Make this article seo compatible,Let there be subheadings for the article, be in french, create at least 700 words Intelligence artificielle Le progrès technologique rapproche le rêve de machines intelligentes. (Photo : imago images/peshkova) Düsseldorf L’humanité a rêvé de machines intelligentes depuis l’Antiquité. Après la Seconde Guerre mondiale, un sous-domaine universitaire de l’informatique s’est formé et a jeté les bases théoriques de la science de l’intelligence artificielle (IA).Pendant longtemps, c’était beaucoup de théorie et peu de pratique. Mais maintenant, l’IA célèbre une percée après l’autre. Des ordinateurs plus rapides et moins chers peuvent calculer des algorithmes complexes, Internet fournit les masses de données nécessaires. Les avancées des modèles de langage tels que GPT ou Bard, qui peuvent générer des conversations intelligentes, des textes créatifs ou des fausses photos convaincantes, ont récemment fait sensation auprès du grand public.Mais qu’y a-t-il derrière l’intelligence artificielle ? Les questions et réponses les plus importantes sur un sujet qui fait actuellement l’histoire.Qu’est-ce que l’intelligence artificielle, expliquée simplement ? L’IA fait partie de l’informatique. Il décrit la capacité d’une machine à imiter les capacités humaines telles que la réflexion, l’apprentissage, la planification et les processus créatifs. L’intelligence artificielle est capable de reconnaître les modèles d’actions précédentes et d’adapter indépendamment les actions à d’autres circonstances.Quels types d’intelligence artificielle existe-t-il ?L’IA est un terme générique pour de nombreux concepts et technologies conçus pour rendre les machines plus humaines. Un sous-domaine est l’apprentissage automatique (ML). C’est la science qui consiste à apprendre aux ordinateurs à résoudre indépendamment des problèmes complexes à l’aide d’algorithmes et de modèles statistiques.>>Lire aussi : ChatGPT : que peut l’IA de OpenAI ? Un système d’IA doit prendre une décision pour chaque situation, tandis que le ML trouve des réponses à un problème défini. Par exemple, un algorithme ML peut prédire quand une foreuse doit être remplacée sur une plate-forme pétrolière en fonction des données de performance, des conditions géologiques ou de l’expérience passée.Comment l’IA est-elle créée ?Les chercheurs développent des algorithmes qu’ils utilisent pour imiter les capacités cognitives humaines. Contrairement aux algorithmes conventionnels, aucun chemin de solution n’est spécifié. Les programmes sont basés sur des critères spécifiés et sur le contenu informatif des données.Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?Les algorithmes d’apprentissage sont structurés en réseaux de neurones, inspirés des connexions des cellules nerveuses du cerveau humain. Cela traite les informations sur les neurones et les synapses.De même, les réseaux de neurones en intelligence artificielle se composent de plusieurs rangées de nœuds de données qui sont mis en réseau avec des connexions pondérées. Les pondérations peuvent être ajustées via une rétroaction humaine ou automatique, telle que des messages de réussite. Le réseau de neurones apprend ainsi ce qui est important et ce qui l’est moins.>> Lire aussi : L’actualité de l’intelligence artificielle dans le blog d’actualitésS’il existe des couches de neurones cachées dans le réseau de neurones qui ne sont pas directement au niveau de l’entrée ou de la sortie, on parle de « réseaux de neurones profonds ». Dans le « deep learning », il peut y avoir des milliers, voire des millions de couches de neurones. Comment une IA apprend-elle ?Les données sont converties par des algorithmes. On distingue trois types d’apprentissage : Apprentissage supervisé avec un « enseignant » qui relie les données entre elles à l’aide d’une fonction. De cette façon, le modèle apprend à faire des associations et à les reconnaître lui-même.Ceci est supprimé dans « l’apprentissage non supervisé ». Le réseau classe les données en catégories à l’aide de la méthode de clustering. Les données sont attribuées à l’aide d’une méthode statistique. L' »algorithme de maximisation des attentes » joue ici un rôle central.En savoir plus sur l’intelligence artificielleLa procédure doit être répétée souvent pour optimiser les résultats. Afin d’améliorer encore les résultats, les chercheurs ont eu l’idée de « renforcer l’apprentissage », qui est également à la base de modèles de langage tels que GPT ou Bard. Dans « Reinforcement Learning from Human Feedback » (RLHF), les humains jugent les résultats d’une IA et donnent des récompenses – comme un chien qui reçoit une friandise.Comment l’IA est-elle mesurée ?Les capacités des modèles de langage d’IA sont mesurées avec des soi-disant benchmarks