Quels sont les types d’intelligence artificielle?

Avec la popularité croissante de la technologie de l’intelligence artificielle, nous avons vu l’émergence de nouveaux outils intelligents sur une base quotidienne qui ont le potentiel de nous aider dans divers domaines de la vie quotidienne. Un exemple du large éventail d’options disponibles se trouve dans l’article que nous avons déjà publié ici sur AppTuts, mettant en évidence 16 outils d’intelligence artificielle fantastiques.

La grande diversité des outils d’intelligence artificielle disponibles aujourd’hui reflète l’avancement et la maturation de cette technologie. Cependant, cette variété d’applications n’est possible que parce qu’il existe plusieurs types d’intelligence artificielle, chacune avec ses propres caractéristiques et applications spécifiques.

Par conséquent, dans cet article, nous présenterons un aperçu des types d’intelligence artificielle, de leurs capacités, de leur apprentissage et de leurs principales applications pour aider les humains dans la vie quotidienne.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle est un domaine en constante évolution au sein de l’informatique. Dans un premier temps, ce domaine est axé sur le développement d’algorithmes, de systèmes et d’outils capables d’effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant l’intervention de l’intelligence humaine.

En raison de la modélisation mathématique des processus cognitifs, l’intelligence artificielle a la capacité de développer des solutions qui peuvent être appliquées dans divers secteurs de la vie humaine, couvrant, par exemple, de l’industrie au marketing et au divertissement.

En outre, ces systèmes ont la capacité d’apprendre à partir des informations recueillies dans les bases de données, ce qui leur permet d’être formés pour comprendre des questions complexes afin de prendre des décisions précises.

Ainsi, bien que l’intelligence artificielle soit une technologie perturbatrice et ait considérablement progressé ces derniers temps, elle n’est pas encore en mesure de remplacer complètement l’intelligence humaine. Pourtant, cela peut être très utile dans votre vie professionnelle. Un exemple est ces 7 sites d’intelligence artificielle pour augmenter la productivité.

Quels sont les types d’intelligence artificielle ?

Actuellement, il existe trois principaux types d’intelligence artificielle qui se distinguent à la fois dans la recherche et l’application pratique: l’intelligence artificielle limitée (ANI), l’intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI).

Intelligence artificielle limitée

Premièrement, nous avons une intelligence artificielle limitée. C’est le type d’intelligence artificielle le plus courant, capable d’effectuer des tâches spécifiques avec un haut niveau de précision, d’efficacité et de rapidité. Il est utilisé, par exemple, dans les outils de reconnaissance vocale tels que les smartphones et les assistants virtuels qui interprètent les mots prononcés par l’utilisateur et effectuent les actions correspondantes.

Intelligence artificielle générale

Il s’agit d’une forme avancée d’intelligence artificielle, plus axée sur le développement de systèmes capables d’effectuer des tâches nécessitant un large éventail de compétences cognitives. En outre, ce type d’IA a la capacité d’apprendre et de comprendre de nouveaux concepts, ainsi que d’effectuer un raisonnement logique et de développer des solutions à des problèmes complexes.

Superintelligence artificielle

C’est un type d’intelligence artificielle encore plus avancé capable même de surpasser la capacité cognitive humaine, avec un niveau d’intelligence et de compétence qui dépasse la moyenne de n’importe quel individu. Ainsi, ce type d’intelligence artificielle a un énorme potentiel d’impact sur la société et la façon dont les gens vivent, en particulier la façon dont ils travaillent et interagissent.

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Quel genre de compétences possède l’intelligence artificielle ?

Les trois types d’intelligence artificielle décrits précédemment peuvent être classés selon quatre capacités ou capacités distinctes. Ces caractéristiques sont directement liées au niveau de développement atteint par chaque type d’IA, et peuvent être observées à un degré plus ou moins élevé dans chacun d’eux.

Les quatre capacités distinctes sont les machines réactives, la mémoire limitée, la théorie de l’esprit et la conscience de soi. Voyons maintenant ce que chacun d’eux signifie.

Machines réactives

Cette capacité est généralement présente dans les applications de robotique et d’automatisation industrielle, où il est nécessaire que la machine réponde rapidement et avec précision à une série d’instructions et de programmation de capteurs.

Par exemple, un bras mécanique sur une chaîne de montage peut être programmé pour agir comme une machine réactive afin d’effectuer des tâches répétitives rapidement et avec précision, sans avoir à stocker des informations ou à planifier ces actions à l’avance.

Mémoire limitée

Cette caractéristique fait référence aux systèmes d’intelligence artificielle qui ont des limites dans leur capacité à stocker des données à long terme. La capacité de stockage de l’information est une caractéristique essentielle de la mémoire humaine. Cependant, dans le cas des IA, cela peut être une compétence très limitée.

