Deep Learning vs. Machine Learning vs. AI: comment vont-ils ensemble?

Added 2018-10-30

La prochaine grande chose dans la technologie est apprentissage automatique . Ou est-ce l'apprentissage en profondeur ? Peut-être que c'est intelligence artificielle . Si vous vous retrouvez empêtré dans les différences entre les trois, vous n'êtes pas seul.

Ne jamais laisser passer une occasion de générer du battage publicitaire et de prélever de l'argent sur le capital-risque, certaines sociétés de technologie les ont utilisées de manière interchangeable. Bien qu'ils tombent tous sous le même toit, il existe des différences cruciales entre eux.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?

L'intelligence artificielle, communément appelée IA, est un concept plutôt qu'un système. L'intelligence est perçue comme un trait uniquement humain. Traditionnellement, on pensait que les machines acquéraient des connaissances, mais pas l'intelligence ou la sagesse. Alan Turing, informaticien, a passé une grande partie de sa vie à se demander si les machines pouvaient penser.

Au lieu d'essayer de définir l'intelligence, nous espérons créer des machines capables de présenter des comportements intelligents.

Plutôt que d'être une technologie en soi, l'intelligence artificielle est un moyen de décrire des systèmes. Ces systèmes peuvent être étiquetés comme AI étroit et AI général. L'IA étroite est un système intelligent, mais destiné à une tâche spécifique. L'intelligence générale est le type de culture pop que nous connaissons le mieux.

Ces types de systèmes seraient capables d'afficher tous les éléments de l'intelligence humaine. Skynet de la franchise de films Terminator, ou HAL de 2001: une odyssée de l'espace, sont des exemples fictifs de l'IA générale. Bien que, malgré ce que les films vous disent, tous les systèmes d'intelligence artificielle généraux ne seraient pas prêts à détruire l'humanité.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

Nous savons tous que les données peuvent être utiles. Qu'il s'agisse de savoir quelle route emprunter pour aller au bureau ou de surveiller notre santé, les données nous aident à prendre des décisions et nous guident tout au long de la vie. Mais nous générons tellement chaque jour que c’est devenu impossible pour nous, les humains, à analyser.

Donc, nous devrions avoir des machines pour faire le gros du travail pour nous.

Lorsqu’elle rencontre une nouvelle image, la forme est comparée aux éléments des données d’entraînement pour déterminer s’il s’agit d’une correspondance.

Bien que vous ne puissiez pas le reconnaître, les résultats de recherche personnalisés, les listes de lecture Spotify et les recommandations de produits Amazon résultent également d'un apprentissage automatique. Netflix utilise même des algorithmes d’apprentissage automatique pour personnaliser la pochette illustrée .

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur?

Bien que nous ne comprenions pas parfaitement l'intelligence, les scientifiques ont réussi à montrer que le cerveau génère des informations via un réseau complexe de neurones. Notre cerveau est constitué de ces connexions électriques qui forment des voies neuronales. Ces voies transportent des informations autour de notre corps nous permettant de bouger, de respirer et de penser.
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Cependant, si chacun de ces chemins neuronaux était indépendant l’un de l’autre, nos temps de réaction seraient incroyablement lents et nous ne pourrions peut-être pas établir de liens entre les pensées. Le succès du système repose sur la relation entre toutes ces voies, donnant lieu à un traitement de données simultané.

Ces réseaux sont constitués d'une série de nœuds. Il existe des nœuds d'entrée pour la réception des données, des nœuds de sortie pour les données résultantes et des couches masquées de nœuds au milieu. L'objectif est de transformer les données d'entrée en un outil que les noeuds de sortie peuvent utiliser. C’est là que les couches cachées entrent en jeu. Au fur et à mesure que les données progressent à travers ces nœuds cachés, le réseau de neurones utilise la logique pour décider quel nœud transférer les données.

Apprentissage automatique, intelligence artificielle et apprentissage en profondeur

Bien que l’apprentissage automatique soit un outil puissant qui nous aide à comprendre les vastes quantités de données que nous créons, il n’exprime pas une pensée indépendante. L'algorithme est conçu par les programmeurs et ils définissent les règles auxquelles le système d'apprentissage automatique doit jouer. Les préjugés des développeurs, qu'ils soient conscients ou non, ont des ramifications.

L’un des premiers revers importants de l’apprentissage automatique a été fourni par l’un des ingénieurs de Google. En 2015, il a remarqué que l’algorithme d’identification photo de la société l’appelait, ainsi que ses amis noirs, comme des gorilles. Google s'est immédiatement excusé et a implémenté des correctifs à court terme.

Cependant, deux ans plus tard, WIRED rapporté  La solution de Google consistait à supprimer complètement les gorilles des données de formation.

Par ailleurs, l'apprentissage en profondeur nous rapproche de l'intelligence artificielle générale. En essayant de reproduire l’esprit humain par le biais d’une collection de nœuds multicouches, il n’est pas nécessaire de former les structures d’apprentissage en profondeur à un jeu de données initial volumineux. Ils prennent des décisions en fonction des informations fournies et de la logique du système.

Le fait que la prise de décision d’un réseau neutre ne soit pas transparente peut sembler déconcertant, mais cela signifie qu’il réussit à reproduire le renseignement humain. Par exemple, nous ne comprenons même pas complètement comment nous formulons nos propres pensées et décisions.

Intelligence artificielle pour tous

En fin de compte, il n’est pas nécessaire de comparer l’apprentissage machine à l’IA, ni l’apprentissage en profondeur à l’apprentissage automatique, car ils ont tous des objectifs différents. L'IA décrit le concept d'intelligence de style humain dans les machines, tandis que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont des efforts pour créer une intelligence artificielle générale.

Cela ne veut pas dire que le domaine de l'IA est entièrement abstrait. Google utilise ses énormes jeux de données en ajoutant l'IA à la quasi-totalité de ses produits. Gmail a été récemment Comment désactiver les nouvelles fonctionnalités de Gmail dans le domaine de l’intelligence artificielle (et pourquoi vous devriez le faire) réorganisé avec Smart Replies , alors que Duplex AI de la société se déploie à travers les États-Unis et peut Google Duplex s'identifiera comme une IA gérer les appels téléphoniques en votre nom . Mais ils ne sont pas les seuls à pouvoir participer au jeu de l’IA.

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