human
Quelle est la différence entre une machine qui utilise une combinaison de réseaux de neurones et de techniques d'apprentissage automatique, et la « véritable IA » ? Pour les points bonus , pourquoi n'avons - nous pas encore la " véritable IA " , quel est le plus grand obstacle ? Explique comme si j'avais cinq ans.
gpt
Lorsque nous parlons d'IA, cela signifie toutes les tentatives que nous avons faites pour qu'un programme ou un robot agisse ou pense comme nous. # 1 . IA de base : système basé sur des règles Par exemple , vous pouvez écrire un programme pour vous faire passer pour un thérapeute (" Tout le monde me déteste " / " Pourquoi dites - vous que tout le monde vous déteste ? " ) . Ce serait une tâche fastidieuse. Vous auriez à écrire beaucoup de règles écrites à la main. Ce n'est pas sorcier, mais c'est toujours de l'IA. Cependant, votre programme n'a pas appris les règles lui-même. Vous lui avez donné les règles. Il s'agit d'un type d'IA appelé * système basé sur des règles * . # 2 . Un peu plus intelligent : machine learning mais pas deep learning La prochaine étape est un type d'IA où le bot apprendra les règles. Par exemple, vous pouvez lui donner de nombreux exemples d'interactions entre les thérapeutes et les patients et définir le type de schémas qui les régissent et la complexité que vous souhaitez que votre programme apprenne. Vous donnerez également au programme quelques conseils utiles : par exemple l' anglais est divisé en mots qui sont séparés par des espaces , il se lit de gauche à droite , et a des noms , des verbes et des adjectifs , et le thérapeute répond normalement à la dernière chose que le thérapeute dit la patiente. Vous définissez un score et dites au programme : « affinez les règles jusqu'à ce que vous ayez une précision de 90 % ». Il s'agit d'un type d'IA plus avancé appelé *apprentissage automatique*. # 3 . Vraiment intelligent : apprentissage en profondeur Imaginez maintenant que vous ne dites rien à votre programme sur la grammaire anglaise. Vous lui donnez très peu d'indices sur la manière de communiquer en anglais. Peut-être que vous ne lui dites même pas que les espaces séparent les mots. Vous définissez un type de programme très large qui pourrait être lancé sur n'importe quelle tâche conversationnelle comme des interactions avec des thérapeutes mécaniciens de garage au Japon ou l'analyse de nouvelles financières en allemand. Vous ne feriez que convertir les mots du patient en nombres et propager les nombres par un processus répété de multiplication et d'addition avec quelques nombres supplémentaires appelés paramètres, puis reconvertir en texte, qui sera la réponse du thérapeute. Vous ne spécifiez simplement pas quels sont les paramètres que vous multipliez et additionnez. Votre programme sélectionnera les paramètres qui lui permettront de reproduire les sorties les plus proches des paroles réelles des thérapeutes que vous avez enregistrées. C'est l'état actuel de l'art en matière d'apprentissage automatique et cela s'appelle * apprentissage en profondeur * et l'ensemble de paramètres que le programme sélectionne s'appelle un * réseau de neurones *. Ce que je viens de décrire peut donner des résultats vraiment impressionnants notamment pour faire communiquer des robots avec des humains, ou identifier des objets qu'ils voient. Cependant "l'intelligence" ici est toujours un ensemble de paramètres (nombres) qui ont été choisis par un ordinateur pour le faire bien fonctionner sur un ensemble de phrases que nous lui avons donné. Est-ce vraiment de l'intelligence ? # 4 .... Vraie IA ? Ainsi, un réseau de neurones est un type d'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle qui n'utilise pas l'apprentissage automatique utiliserait normalement des règles codées à la main (un système basé sur des règles). Avez-vous déjà utilisé Microsoft Excel et ajusté une ligne à un graphique en nuage de points ? Par exemple, si vous tracez la taille et le poids de toutes les personnes de votre classe ou de votre travail, vous pouvez demander à Excel de tracer une ligne à travers. Comment Excel a-t-il trouvé la ligne ? En choisissant deux nombres , m et c , pour faire une formule y = mx + c. Il a choisi m et c pour que la distance entre tous les points et la ligne soit la plus petite possible. Le réseau de neurones a choisi ses paramètres pour faire la distance entre ses réponses simulées et les réponses réelles des thérapeutes, et ce faisant, il a pu simuler un thérapeute avec 100 millions de paramètres. Maintenant, si vous pouvez répondre à la question de savoir comment passer d'un ensemble de nombres qui correspond essentiellement à un nuage de points à la Excel, à la véritable intelligence telle qu'on la trouve chez les humains, alors c'est la question à un million de dollars.