Les tâches de l’intelligence artificielle sont aussi innombrables que les humains peuvent concevoir de manière créative des moyens d’appliquer la technologie de l’IA.
Bien qu’il y ait beaucoup à dire sur l’intelligence artificielle, cette liste est davantage un cours accéléré sur l’intelligence artificielle 101. Nous pourrions approfondir les façons spécifiques dont l’IA a amélioré nos vies d’une manière que nous ne réalisons peut-être pas, mais commençons par définir l’intelligence artificielle.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ? Intelligence Artificielle 101
L’intelligence artificielle (IA) est l’application d’un ordinateur ou d’une machine pour effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine, telles que l’apprentissage, la résolution de problèmes, la prise de décision et le traitement du langage naturel. L’IA peut être classée en deux catégories : étroite et générale. L’IA étroite est conçue pour effectuer une tâche spécifique, comme jouer à un jeu ou conduire une voiture, tandis que l’IA générale est conçue pour effectuer un large éventail de tâches. Certains des objectifs de la recherche sur l’IA incluent le développement d’ordinateurs capables de raisonner, d’apprendre et de s’adapter d’une manière similaire à celle des humains.
Les scientifiques des données et les spécialistes de l’apprentissage automatique développent ces IA pour qu’elles soient utilisées pour effectuer des tâches que les humains ne font pas, ne veulent pas faire ou ne peuvent pas faire (de manière efficace).
Bien que ce dernier puisse en surprendre certains, que l’IA puisse, apparemment, remplacer le besoin des humains d’effectuer ces tâches, cela ne devrait pas être si surprenant. Lorsqu’elle est correctement formée, l’intelligence artificielle peut effectuer des tâches incroyablement rapidement et efficacement.
Abordez cet article comme une exploration de l’intelligence artificielle 101 et voyez qu’il y a beaucoup d’opportunités pour les tâches d’intelligence artificielle de nous surprendre et de nous faire réaliser à quel point nous dépendons des programmes et des modèles d’IA, ainsi que d’inspirer peut-être votre propre voyage sur le développement d’un nouvelle IA.
Tâches d’intelligence artificielle par type
Il est important de noter que même si l’IA peut effectuer ces tâches, des humains peuvent toujours être nécessaires pour configurer le système d’IA, fournir une supervision et des conseils et prendre les décisions finales.
Je ne veux pas faire
Il existe de nombreuses tâches que l’IA peut aider les humains avec lesquelles les humains peuvent ne pas vouloir faire en raison de la nature de la tâche répétitive, fastidieuse ou autrement indésirable. Voici quelques exemples de tâches auxquelles l’IA peut vous aider :
- Saisie et traitement des données : transcrire des données d’un format à un autre ou trier et organiser de grandes quantités de données.
- Service client : répondre aux demandes des clients et résoudre les problèmes via des chatbots et des assistants virtuels, ou acheminer les demandes vers le bon service
- Surveillance et surveillance : surveillance par caméra de sécurité et identification des menaces potentielles. Peut identifier des objets comme des chats errants comme inoffensifs ou identifier du verre brisé pour alerter les autorités
- Fabrication et assemblage : l’IA peut aider à des tâches telles que l’assemblage de produits sur une chaîne de production ou l’inspection de produits à la recherche de défauts grâce à la vision par ordinateur
- Agriculture : l’IA peut aider à identifier les ravageurs ou les maladies dans les cultures, à optimiser les systèmes d’irrigation et à prévoir les conditions météorologiques.
- Soins de santé : l’IA peut aider à des tâches telles que l’analyse d’images médicales, l’identification de modèles dans les données des patients et l’aide au diagnostic et aux plans de traitement.
Pas besoin de faire
Il existe de nombreuses tâches que l’IA peut aider les humains et que les humains n’ont peut-être pas besoin de faire en raison de la disponibilité de la technologie de l’IA. Voici quelques exemples de tâches auxquelles l’IA peut vous aider :
- Analyse des données : l’IA peut aider à effectuer des tâches telles que l’analyse de grands ensembles de données, l’identification de tendances et de modèles et la réalisation de prévisions.