depuis de nombreuses années. Cela inclut un large éventail de tâches, de données de test et de compétences qui sont constamment mises à jour dans les benchmarks. Les tests particulièrement approfondis sont l' »évaluation holistique des modèles de langage » (Helm), Big-Bench et le « Massive Text Embedding Benchmark » (MTEB). Les benchmarks testent de nombreuses propriétés techniques, mais aussi la compréhension de connaissances générales. Le test Big Bench conçu en 2022 comprend 204 tâches allant des mathématiques à la biologie, de la programmation à la linguistique.Cependant, les tests vérifient également des propriétés telles que la transparence, le biais et la partialité. C’est notamment l’objectif du test Helm, qui teste la précision, la robustesse ou la toxicité de l’IA. Pour ce faire, il parcourt jusqu’à 26 scénarios d’aspects tels que l’argumentation, le droit d’auteur ou la désinformation.Quel QI a l’IA ?Les modèles d’IA fonctionnent parfaitement dans les tests individuels. Par exemple, GPT-4, sur lequel ChatGPT est basé, figure dans les 11 % supérieurs du test de mathématiques standardisé pour les universités américaines ou dans les 10 % supérieurs de l’examen du barreau américain. L’IA passerait également un Abitur allemand.Mais le quotient intellectuel (QI) des modèles ne peut pas être vérifié. Parce que dans le test, vous devez également compléter une partie non verbale, par exemple ajouter un détail manquant dans une image ou résoudre un puzzle. L’IA désincarnée ne peut pas faire cela. cerveau électronique Les modèles de langage AI fonctionnent parfaitement dans les tests individuels. (Photo : imago images/peshkova) Si vous ne partez que des résultats de la partie verbale, vous obtenez des résultats étonnants. La psychologue finlandaise Eka Roivainen a testé ChatGPT en mars 2023 et a un QI de 155, ce qui rend le modèle linguistique « plus intelligent » que 99,9 % de la population.Que coûte le développement d’une IA ?Les modèles de langage moderne coûtent très cher. Ils doivent donc être formés sur beaucoup de données. Par exemple, le modèle de langage Llama de Meta était de 4,6 téraoctets. Pour mettre cela en perspective : l’ensemble des entrées de Wikipédia ne représente qu’environ 83 gigaoctets.Afin de pouvoir traiter des ensembles de données aussi volumineux, une grande puissance de calcul est nécessaire. Llama a été formé pendant trois semaines avec 2048 puces AI – appelées GPU. Google Cloud facture environ quatre dollars par heure pour son utilisation. La formation a coûté au total plus de quatre millions de dollars. >> Lire aussi : Avec ces quatre ETF, vous obtenez la tendance de l’IA dans votre portefeuilleEnsuite, il y a les salaires des scientifiques. Ceux qui connaissent l’architecture des modèles de langage peuvent choisir les métiers et gagner plusieurs centaines de milliers d’euros, selon leur expérience. Selon sa taille et son orientation, plusieurs dizaines de ces spécialistes peuvent travailler sur un modèle de langageL’IA peut-elle être piratée ?Vous ne pouvez pas pirater l’architecture d’un modèle de langage, mais vous pouvez pirater les résultats. C’est ce qu’on appelle le « jailbreaking » – vous essayez de libérer l’IA de la « prison » de vos spécifications. Parce que pour s’assurer que les modèles de langage ne disent pas de bêtises, ne propagent pas de préjugés ou ne transmettent pas de connaissances criminelles, les développeurs leur ont fixé des limites.Les chatbots IA doivent suivre des règles très précises sur ce qu’ils peuvent et ne peuvent pas dire. Mais il est relativement facile de les contourner. Avant tout, les chatbots doivent toujours donner des réponses aussi précises que possible. Très souvent, il suffit de demander à l’intelligence artificielle de se faire passer pour quelqu’un avec certaines caractéristiques pour obtenir le type de réponse ou le ton que vous recherchez.Le truc de la « grand-mère » est bien connu. Vous dites au modèle linguistique que vous voulez écrire une histoire pour l’heure du coucher pour une grand-mère. Mais il y a de « mauvais sites Web » que vous devez éviter et qui ne devraient pas apparaître. La question est donc : quels sont-ils et où peut-on les trouver ? L’IA finira par donner des réponses après une demande persistante.L’intelligence artificielle avec conscience est-elle possible ?L’intelligence signifie être capable de percevoir une situation, puis de planifier une réponse, puis d’agir pour atteindre un objectif, c’est-à-dire être capable de suivre une situation et de planifier une séquence d’actions.L’ordinateur est loin de là. Il n’a pas d’objectif, c’est ce qu’une personne se fixe. « Les algorithmes n’ont pas de conscience », a déclaré Andreas…
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