Vous êtes-vous déjà senti comme Joey lorsqu'il achète une simple encyclopédie ?
Parler de l'IA peut parfois être ressenti comme tel.
Tout le monde parle des derniers systèmes d'IA, en utilisant un nouveau vocabulaire, de nouveaux cas d'utilisation et une technologie de pointe, et (soyons honnêtes) il peut être assez difficile de suivre.
Il existe des outils d'IA générative pour la création de contenu ;
Des robots de recherche en IA qui vous aident à répondre à n'importe quelle question, et même des voitures autonomes qui utilisent les dernières technologies de l'IA pour naviguer sur la route.
Tout cela peut vous laisser un peu perplexe (tout comme Joey dans le film "L'homme et la femme"). Amis épisode.)
Si vous souhaitez rafraîchir vos connaissances sur les types d'intelligence artificielle les plus courants utilisés aujourd'hui, lisez ce qui suit.
Ce blog présente les 7 différents types d'IA, leur utilisation actuelle et ce que cela pourrait signifier pour l'avenir.
Les 7 types d'IA : une vue d'ensemble
En général, il existe 7 types d'intelligence artificielle.
Chaque type représente une capacité ou une spécialisation différente.
Quels sont donc les 7 types d'IA ? Décortiquons-les.
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| Type d'IA | Description | Exemples |
| AI étroit (ANI) | Spécialisé dans une seule tâche, il manque de mémoire et ne peut s'adapter au-delà des paramètres préconfigurés. | Siri, système de recommandation de Netflix, chatbots de service à la clientèle. |
| Intelligence générale artificielle (AGI) | IA hypothétique dotée d'une intelligence semblable à celle de l'homme, capable de comprendre, d'apprendre et d'effectuer des tâches complexes de manière autonome. | Pas encore développé. |
| Superintelligence artificielle (ASI) | Une IA hypothétique surpassant l'intelligence humaine, capable de résoudre des problèmes mondiaux mais soulevant des questions éthiques. | Pas encore développé. |
| Machines réactives | IA de base qui réagit aux données en temps réel, sans mémoire ni capacité d'apprentissage. | L'IA Deep Blue d'IBM, les portes automatiques, les lumières intelligentes, les caisses automatiques. |
| Mémoire limitée AI | L'IA est dotée d'une mémoire à court terme qui lui permet d'apprendre des expériences passées et de s'adapter en temps réel. | Voitures autonomes, systèmes de détection des fraudes, algorithmes de découverte de médicaments. |
| Théorie de l'esprit IA | IA hypothétique capable de comprendre les émotions, les intentions et les croyances, inspirée de la psychologie humaine. | Conceptuel ; pourrait déboucher sur des robots sociaux ou des conseillers en IA. |
| L'IA consciente d'elle-même | IA hypothétique dotée d'une conscience de soi, capable de pensée critique, de comprendre les émotions et de soulever des questions éthiques importantes. | Pas encore développé (et peut-être impossible, bien qu'il puisse s'agir de l'objectif ultime pour certains) |
1. IA étroite (Intelligence Artificielle Étroite - ANI)
L'IA étroite est le type d'IA le plus couramment utilisé aujourd'hui, et il est probable que vous utilisiez déjà des outils d'IA étroite sans même le savoir.
L'IA étroite, comme Siri, ce chatbot du service clientèle, ou même l'algorithme de recommandation de Netflix, est "étroite" en ce sens qu'elle est très performante dans une seule tâche.
Contrairement aux formes plus complexes d'IA que nous examinerons plus tard, l'intelligence restreinte ne peut pas penser, raisonner ou s'adapter au-delà d'une programmation spécifique ; elle peut simplement exécuter une tâche dans le cadre de paramètres préconfigurés.
Une distinction importante entre l'IA restreinte et les types d'intelligence artificielle plus avancés est l'absence de mémoire.
