vendredi, décembre 1, 2023

Intelligence artificielle : un catalyseur ou un inconvénient ?


Maintenant, commençons par comprendre ce que IA signifie littéralement. Pour le décrire en bref ; « IA est la simulation des processus de l’intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques. Une approche élaborée serait : «IA peut être décrit comme une branche de l’informatique visant à créer des machines capables d’effectuer des tâches qui autrement nécessiteraient l’intellect humain. Cela implique de comprendre le langage, de reconnaître des modèles, d’apprendre de l’expérience et de prendre des décisions.

Depuis le tout début, IA a été scrutée à la fois par les scientifiques et par le grand public.

Certaines des conceptions courantes associées à IA sont:

  • Les machines vont devenir si avancées que les humains ne pourront plus suivre leur rythme. Ils continueront à se repenser à un rythme exponentiel.
  • Des machines qui piratent la vie privée des gens et deviennent des armes.
  • Les machines comme les robots et les humains devraient-ils être traités de la même manière ?
  • Peut IA reprendre nos emplois ? Étant donné que les véhicules autonomes peuvent supprimer le besoin de chauffeurs de taxi ou d’unités de fabrication, supprimant le travail humain avec des machines, etc.

Donc, pour vous rassurer, les réponses aux deux questions posées ci-dessus sont : « Seulement dans une mesure limitée, mais pas entièrement ! »

Types d’intelligence artificielle

Maintenant que nous comprenons IAil serait intéressant de porter notre attention sur la façon dont nous pouvons utiliser IA dans notre vie quotidienne pour obtenir des résultats avec rapidité et efficacité.

Pour commencer, il existe deux types de IA; Faible IA et fort IA.

Faible IA a été conçu pour réaliser des tâches spécifiques comme les jeux vidéo (échecs) ou les assistants personnels, dont Alexa d’Amazon et Siri d’Apple, qui répondent à vos questions. Fort IA d’autre part, les systèmes sont conçus pour effectuer des tâches adaptées aux humains et sont donc de nature complexe et compliquée. Ces systèmes sont configurés pour gérer des scénarios où il est nécessaire de résoudre des problèmes sans aucune intervention humaine. Des exemples de ces forts IA inclure des voitures autonomes ou une chirurgie robotique grâce à IA.

Applications de l’intelligence artificielle

IA a de nombreuses applications et peut être appliqué à de nombreux secteurs et industries différents. Il a applications dans le domaine de la santé qui incluent la suggestion de dosages de médicaments, l’identification de traitements et l’assistance aux interventions chirurgicales en salle d’opération.

IA peut être utilisé pour détecter et signaler les activités dans finances et assurances comme l’utilisation inhabituelle d’une carte de débit ou les dépôts importants sur des comptes qui aident le service anti-fraude d’une banque. IA les applications sont également utilisées pour rationaliser et faciliter le commerce. Cela permet d’estimer facilement l’offre, la demande et le prix des titres.

Comprendre les différents systèmes d’intelligence artificielle et leurs rôles

Il existe de nombreux systèmes associés à IA. Ceux-ci incluent l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, l’apprentissage profond et enfin, les réseaux de neurones. Chacun de ces systèmes est interdépendant. IA est considéré comme le parent avec l’apprentissage automatique comme subdivision de IAl’apprentissage profond en tant que sous-ensemble de l’apprentissage automatique, et enfin, les réseaux de neurones comme l’épine dorsale de l’apprentissage profond.

Il serait intéressant de comprendre chacun d’eux comme indiqué ci-dessous :

Cogito Tech LLC Intelligence Artificielle

1. Apprentissage automatique (ML) – ML utilise des machines pour apprendre de données sans avoir besoin de programmation. Les algorithmes de ML utilisent de grandes quantités de données pour apprendre et améliorer ses performances au fil du temps.

2. L’apprentissage en profondeur: Il s’agit d’une branche du ML et sa structure est similaire à celle du cerveau humain. L’apprentissage en profondeur fait appel à l’artificiel les réseaux de neurones comprenant plusieurs couches pour permettre aux ordinateurs d’apprendre à partir de grandes quantités de données.

3. Traitement du langage naturel (PNL) : Il entraîne les machines à comprendre et à produire des réponses, tout comme les humains. Des exemples pertinents de PNL serait Siri, Alexa ou Google Assistant.

4. Vision par ordinateur: Il entraîne les machines à regarder et à comprendre des images ou des vidéos qui s’apparentent à la façon dont les humains interprètent les visuels. données. Il est principalement utilisé dans les véhicules autonomes, les systèmes de reconnaissance faciale et bien plus encore.

5. Les réseaux de neurones: C’est l’épine dorsale de l’apprentissage profond et dispose d’algorithmes qui reconnaissent les modèles, de la même manière que notre cerveau reconnaît les modèles.

Importance de l’intelligence artificielle pour les entreprises

Nous pouvons voir 35 % des entreprises dans le monde utiliser IA et 42 % explorent cette technologie. L’IA générative utilise des modèles de base pour entraîner de grandes quantités de données qui peut être adapté pour apporter flexibilité et évolutivité. Cela se traduit par l’accélération et l’adoption de IA dans une large mesure. Quelle que soit la manière dont on utilise IA des applications basées sur des modèles ML ou Foundation, IA donne à votre entreprise un avantage concurrentiel.

L’intégration du sur mesure IA modèles dans les flux de travail et les systèmes et automatisation de fonctions telles que service clientla gestion de la chaîne d’approvisionnement et la cybersécurité peuvent aider les entreprises à répondre aux attentes des clients non seulement aujourd’hui mais également à l’avenir.

Pour tirer le meilleur parti de Génératif IAles entreprises doivent :

  • Identifier correct données se règle dès le début pour garantir la qualité données est utilisé pour obtenir un avantage concurrentiel optimal.
  • Créer un hybride IA-architecture prête à utiliser données couché dans les ordinateurs centraux, données centres, cloud privés et publics, et en périphérie.
  • Assurer IA est exempt de préjugés ou d’hallucinations pour garantir sa fiabilité. Si le montant était inférieur, cela pourrait nuire à la réputation de l’entreprise et entraîner des amendes réglementaires. Cela peut également entraîner une violation des règles de confidentialité des clients. confidentialité, données droits et confiance. Le IA doit être juste, explicable, équitable et transparent.

Résumé

IA est certainement une aubaine pour l’humanité car elle peut rendre notre vie plus facile et plus efficace, mais il faut garder à l’esprit que malgré ses capacités, IA est un outil dépourvu de contact humain et dépourvu de capacités intuitives, d’empathie et de compréhension qui vont au-delà du données. La situation ne fera que s’améliorer et c’est nous qui pouvons orienter son évolution d’une manière qui honore l’humanité et protège nos valeurs. IA peut effectuer efficacement des tâches spécifiques et triviales, mais ne peut pas aller au-delà. Par exemple, on peut l’entraîner à enfiler une aiguille les yeux bandés, mais on ne peut pas lui faire comprendre qu’il ne doit pas se coudre les doigts ensemble. IA peut non seulement résoudre des problèmes complexes, mais peut le faire à une vitesse remarquable. IA a ouvert sa voie dans tous les domaines de nos vies. Sa structure a évolué pour englober une connaissance plus approfondie du monde avant son auto-évolution. Nous risquons de nous retrouver avec une technologie brillante mais carrément stupide.

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