- Traitement du langage naturel : l’IA peut aider à des tâches telles que la traduction, la compréhension et la génération de texte de type humain.
- Analyse d’images et de vidéos : l’IA peut aider à des tâches telles que l’identification d’objets et de personnes dans des images et des vidéos, ainsi que l’analyse de leur comportement.
- Prédiction et optimisation : l’IA peut aider dans des tâches telles que la prévision des résultats et l’optimisation des processus.
- Prise de décision : l’IA peut aider à des tâches telles que l’identification du meilleur plan d’action dans une situation donnée et la formulation de recommandations.
Ne peut pas faire (efficacement)
Il y a certaines tâches que l’IA peut effectuer que les humains ne sont tout simplement pas capables de faire ou sont incapables de faire efficacement. Voici quelques exemples de tâches que l’IA peut aider et qui dépassent les capacités des humains :
- Traitement et analyse de grandes quantités de données à grande vitesse : l’IA peut traiter et analyser de grandes quantités de données en peu de temps, ce qui permet de découvrir des modèles et des tendances qui pourraient être manqués par les humains.
- Exécution de tâches avec un degré élevé de précision : l’IA peut effectuer des tâches avec un niveau de précision qui dépasse les capacités des humains. Par exemple, un système d’IA pourrait être en mesure d’identifier les différences entre deux séquences génomiques avec un degré de précision et de vitesse beaucoup plus élevé.
- Opérer dans des environnements dangereux : l’IA peut effectuer des tâches dans des environnements trop dangereux pour les humains, tels que l’exploration en haute mer ou les centrales nucléaires.
- Effectuer des tâches qui nécessitent un haut niveau d’endurance : les systèmes d’IA peuvent effectuer des tâches qui nécessitent un haut niveau d’endurance sans se fatiguer, comme trier des colis dans un entrepôt ou faire fonctionner des véhicules de livraison dans l’usine.
Comment fonctionne l’IA ?
Une dernière partie de la compréhension à la fin de notre cours accéléré sur l’intelligence artificielle 101 consiste à discuter du fonctionnement de la technologie de l’IA. Fondamentalement, l’IA code simplement des programmes qui sont formés à l’aide de points de données brutes pour effectuer certaines tâches.
Il y a beaucoup plus qui va dans l’intelligence artificielle que cette simple définition, mais c’est un bon point de départ. Il y a deux types principaux de formation pour ces programmes d’intelligence artificielle : apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur des modèles.
L’apprentissage automatique est une méthode permettant d’apprendre aux ordinateurs à apprendre à partir de données structurées, sans être explicitement programmés. Cela implique d’utiliser des algorithmes pour analyser et comprendre les modèles de données, puis d’utiliser cette compréhension pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Les données fournies aux algorithmes d’apprentissage automatique doivent être vierges, supprimer ou plafonner les valeurs aberrantes, omettre les données inutiles et surveiller les biais. Les algorithmes d’apprentissage automatique et les modèles d’IA sont parfaits pour la science des données et l’analyse qui aident les utilisateurs à analyser rapidement et efficacement des millions de points de données.
L’apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones, modélisés d’après le cerveau humain, pour analyser et comprendre des modèles complexes de données. Ces réseaux sont composés de couches de « neurones » interconnectés qui peuvent apprendre à reconnaître des modèles et à prendre des décisions en fonction des données d’entrée. Les données fournies à un modèle d’apprentissage en profondeur peuvent être non structurées, mais nécessitent toujours des paramètres et un réglage solides pour être correctes. Ces modèles d’IA non seulement prennent en compte les données et produisent un résultat, mais génèrent un résultat entièrement nouveau ou inattendu basé sur la pléthore de données en cours de traitement. C’est ainsi que nous voyons des programmes informatiques capables d’effectuer des tâches d’intelligence artificielle comme écrire un article de blog ou un roman en « lisant » 1 000 romans d’auteurs différents du même genre.
