Une IA étrange illustre pourquoi les algorithmes ont encore besoin de personnes

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De nos jours, il peut être très difficile de déterminer où tracer les limites autour de l’intelligence artificielle. Ce qu’elle peut et ne peut pas faire n’est souvent pas très clair, pas plus que la direction à prendre.

En fait, il y a aussi beaucoup de confusion autour de ce qu’est réellement l’IA. Les départements marketing ont tendance à intégrer l’IA dans leurs messages et à renommer les anciens produits en «IA et apprentissage automatique». Le box-office regorge de films sur les systèmes d’intelligence artificielle et les robots tueurs qui prévoient de conquérir l’univers. Pendant ce temps, les médias sociaux regorgent d’exemples de systèmes d’IA faisant des erreurs stupides (et parfois offensantes).

dumb ai

«S’il semble que l’intelligence artificielle est partout, c’est en partie parce que« l’intelligence artificielle »signifie beaucoup de choses, selon que vous lisez de la science-fiction, vendez une nouvelle application ou faites des recherches universitaires», écrit Janelle Shane dans Tu ressembles à une chose et je t’aime, un livre sur le fonctionnement de l’IA.

Shane dirige le célèbre blog AI Weirdness, qui, comme son nom l’indique, explore la «bizarrerie» de l’IA à travers des exemples pratiques et humoristiques. Dans son livre, Shane puise dans son expérience de plusieurs années et nous emmène à travers de nombreux exemples qui montrent avec éloquence ce que l’IA, ou plus spécifiquement l’apprentissage en profondeur – est et ce qu’il n’est pas, et comment nous pouvons en tirer le meilleur parti sans tomber dans les pièges.

Bien que le livre soit écrit pour les profanes, c’est certainement une lecture digne des personnes qui ont une formation technique et même des ingénieurs en apprentissage automatique qui ne savent pas comment expliquer les tenants et les aboutissants de leur métier à des personnes moins techniques.

Muet, paresseux, gourmand et inhumain

Dans son livre, Shane explique très bien comment fonctionnent les algorithmes d’apprentissage profond. De l’empilement de couches de neurones artificiels à l’alimentation d’exemples, à des erreurs de rétropropagation, à l’utilisation de la descente de gradient et enfin à l’ajustement des poids du réseau, Shane vous guide tout au long de la formation de réseaux de neurones profonds avec des exemples humoristiques tels que l’évaluation des sandwichs et la création de « knock-knock qui est là? » blagues.