peut-être rencontré ce genre de problème dans un moteur de recommandation de sites Web, dans votre flux Pandora ou ailleurs. Vous voyez des publicités tellement ciblées qu'elles semblent effrayantes - vous obtenez des informations sur des choses qui pourraient vous intéresser ou qui pourraient vous intéresser, mais dont vous n'avez jamais parlé à personne. Tout cela est souvent motivé par des réseaux de neurones artificiels et des algorithmes d'apprentissage automatique capables de créer des connexions par eux-mêmes, plutôt que d'être guidés par des décideurs humains. Leur précision est étrange, et sa seule amélioration sera possible avec le temps. (En savoir plus dans Comment les systèmes de recommandation sont notre façon de magasiner en ligne.)
Interfaces Quotidiennes
Voici un moyen intéressant de réfléchir aux avancées scientifiques réalisées avec les réseaux de neurones artificiels - un article de Gizmodo explique comment nous voyons les résultats des ANN annuellement en ligne sur Internet - l’un des points importants abordés dans cet article est: la reconnaissance d’image est l’une des frontières les plus prometteuses de l’utilisation des réseaux de neurones artificiels.
Au début de l'utilisation de ces outils d'intelligence artificielle, les scientifiques ont découvert comment aider les ordinateurs à reconnaître des images de tout, des chats aux différents visages. Et cela est déjà appliqué à bien des égards - sur vos plates-formes de messagerie, dans votre profil et même éventuellement à votre aéroport local.
Le domaine de la biométrie a beaucoup profité de l’idée que vous pouvez utiliser la reconnaissance d’image pour identifier un individu. Et, bien sûr, le marketing gagne également en reconnaissance d'image, en aidant à mettre en place ces connexions qui vont plaire à un utilisateur humain. Mais à un niveau plus général, être capable d’exploiter des images pour obtenir des données a toutes sortes d’applications utiles - de sorte qu’à un moment donné, nous ne pourrons plus utiliser des mots pour les ordinateurs - nous pourrons leur donner des images. montrez-leur ce que nous essayons de transmettre - et comme chacun le sait, une image vaut 1 000 mots.
Un autre point intéressant de l’œuvre de Gizmodo est que le traitement du langage naturel est également un produit du travail de l’ANN. Nous l'utilisons depuis un moment, que ce soit avec Siri, des outils de dictée ou une autre forme; La manière dont les ordinateurs décomposent et convertissent la phonétique est pour beaucoup dans les premières recherches sur les réseaux de neurones artificiels.
L'intelligence d'entreprise
En plus de pouvoir identifier des clients individuels et de disséquer leurs informations personnelles à des fins de marketing, les entreprises utilisent également des réseaux de neurones artificiels et l'apprentissage automatique de manière très importante.
Une entreprise est un organisme - et toute entreprise de taille importante aura besoin de beaucoup d’orientation, au jour le jour et à long terme.
Dès que les logiciels sont devenus suffisamment avancés et suffisamment avancés, les fournisseurs ont commencé à créer différentes plates-formes de logiciels d'entreprise pour aider les entreprises à automatiser à la main tout ce qu'elles faisaient auparavant. L’automatisation de Salesforce accroît la puissance des équipes de vente grâce à la technologie. Les outils de gestion de la relation client aident à promouvoir de meilleures relations avec un public cible. Les outils de gestion de la chaîne logistique acheminent les matières premières nécessaires vers les sites d’affaires. Et les outils généraux de business intelligence prennent en compte toutes les données brutes et en font des rapports exploitables que les dirigeants peuvent utiliser.
Plutôt que de passer en revue les installations et d'essayer d'imaginer ce qui va se passer à l'avenir, les dirigeants d'aujourd'hui examinent de plus en plus les tableaux de bord visuels et voient clairement ce qu'ils doivent faire pour améliorer le fonctionnement de l'entreprise. Toute cette transparence, encore une fois, repose sur des réseaux de neurones artificiels - et des outils d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage en profondeur - appliqués à ces moteurs d'analyse nous apportent les connaissances dont nous avons besoin d'une manière basée sur cette simulation très importante de la pensée humaine.
Toutes ces avancées ne sont que la pointe de l'iceberg. Une révolution s'annonce - un changement radical de la manière dont nous interagissons avec la technologie. Des robots et des ordinateurs plus intelligents et plus performants commenceront à sonner, à ressembler et à agir comme nous - et à nous de déterminer comment cela fonctionnera.