En ce sens, les systèmes à mémoire limitée doivent souvent recourir à des techniques d’apprentissage automatique, qui leur permettent d’apprendre des données collectées et d’améliorer leurs performances au fil du temps.

Théorie de l’esprit

La théorie de l’esprit est une compétence cognitive complexe qui permet aux humains de comprendre que d’autres personnes ont leurs propres convictions et motivations. Par conséquent, de nombreuses actions ne sont pas basées sur la logique, mais sur des croyances, des sentiments et des désirs personnels.

En intelligence artificielle, la théorie de l’esprit est un domaine de recherche qui cherche à comprendre comment les systèmes peuvent développer cette capacité à comprendre les choses de manière plus complexe, par exemple, à interagir plus naturellement avec les humains.

Conscience de soi

Enfin, nous avons la conscience de soi. C’est la capacité qu’un système d’intelligence artificielle a de se percevoir et de se comprendre, en plus de l’environnement qui l’entoure. Cette capacité permet au système d’utiliser des informations sur lui-même pour prendre des décisions et améliorer ses performances de manière autonome.

En pratique, cela signifie qu’un système conscient de lui-même peut identifier ses propres forces et faiblesses pour apprendre de ses propres erreurs. Cette approche est également connue sous le nom d’apprentissage par renforcement et constitue l’une des capacités les plus avancées de l’intelligence artificielle.

Cependant, il convient de noter qu’il s’agit encore d’une capacité en développement et qu’il reste de nombreux défis à relever pour en faire une réalité dans les intelligences artificielles. En outre, il y a des questions éthiques qui doivent être prises en compte, comme la possibilité que ces systèmes conscients d’eux-mêmes prennent des décisions imprévisibles ou dangereuses pour l’humanité.

Les IA ne sont peut-être pas encore conscientes d’elles-mêmes, mais elles peuvent nous aider même avec des outils de planification intelligents, qui font des recommandations pour les dates d’échéance des tâches en retard.

Comment l’intelligence artificielle apprend-elle?

Une intelligence artificielle apprend grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, qui sont des codes capables de reconnaître les modèles qui existent dans un ensemble de données et de faire des prédictions basées sur ces modèles identifiés.

Au début, il existe cinq formes principales d’apprentissage automatique, à savoir l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage par réseau neuronal, le traitement du langage naturel et l’apprentissage par algorithme génétique. Voir ci-dessous un peu sur chacun d’eux.

Apprentissage supervisé

C’est l’un des principaux types d’apprentissage automatique. L’algorithme y est alimenté par un ensemble de données précédemment étiquetées. Chaque entrée du jeu de données est accompagnée d’une réponse correcte (une étiquette) qui indique quelle doit être la sortie attendue de l’algorithme pour cette entrée.

Lorsqu’une intelligence artificielle est entraînée par cette méthodologie, elle commence à apprendre à prédire correctement les réponses à de nouvelles données d’entrée qui n’ont pas encore été étiquetées, mais qui peuvent être associées à d’autres données déjà étiquetées.

Apprentissage non supervisé

Dans cet autre type, l’algorithme est alimenté par un ensemble de données non étiquetées et doit trouver des modèles et des structures dans ces données par lui-même. Comme il n’y a pas de telles « étiquettes » sur lesquelles s’appuyer, l’intelligence artificielle devra découvrir des structures dans les données qui pourraient être utiles pour une analyse plus approfondie.

Apprentissage par réseaux neuronaux

Dans ce type d’approche de l’apprentissage automatique, le cerveau humain est la plus grande source d’inspiration. Ainsi, un ensemble interconnecté d’unités de traitement appelées « neurones artificiels » sont organisés en couches, capables d’apprendre des données.

Dans ce processus, un ensemble de données est présenté au réseau, qui ajuste les connexions entre les neurones pour minimiser la différence entre les sorties attendues. Ce processus est répété plusieurs fois jusqu’à ce que le réseau soit en mesure de faire des prédictions précises sur des données jamais vues auparavant.

Apprentissage par traitement du langage naturel

Dans ce type d’apprentissage, les systèmes sont formés pour comprendre, interpréter et générer le langage naturel humain, en détectant les modèles et les relations entre les mots et les phrases. Actuellement, il est utilisé dans une variété d’applications, telles que la traduction automatique, les chatbots, les assistants personnels, entre autres applications.

Apprentissage par algorithmes génétiques

Enfin, nous avons l’apprentissage par des algorithmes génétiques. Cette approche est basée sur des principes évolutifs et s’inspire des processus de sélection naturelle et de reproduction présents dans l’évolution biologique. L’objectif est de trouver des solutions à des problèmes complexes.

Les algorithmes génétiques créent un grand nombre de solutions à un problème donné, représenté par un ensemble de valeurs numériques ou d’autres types de données. L’algorithme évalue ensuite l’aptitude de chacune de ces solutions à résoudre le problème à résoudre.

