Intelligence artificielle
de l'humain à la machine
Présentation du livre
Dans le but de pouvoir créer une véritable intelligence artificielle forte, donner la capacité à la machine d’apprendre est obligatoire afin qu’elle puisse évoluer sans l’intervention humaine. Le Machine Learning est une discipline visant à atteindre cet objectif. Un exemple est nécessaire pour bien comprendre le fonctionnement. Prenons le cas de la reconnaissance d’images qui est très utilisé sur Internet.
Pour un être humain, pouvoir reconnaître une photographie d’un arbre, par exemple, implique d’y avoir été confronté au moins une fois dans sa vie. Il est alors possible d’associer des caractéristiques (tronc, feuillage, couleur...) au mot « arbre » et de les généraliser pour en reconnaître différent type. Par ailleurs, pour reconnaître un arbre, on accordera plus d’importance à la présence d’un tronc qu’à sa couleur qui, elle, peut être variable.
Le tronc a donc plus de « poids » que la couleur du tronc. Dans le cas d’une machine, le principe est globalement le même, mais nécessite plus d’exemples. En fournissant une très grande quantité de photos d’arbres à une machine et en lui décrivant des caractéristiques avec un poids associés, cette dernière devient capable de généraliser.
Pour se faire, un calcul prenant en compte les poids est réalisé et le résultat comparé à un seuil défini. Si la valeur obtenue est supérieure au seuil, la machine définit que la photographie est bien celle d’un arbre. On dit que la machine a appris à reconnaître la photographie d’un arbre.
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