Les outils d'IA étroite ne peuvent pas stocker des données et apprendre à partir de celles-ci, ni appliquer l'apprentissage d'une tâche à une autre ; toutes leurs actions doivent être préconfigurées et fondées sur des règles.
2. Intelligence générale artificielle (AGI)
Aujourd'hui, nous sortons du domaine du réel pour entrer dans celui d'un futur type d'IA.
L'intelligence artificielle générale est actuellement hypothétique et signifierait qu'une machine aurait l'intelligence humaineIl doit être capable de comprendre, d'apprendre et d'effectuer un grand nombre de tâches complexes de manière indépendante.
Mais les choses peuvent devenir très complexes lorsque l'on parle d'"intelligence humaine" à propos d'une IAG.
En théorie, l'AGI serait dotée d'une intelligence indiscernable de celle d'un être humain.
Cependant, plus précisément, l'AGI serait plus intelligente qu'un humain, car sa capacité à traiter de grandes quantités de données dépasserait considérablement celle d'un cerveau humain.
Ne vous inquiétez pas.
L'IAG est encore assez éloignée et nécessiterait des avancées significatives dans des domaines tels que la conception de réseaux neuronaux, l'apprentissage automatique et la robotique pour devenir une réalité.
3. Superintelligence artificielle (ASI)
Poussons l'hypothèse encore plus loin. Une étape au-delà de l'AGI est la superintelligence artificielle (ASI), c'est-à-dire une intelligence qui surpasse les capacités humaines à tous les niveaux.
Il s'agit de l'IA sous l'une de ses formes les plus performantes, qui serait capable d'effectuer des tâches complexes, de raisonner et de résoudre des problèmes en faisant preuve d'une intelligence qui surpasse celle de l'homme.
Et c'est un peu effrayant.
La superintelligence artificielle ne se contenterait pas de reproduire les capacités humaines ; elle les dépasserait de loin, allant peut-être jusqu'à la possibilité de la conscience de soi, de la manipulation humaine et pire encore.
Les implications de ce type d'IA sur les êtres humains, notre société et l'avenir sont totalement imprévisibles, mais il est probable que ce type d'IA aurait la capacité de résoudre des problèmes mondiaux tels que la pauvreté et le dérèglement climatique.
La question est de savoir si nous voulons vraiment connaître la réponse.
Heureusement, les grands débats éthiques autour de ce type d'intelligence artificielle sont entièrement fictifs... Pour l'instant.
4. Machines réactives
Alors que les deux derniers sont des exemples d'IA hypothétique 100%, les machines d'IA réactive sont l'un des premiers modèles d'apprentissage automatique à avoir été créés et sont toujours des éléments technologiques importants dans notre quotidien.
Les machines réactives constituent la forme la plus élémentaire de l'IA.
Ces systèmes ne peuvent réagir aux données du trafic en temps réel que sur la base de règles programmées et ne peuvent pas apprendre ou s'adapter au fil du temps.
Ce sont des machines à mémoire limitée ou sans mémoire du tout. réactif.
En voici un exemple Deep Blue d'IBM qui a battu le grand maître Garry Kasparov en 1997 - une percée dans le développement de l'IA.
Aujourd'hui, dans le domaine de la robotique et de l'automatisation, on peut voir des machines réactives qui suivent un ensemble d'instructions préconfigurées pour fabriquer quelque chose de nouveau.
Encore plus courantes, les machines réactives exécutent des tâches répétitives, comme les portes automatiques, les systèmes de navigation aérienne automatisés, les commandes vocales (comme celles de votre Alexa ou des lumières intelligentes de votre maison), et même les caisses automatiques que vous utilisez dans votre supermarché local.
5. Mémoire limitée AI
Alors que les machines réactives n'ont aucune mémoire et que l'AGI dispose d'une mémoire étendue pour établir et former des connexions entre les données, les systèmes d'IA à mémoire limitée sont un équilibre entre les deux.
