human
Je crois que le terme intelligence artificielle (IA) est trop utilisé de nos jours. Par exemple, les gens voient quelque chose qui se déplace tout seul et ils l'appellent IA, même s'il est en pilote automatique (comme les voitures ou les avions) ou s'il y a un algorithme simple derrière.
Quelles sont les exigences générales minimales pour pouvoir dire que quelque chose est de l'IA
gpt
Il est vrai que le terme est devenu un mot à la mode et est maintenant largement utilisé jusqu'à en être confus - cependant, si vous regardez la définition fournie par Stuart Russell et Peter Norvig, ils l'écrivent comme suit :

> Nous définissons l'IA comme l'étude des agents qui reçoivent des perceptions de l'environnement et effectuent des actions. Chaque agent de ce type met en œuvre une fonction qui associe des séquences de perceptions à des actions, et nous couvrons différentes façons de représenter ces fonctions, telles que les agents réactifs, les planificateurs en temps réel et les systèmes décisionnels. Nous expliquons le rôle de l'apprentissage en étendant la portée du concepteur dans des environnements inconnus, et nous montrons comment ce rôle contraint la conception de l'agent, favorisant la représentation explicite des connaissances et le raisonnement.

Intelligence Artificielle : Une approche moderne - Stuart Russell et Peter Norvig

Donc, l'exemple que vous citez, "le pilote automatique pour les voitures/avions", est en réalité une forme d'IA (célèbre) car il doit utiliser une forme de représentation des connaissances pour faire face à des environnements et des circonstances inconnus. En fin de compte, ces systèmes collectent également des données afin que la représentation des connaissances puisse être mise à jour pour faire face aux nouvelles entrées qu'ils ont trouvées. Ils le font tout le temps avec le pilote automatique des voitures.

Pour répondre à votre question, pour qu'une chose soit considérée comme "ayant de l'IA", elle doit être capable de faire face à des environnements/circonstances inconnus afin d'atteindre son objectif/but, et rendre les connaissances d'une manière qui permette d'ajouter facilement de nouvelles informations/apprentissages. Il existe de nombreuses méthodes de représentation des connaissances bien définies, allant du réseau neuronal populaire aux modèles probabilistes tels que les réseaux bayésiens (réseaux de croyances) - mais fondamentalement, les actions du système doivent être dérivées de la représentation des connaissances que vous choisissez pour qu'il soit considéré comme de l'IA.