Quelles sont les principales applications de l’intelligence artificielle ?

Actuellement, l’intelligence artificielle a été adoptée par de nombreuses entreprises et est présente dans plusieurs outils de notre vie quotidienne. Ses applications sont vastes et diverses, ayant un impact sur différents domaines de la vie humaine.

Des assistants virtuels aux systèmes de diagnostic médical, l’IA change la façon dont nous interagissons avec la technologie, notre travail et le monde qui nous entoure. De plus, il est important de noter qu’il existe plusieurs types d’intelligence artificielle. Par conséquent, il est intéressant de connaître également certains des principaux domaines dans lesquels l’IA peut être appliquée.

Principales applications :

• Robotique: Dans ce domaine, l’IA est utilisée pour développer des systèmes autonomes qui fonctionnent sans intervention humaine, ce qui est particulièrement positif dans le cas du travail dans des environnements dangereux ou malsains.
• Médecine: L’intelligence artificielle est une technologie prometteuse pour l’analyse des diagnostics et aussi dans le développement de nouveaux médicaments. En outre, il peut aider lors de chirurgies à distance effectuées par des robots.
• Agriculture: L’IA est utilisée depuis un certain temps sur le terrain, en particulier dans le contrôle des équipements agricoles, augmentant ainsi l’efficacité de la production alimentaire. Il fournit également des informations précises sur la plantation d’une ferme.
• Éducation: la personnalisation de l’apprentissage, la création de nouveaux livres éducatifs et la création de leçons vidéo sans intervention humaine, sont quelques-unes des applications de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’éducation.
• Finance: Avec l’IA, il est possible de prédire les tendances, d’analyser l’humeur du marché et de gérer les risques. En outre, il peut être utilisé par les institutions financières pour détecter les incohérences comptables et les fraudes.
• Énergie: La technologie peut être utilisée pour la gestion des systèmes, l’optimisation de la consommation d’énergie, la prévision de la demande et la création de réseaux électriques.
• Marketing : l’intelligence artificielle est déjà utilisée dans une multitude d’outils qui optimisent le travail dans ce segment, avec la de créer des images à partir de texte avec l’intelligence artificielle, d’images et même de campagnes publicitaires complètes.
• Ressources humaines : Dans ce domaine, l’intelligence artificielle est utilisée pour automatiser les tâches de recrutement et de sélection des CV. Avec elle, le processus d’analyse d’une embauche est plus rapide et plus efficace.
• Gouvernement: L’IA peut être utilisée pour gérer de grandes quantités de données provenant d’un pays entier. Avec elle, il est possible de prédire les tendances et les événements futurs, tels que les catastrophes naturelles, les guerres et les épidémies.

Quelles sont les intelligences artificielles les plus connues ?

Avant l’émergence de ChatGPT, le chatbot développé par la société OpenAI, les intelligences artificielles les plus présentes dans notre quotidien étaient celles des assistants virtuels. Les plus connus dans cette catégorie sont Alexa, Siri et Google Assistant. Auparavant, nous avons déjà parlé ici à Apptuts de ChatGPT, en enseignant ce que  c’est, à quoi il sert et comment l’utiliser. Nous présentons également Les 10 meilleures alternatives à ChatGPT.

Ces assistants virtuels sont devenus une partie intégrante de notre routine, permettant aux gens d’effectuer des tâches simples telles que passer un appel, régler une alarme, envoyer un message texte ou rechercher sur Internet avec une simple commande vocale.

Cependant, la popularisation de l’intelligence artificielle a ouvert la voie à de nouveaux outils et applications qui se sont démarqués sur le marché et se sont rapidement fait connaître. Parmi eux, on peut citer les chatbots de service, qui utilisent l’IA pour offrir un support et résoudre les problèmes des utilisateurs d’un service particulier.

En ce sens, une plate-forme très populaire est Dall-E, également développée par OpenAI. Il est capable de générer des images numériques à partir de descriptions textuelles. Dall-E crée des images très réalistes et détaillées, ce qui en fait un outil prometteur pour les concepteurs et les spécialistes du marketing.

De même, une autre plate-forme d’intelligence artificielle est SurferSEO, qui utilise la technologie pour l’analyse SEO. Il aide à identifier les mots-clés les plus pertinents pour le contenu et à optimiser le texte pour de meilleurs résultats dans les moteurs de recherche. C’est un outil très utile pour les propriétaires de sites Web, les blogueurs et les spécialistes du marketing numérique.

Conclusion

Enfin, l’intelligence artificielle est une technologie large et diversifiée, avec plusieurs types et applications, comme nous l’avons vu précédemment. Chaque type a ses propres caractéristiques et fonctionnalités, qui sont utilisées dans divers domaines, tels que la médecine, l’agriculture, les transports, la sécurité, entre autres.

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