Les outils d'IA à mémoire limitée peuvent stocker des données issues d'expériences passées et en tirer des enseignements pour améliorer leurs performances.
Il peut s'agir, par exemple, d'une voiture à navigation automatique qui apprend à partir de ses itinéraires antérieurs pour optimiser les temps de trajet à différents moments de la journée, d'algorithmes avancés pour la détection des fraudes, la découverte de médicaments ou même la prévention des maladies.
L'IA à mémoire limitée est unique car elle peut s'adapter à de nouvelles situations en utilisant sa mémoire à court terme, ce qui signifie qu'elle est capable de procéder à des ajustements dynamiques lorsque les données en temps réel changent.
6. Théorie de l'esprit IA
La théorie de l'esprit des machines d'IA est un concept inspiré de la psychologie et se réfère à des machines capables de comprendre les complexités des émotions, des intentions et des croyances humaines.
Il s'agit d'un défi, car les croyances et les nuances du langage humain ne sont pas simples et sont sujettes à interprétation.
Pour que nous puissions développer des outils d'IA basés sur la théorie de l'esprit, des avancées significatives dans les domaines de la modélisation cognitive, du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique seraient nécessaires.
Toutefois, si cela est possible, ces machines d'IA pourraient aider les humains à comprendre et à réguler leurs émotions, à la manière d'un conseiller ou d'un psychologue.
La théorie de l'esprit pourrait ouvrir la voie à des robots sociaux, qui pourraient servir d'amis, de soignants ou même de partenaires aux humains.
7. L'IA consciente d'elle-même
Pourtant, pour certains, l'IA consciente d'elle-même est l'objectif ultime : un ordinateur conscient de sa propre existence.
Cette super IA serait non seulement capable d'effectuer une tâche spécifique, mais aussi de comprendre les émotions et la moralité et de réfléchir de manière critique à ses actions et à son objectif.
Cependant, il est évident que les machines conscientes d'elles-mêmes soulèvent des questions éthiques complexes.
Est-il moralement correct d'introduire la vie dans le monde et d'utiliser ensuite ces êtres superintelligents pour des tâches répétitives ? Une machine peut-elle souffrir ? Quelle est la différence entre les émotions des machines et celles des humains ?
Autant de questions auxquelles il est impossible de répondre mais qui pourraient avoir des implications importantes pour l'avenir de la recherche sur l'IA.
Pourquoi l'IA étroite est le type d'IA le plus courant aujourd'hui
Parmi tous ces types d'IA, quel est le type le plus courant ?
La réponse est claire : le type d'intelligence artificielle le plus couramment utilisé aujourd'hui est le suivant IA étroite.
En effet, il est adaptable, évolutif et pratique, ce qui signifie qu'il peut être déployé dans un large éventail d'industries assez facilement.
Bien qu'il ne puisse pas résoudre des problèmes complexes, il peut éliminer les tâches répétitives ou administratives et peut être facilement mis à l'échelle.
De plus, la technologie est accessible et abordable aujourd'hui, ce qui signifie qu'elle est déjà à l'œuvre, transformant le paysage de nombreuses industries, notamment les soins de santé, la finance, la fabrication, la vente au détail et le divertissement.
Exemples d'IA étroite dans la vie quotidienne
Il est probable que vous ayez déjà accès à des outils de veille étroite.
Voici quelques exemples des formes les plus courantes que vous rencontrerez dans votre vie quotidienne.
Tout d'abord, les chatbots sur lesquels vous comptez, comme ChatGPT ou le chatbot de service à la clientèle utilisé par votre fournisseur d'électricité, sont tous des exemples d'IA au sens étroit du terme.
Ils utilisent des algorithmes d'IA qui sont programmés pour répondre à vos demandes, vous aidant à trouver des réponses, à traiter des données et à rationaliser votre quotidien.
