Guide de l’ingĂ©nierie rapide GPT
đ Glossaire de lâIA
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IA faible et IA forte
Lâintelligence artificielle technique (dite faible) se concentre sur une tĂąche prĂ©cise, spĂ©cifique, et acquiert ses capacitĂ©s par un mĂ©canisme dâapprentissage externe Ă son fonctionnement : Ă partir dâexemples fournis (apprentissage supervisĂ©), de connaissance a priori sur le problĂšme (apprentissage non supervisĂ©) ou de rĂ©compenses dans un paradigme idoine (apprentissage par renforcement). « Tous les systĂšmes actuellement existants sont considĂ©rĂ©s comme des intelligences artificielles faibles. »
Lâintelligence artificielle gĂ©nĂ©rale\forte est [pour lâinstant] une croyance. Intelligence artificielle forte (possibilitĂ© dâune machine dotĂ©e de conscience, de sensibilitĂ© et dâesprit) ou intelligence artificielle gĂ©nĂ©rale (machine capable dâappliquer lâintelligence Ă tout problĂšme plutĂŽt quâĂ un problĂšme spĂ©cifique, et de se dĂ©velopper par elle-mĂȘme, c’est-Ă -dire ĂȘtre autonome en matiĂšre de processus dâapprentissage).
RĂ©f: Intelligence artificielle faible â WikipĂ©dia
Dans la pratique de la recherche :
- IA faible : on sâintĂ©resse Ă modĂ©liser des fonctions cognitives prĂ©cises, pour en faire tout de suite des systĂšmes performants (reconnaissances dâimages, GPS, machine Ă dicter)
- IA forte : on se pose la question de savoir comment on peut mettre ensemble toutes ces fonctions Ă©lĂ©mentaires pour en faire Ă©merger une cognition globale et un certain nombre de propriĂ©tĂ©s qui vont avec (et quâon ne trouve pas dans les fonctions cognitives Ă©lĂ©mentaires), comme le raisonnement de bon sens, lâapprentissage tout au long de la vie ou mĂȘme la conscience.
Potentiel et Limites de la Recherche IA
MĂȘme si le but nâest bien sĂ»r pas de donner tout de suite un systĂšme utilisable (et on peut effectivement douter quâon y arrivera un jour), ces recherches peuvent tout de mĂȘme commencer Ă apporter des hypothĂšses, voire des Ă©lĂ©ments de rĂ©ponse sur certaines questions essentielles des sciences cognitives, et surtout aider Ă mieux comprendre notre cerveau.
IA Forte : Croyance ou Science ?
Dire que lâIA forte est une croyance, signifie que ce nâest ni faux, ni vrai, câest juste en dehors du domaine de la science. Ensuite, on connaĂźt des impossibilitĂ©s techniques Ă certaines formes dâintelligences artificielles fortes, par exemple, on sait quâun certain nombre de problĂšmes nâont aucune solution sous forme dâalgorithme, par exemple aucune intelligence artificielle (ni humaine) ne peut sâassurer quâun algorithme quelconque ne va pas boucler indĂ©finiment.
Différences entre Intelligence Biologique et IA
Comprendre la diffĂ©rence qualitative entre une intelligence biologique, naturelle, et une intelligence artificielle est crucial. L’intelligence artificielle est souvent plus efficace que l’humain dans des domaines spĂ©cifiques, mais multiplier les intelligences algorithmiques spĂ©cifiques ne crĂ©e pas facilement une intelligence globale. Il faut une interaction profonde, une compĂ©tence que notre cerveau maĂźtrise bien et que nous avons du mal Ă reproduire numĂ©riquement. Un cerveau avec 100 milliards de neurones, chacun connectĂ© Ă plus de 10 000 autres par des synapses complexes (chaque synapse bien plus complexe quâun simple âĂ©lĂ©ment binaireâ), dĂ©passe la complexitĂ© de tous les ordinateurs du monde.
Quelle est la différence entre une intelligence biologique et une intelligence artificielle ?
Réponse de ChatGPT à la question :
L’intelligence biologique et l’intelligence artificielle (IA) reprĂ©sentent deux formes d’intelligence qui se distinguent nettement par leur origine, leur nature et leur fonctionnement. Les principales diffĂ©rences entre les deux sont prĂ©sentĂ©es comme suit :
1. Origine
- Intelligence biologique : L’intelligence biologique, prĂ©sente chez les ĂȘtres vivants tels que les humains et les animaux, rĂ©sulte de l’Ă©volution biologique et est liĂ©e au cerveau et au systĂšme nerveux.
- Intelligence artificielle : Les humains crĂ©ent l’intelligence artificielle en programmant des ordinateurs et en simulant des processus cognitifs pour accomplir des tĂąches intellectuelles.
2. Nature
- Intelligence biologique : L’intelligence biologique est de nature biologique, basĂ©e sur des processus complexes et dynamiques comme la neurologie et la chimie cĂ©rĂ©brale.
- Intelligence artificielle : L’IA, de nature artificielle, est créée par des machines et des algorithmes, s’appuyant sur des calculs mathĂ©matiques et des algorithmes pour effectuer des tĂąches cognitives.
3. Apprentissage
- Intelligence biologique : Les ĂȘtres vivants, y compris les humains, ont la capacitĂ© d’apprendre et d’acquĂ©rir de nouvelles connaissances basĂ©es sur l’expĂ©rience, l’observation et l’adaptation tout au long de leur vie.
- Intelligence artificielle : L’IA apprend Ă©galement, principalement Ă travers des mĂ©thodes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, en Ă©tant entraĂźnĂ©e sur de grandes quantitĂ©s de donnĂ©es pour amĂ©liorer ses performances.
4. Limitations et capacités
- Intelligence biologique : Elle est extrĂȘmement flexible et adaptable, capable de rĂ©soudre une grande variĂ©tĂ© de problĂšmes complexes, et possĂšde des Ă©motions, de la conscience et de l’autonomie.
- Intelligence artificielle : L’IA, limitĂ©e par sa programmation et la qualitĂ© des donnĂ©es sur lesquelles elle est formĂ©e, excelle dans des tĂąches spĂ©cifiques mais peut avoir du mal Ă gĂ©nĂ©raliser ou s’adapter sans entraĂźnement supplĂ©mentaire. Elle ne possĂšde ni conscience ni Ă©motions.
En résumé
La principale diffĂ©rence rĂ©side dans l’origine et la nature de l’intelligence : l’intelligence biologique est biologique, Ă©volutive et complexe, tandis que l’intelligence artificielle est artificielle, créée par l’homme, et basĂ©e sur des algorithmes et des donnĂ©es.
Chacune a ses propres avantages, limitations et applications spécifiques.