Exemple : Systèmes de recommandation
Les systèmes de recommandation peuvent être mis en œuvre à l’aide de techniques d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage automatique.
Systèmes de recommandation utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels comme le filtrage collaboratif (acheteurs/utilisateurs similaires), la factorisation matricielle et la méthode des plus proches voisins (genre ou aspects similaires d’un produit donné). Ces méthodes utilisent le comportement historique des utilisateurs et des éléments pour faire des prédictions sur ce qu’un utilisateur pourrait aimer à l’avenir en utilisant des comparaisons et des moyennes. Cependant, le problème de démarrage à froid se produit lorsqu’il n’y a pas suffisamment de données provenant de nouveaux utilisateurs pour suggérer efficacement de nouveaux produits en fonction de l’historique.
D’autre part, l’aspect d’apprentissage en profondeur des systèmes de recommandation utilise des réseaux de neurones pour apprendre les représentations des utilisateurs et des éléments à partir de leurs interactions historiques. Ces représentations sont ensuite utilisées pour prédire les préférences de l’utilisateur pour les éléments. Ces méthodes sont particulièrement utiles pour gérer des données volumineuses et rares, et pour les problèmes où les méthodes traditionnelles ont du mal, comme le problème du démarrage à froid.
Par conséquent, les systèmes de recommandation peuvent faire partie à la fois de l’apprentissage en profondeur et de l’apprentissage automatique, en fonction des techniques et des architectures spécifiques utilisées pour les mettre en œuvre.
10 choses incroyables que l’IA peut faire que vous ne savez peut-être pas
Maintenant que nous avons conclu une brève intelligence artificielle 101, parlons de certaines des tâches d’intelligence artificielle les plus étonnantes qui peuvent être réalisées. Pour continuer à en apprendre davantage sur l’IA, cependant, voici notre liste des meilleurs cours pour continuer à apprendre sur l’intelligence artificielle. Ces tâches d’intelligence artificielle ne sont pas dans un ordre particulier, mais la majorité d’entre elles affectent probablement la vie quotidienne d’un utilisateur !
1. Lire et comprendre
Il existe des programmes d’IA qui ne peuvent pas simplement lire à un utilisateur, mais l’utilisateur peut insérer du texte écrit ou un lien vers un article de blog, et le programme d’IA le lira. Ensuite, une fois l’article lu, il peut générer un résumé ou des notes abrégées pour glaner les informations les plus importantes du texte. Découvrez SummarizeBot pour l’essayer !
2. Détecter les coups de feu et alerter les autorités
Il n’est pas surprenant que l’une des choses étonnantes que l’IA puisse faire est d’écouter et de comprendre la parole humaine, mais les programmes d’IA peuvent également être formés pour entendre et détecter d’autres modèles sonores ! ShotSpotter le fait pour assurer la sécurité des quartiers et aider les autorités à réagir rapidement aux situations dangereuses.
3. Générer du code informatique
Nous avons bouclé la boucle là où nous en sommes maintenant et formons des ordinateurs au code pour apprendre à écrire du code formé sur de grandes quantités de code fourni par les communautés en ligne. Alors que l’IA a un long chemin à parcourir pour aborder un projet à grande échelle pour résoudre les problèmes du monde réel, les programmeurs peuvent utiliser l’IA pour aider à écrire de petits blocs d’idéation et d’inspiration sur la façon de résoudre des problèmes spécifiques. ChatGPT, un modèle de chat IA, peut aider à écrire du code de base.
4. Jouez à des jeux très complexes
Nous ne parlons pas seulement du processeur intégré aux échecs ou des bots à l’intérieur des MMO. OpenAI a développé AlphaGo qui a battu le meilleur joueur Lee Sedol du…