Comme les chatbots, assistants virtuels comme Siri, Alexa et Google Assistant répondent aux commandes vocales pour vous aider à effectuer des tâches répétitives ou banales, comme créer une liste de lecture, appeler un ami ou même envoyer un SMS.
Même les moteurs de recommandation qui alimentent vos comptes Netflix et YouTube sont des exemples d'IA étroite.
Ils aident à agréger vos données et utilisent ensuite des modèles d'IA pour vous suggérer ce qui vous plaira ensuite.
Ces types de modèles ne sont pas seulement utilisés dans votre maison - ils aident également les entreprises à analyser et à traiter les données relatives au comportement des clients, ce qui leur permet d'offrir une expérience plus optimale sur le long terme.
Enfin, certains des outils sur lesquels vous avez l'habitude de compter (comme le Indétectable.ai's Rédacteur AI SEO, Rédacteur de dissertations sur l'IA et Dactylographe humain) utilisent des modèles d'IA étroits.
Même s'ils rédigent des contenus humanisés qui ne se distinguent pas des contenus réels.
Ces outils sont "étroits" parce qu'ils font une chose exceptionnellement bien : rédiger du contenu pour les entreprises qui s'appuient sur des pratiques de marketing de contenu.
Technologies clés de l'IA étroite
Mais comment ces outils fonctionnent-ils ? Quelle est la technologie cachée derrière l'IA étroite qui lui permet d'être si polyvalente dans ses applications ?
Apprentissage machine (ML)
L'apprentissage automatique, avec des éléments tels que l'apprentissage profond, est la capacité des systèmes d'IA à apprendre à partir de données et à améliorer leurs performances au fil du temps.
Il s'agit d'une caractéristique fondamentale de l'IA restreinte, qui ne peut être programmée pour répondre directement à toutes les demandes ou entrées possibles, mais doit plutôt être capable de traiter les données et de les utiliser pour établir des liens et synthétiser de nouvelles conclusions.
Traitement du langage naturel (NLP)
En bref, la PNL est la technologie qui permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain.
C'est ce qui permet à l'IA de communiquer efficacement avec les utilisateurs d'une manière qui semble naturelle.
Pensez à l'invite ChatGPT qui répond à votre demande dans une langue et sur un ton que vous pouvez comprendre, ou à l'outil Undetectable AI humanizer, qui va plus loin que l'analyse du langage pour créer un texte unique à consonance humaine.
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Vision par ordinateur
Enfin, la vision artificielle aide l'IA à "voir" les informations visuelles du monde, comme la reconnaissance faciale ou l'analyse d'images.
Pour ce faire, les modèles d'IA analysent les données visuelles en les décomposant en pixels et en identifiant des motifs ou des caractéristiques (comme les bords, les couleurs et les formes), puis en établissant des connexions pour trouver des objets spécifiques qu'ils peuvent reconnaître.
Avantages de l'utilisation de l'IA étroite aujourd'hui
L'IA étroite est partout, simplifiant tranquillement la vie et rendant le travail plus efficace.
Il se charge des tâches répétitives et chronophages, ce qui nous permet de nous concentrer sur des tâches créatives ou plus complexes.
Cela permet d'alléger la charge administrative et d'accélérer les choses.
Un autre grand avantage est son évolutivité - l'IA étroite peut gérer des quantités massives de données et d'interactions en une seule fois, ce qu'aucun humain ne pourrait faire.
Elle est également incroyablement précise et permet d'identifier des détails qui pourraient échapper aux humains, comme la détection des fraudes dans le secteur bancaire ou des maladies à un stade précoce dans les scanners médicaux.
De plus, comme il est abordable et accessible, les entreprises ne sont pas les seules à en bénéficier.
Les individus peuvent utiliser l'IA étroite pour les aider dans leur vie quotidienne ou même dans leur vie de tous les jours.
Défis et limites de l'IA étroite
Mais si l'IA étroite présente certainement des avantages, cette technologie présente aussi des inconvénients.
La plus évidente est que ces outils ne sont pas flexibles.
Chaque système est conçu pour faire une chose très bien et ne peut pas s'adapter à des tâches qui ne relèvent pas de sa programmation spécifique.
Par exemple, l'IA qui sous-tend les recommandations de Netflix ne va pas vous aider à réserver un vol - elle n'est tout simplement pas conçue pour cela, et ses limites en matière de mémoire et d'apprentissage profond signifient qu'elle n'en aura jamais la capacité.
Cela signifie que des utilisations différentes nécessitent des modèles d'IA différents qui doivent être programmés et construits spécifiquement pour ce cas d'utilisation.
Cela signifie des duplications potentielles de travail, des exigences de programmation coûteuses et des piles technologiques complexes pour effectuer des actions multiples en fonction des besoins.
Un autre problème est celui des données.
Pour bien fonctionner, l'IA étroite a besoin d'énormes quantités de données de haute qualité et impartiales. Si les données sont erronées, les résultats de l'IA le seront également.
Nous l'avons déjà constaté en ce qui concerne les Parti pris de l'IAIl s'agit là d'un obstacle difficile à surmonter, qui a de graves conséquences dans le monde réel.
Enfin, il y a les préoccupations éthiques.
L'automatisation est un atout pour l'efficacité, mais elle peut aussi entraîner des suppressions d'emplois et d'autres problèmes sociétaux qu'il convient d'examiner attentivement.
Si l'IA peut automatiser les tâches répétitives, de nombreuses personnes dépendent de ces tâches pour gagner leur vie.
Dans quelle mesure devrions-nous permettre à l'IA d'assumer ces rôles, et y a-t-il suffisamment de rôles créatifs et stimulants pour tout le monde ?
L'IA générale ou superintelligente va-t-elle prendre le dessus ?
Mais nous n'avons fait qu'effleurer dans cet article le débat sur l'emprise des super algorithmes d'IA sur le monde.
Certains de ces types d'intelligence artificielle suscitent de vives inquiétudes d'ordre éthique, moral et juridique. Quelles seront les conséquences de ce débat pour notre avenir ?
À l'heure actuelle, l'idée d'une IA générale ou d'une IA superintelligente reste fermement ancrée dans le domaine de la science-fiction.
Cela dit, la perspective de ces formes avancées d'IA mérite que l'on s'y attarde.
D'une part, ils pourraient résoudre d'énormes problèmes mondiaux.
D'autre part, ils soulèvent de sérieuses questions quant au contrôle, à la sécurité et à l'impact sur l'humanité.
Pour l'instant, nous en sommes encore loin, et l'IA étroite reste la forme la plus pratique et la plus efficace d'intelligence artificielle utilisée aujourd'hui.
Réflexions finales
Les 7 types d'IA façonnent le présent.
L'IA étroite est déjà là, rendant les tâches quotidiennes plus fluides et les industries plus efficaces.
Il est présent dans vos recommandations Netflix, dans votre système de maison intelligente et dans de nombreux outils de création de contenu que vous pouvez utiliser au travail ou dans vos études.
Et l'IA ne s'arrêtera pas là.
Alors que les différents types d'IA continuent d'évoluer, l'avenir s'annonce passionnant, avec de nouveaux types d'intelligence artificielle qui auront un impact sur nos rôles, voire nos relations, et nos prises de décision.
Pour l'instant, l'accent reste mis sur le perfectionnement et l'utilisation responsable des outils dont nous disposons déjà - des outils qui, lorsqu'ils sont bien utilisés, peuvent améliorer la vie de chacun.
En attendant, la prochaine fois que la conversation portera sur la question "Quel est le type d'IA le plus utilisé aujourd'hui ?", vous aurez une réponse intelligente. vous aurez une réponse intelligente (Amis (malgré l'humour).