Archives pour la catégorie Intelligence Artificielle – IA

L’homme qui vendait des pioches pour la ruée vers l’or de l’IA

Nvidia’s chips turned out to be especially efficient for training the neural networks used in a technique called deep learning that has recently made software much smarter and caused tech giants and investors to pile money into machine-learning research. This week the company announced a new chip designed specifically for the task (see “A $2 Billion Chip to Accelerate Artificial Intelligence”). Huang spoke with Will Knight, MIT Technology Review’s senior editor for AI and robotics, at the company’s annual technology conference in San Jose this week.

Jen-Hsun Huang, CEO of the chipmaker Nvidia : We’re trying to build a better plane rather than figure out how a bird works. Some people describe it as neurons, but the analogy to the brain is very loose. To us it’s a whole bunch of mathematics that extracts the important features out of images or voice or sensor action. Any analogy to a brain is not necessarily that important

via The Man Selling Shovels in the Machine-Learning Gold Rush

Quand les machines jouent et gagnent.

 

Ce mercredi 9 mars marque le début d’une semaine très importante pour Google et pour l’intelligence artificielle en générale. Jusqu’au 15 mars, le champion du monde de jeu de Go va affronter AlphaGo, le programme développé par DeepMind, une start-up rachetée par Google spécialisée dans le « deep learning ».

Kézako? Une méthode permettant aux algorithmes d’apprendre par eux-mêmes pour résoudre un problème. Si on utilise cette technique notamment pour la reconnaissance d’image ou vocale, elle a également permis à Google de battre le champion d’Europe de jeu de Go. Un exploit que l’on pensait encore impossible avant des années.

Mais les robots n’en sont pas à leur coup d’essai pour maîtriser nos jeux de réflexion. Le plus simple « résolu » est bien sûr le « tic-tac-toe » ou morpion. Les solutions étant assez limitées, il n’y a même pas besoin d’ordinateur pour comprendre toutes les combinaisons et savoir comment ne jamais perdre. Depuis, d’autres jeux, avec des milliards de possibilités, ont été résolus. Mais certains ont beaucoup trop de combinaisons pour qu’un ordinateur les calcule toutes à chaque tour de jeu. Ci-dessous, le nombre de combinaisons (« state-space ») pour chaque jeu (10² veut dire 100, soit un « 1 » suivi de deux zéros).

Face à ces jeux trop compliqués, les chercheurs ont mis en place des algorithmes permettant de comprendre, à chaque tour de jeu, où en est la partie. D’une manière ou d’une autre, la plupart des jeux ont été maîtrisés par les machines ces dernières années. Retour sur les grands coups des robots.

via Avant le jeu de go et Google, les autres jeux où les robots ont battu les humains.

Cours sur l’apprentissage profond au College de France

J’assiste au troisième cours de Yann LeCun que l’apprentissage profond supervisé.

Il nous a fait la surprise d’inviter d’autres professeurs venus expliquer la beauté des mystères des algorithmes utilisés.

En effet pour résumer, tout le monde comprend le comment ca marche ( enfin presque tout le monde ), mais personne ne comprend le ´pourquoi’ ça marche.

Un nouveau défi pour les mathématiques et la possibilité demain de proposer des preuves formelles du bon fonctionnement de l’IA? 

À suivre. 

John Searle: Conscience et IA 

John Searle, professeur de philosophie à l’Université de Californie, Berkeley  inventeur du concept de la chambre chinoise contre l’intelligence artificielle « forte ».

Son discours chez Google est axé sur la philosophie de l’esprit et le potentiel de la conscience de l’intelligence artificielle.

Cette conférence a été organisée pour Singularity Network .

John Searle doit sa notoriété à ses contributions à la philosophie du langage, philosophie de l’esprit et de la philosophie sociale. John Searle a reçu le prix Jean Nicod, la Médaille nationale des sciences humaines, et le Prix « Mind & Brain »  pour son travail.

 

Stephen Hawking: Les robots ne font pas que prendre nos jobs, ils bâtissent une société inégale. 

Why are you worried about the rise of artificial intelligence?

 The real risk with AI isn’t malice but competence. A superintelligent AI will be extremely good at accomplishing its goals, and if those goals aren’t aligned with ours, we’re in trouble.

You’re probably not an evil ant-hater who steps on ants out of malice, but if you’re in charge of a hydroelectric green energy project and there’s an anthill in the region to be flooded, too bad for the ants. Let’s not place humanity in the position of those ants.

Would an AI have these basic drives, and if not, would it be a threat to humankind?

 An AI that has been designed rather than evolved can in principle have any drives or goals. However, as emphasized by Steve Omohundro [a computer scientist and expert on machine learning], an extremely intelligent future AI will probably develop a drive to survive and acquire more resources as a step toward accomplishing whatever goal it has, because surviving and having more resources will increase its chances of accomplishing that other goal. This can cause problems for humans whose resources get taken away.

Source: Stephen Hawking: Robots aren’t just taking our jobs, they’re making society more unequal

L’invité du « Telephone Sonne » sur France Inter ce soir

L’emission se trouve ici

Un spécial ‘Singularité Téchnologique’ et ‘Transhumanisme’ au téléphone sonne ce soir lundi sur France inter à 19h15.

Ce fut pour moi l’opportunité  de répondre aux questions des auditeurs et de continuer d’évangéliser sur ces sujets de changement radicaux entrainées par l’évolution des technologies.

Chacun se pose beaucoup de questions  sur ces mouvements parfois incompris et souvent fantasmés :

  1. Qu’est ce que vraiment la singularité technologique et le principe de convergence des technologies?
  2. Spécifiquement au sujet de l’intelligence artificielle, ces risques sont ils avérés? Qu’en disent les penseurs les plus avancés?
  3. Qu’est ce que le transhumanisme? L’élite technologique est elle transhumaniste?
  4. Devenons nous sans le savoir des transhumanistes? Savons nous ce que nous voulons? Et comment penser l’évolution des techno-sciences.

Voici des questions auxquels nous avons essayé de répondre pendant cette heure de discussion avec les auditeurs de France Inter, accompagné des invités de la journaliste Hélène JouanCécile Guéret , journaliste à Psychologies magazine. Auteure d’une enquête sur le transhumanisme. A paraître dans Psychologies Magazine le mois prochain.   Le passionnant Laurent Alexandre, Chirurgien de formation, fondateur de Doctissimo.fr. Patron de la société de  DNA Vision et spécialiste des technologies de santé du futur. Auteur de « La mort de la mort : comment la technomédecine va bouleverser l’humanité » et de « Google Démocratie ».  L’incroyable  Nicolas Bouzou, économiste. Directeur du cabinet de conseils Asterès.

 Clic sur l’image pour écouter l’émission.

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Voyage initiatique au coeur de la révolution des machines

Faites ce voyage dans le coeur de la révolution des machines. C’est la description d’un nouveau monde à la fois d’une grande justesse et d’une grande poésie. Exercice pourtant difficile.  Mais très réussie par Charles-Edouard Boué et Francois Roche.

J’ai particulièrement apprécié le chapitre 4 qui entrevoit les difficultés possibles concernant l’économie et plus précisément l’emploi.  Je ne crois pas que le quaternaire soit une solution en soi, mais son explication et ses détails sont une bonne source de reflexion.

La science va plus loin que ne l’avait imaginé la science-fiction.
L’homme a vraiment inventé des créatures qui sont en passe de s’affranchir de leur créateur : pour la première fois dans l’histoire de l’humanité, l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine vont entrer en concurrence.
Des tâches de plus en plus sophistiquées vont être prises en charge par des robots : que restera-t-il de l’emploi industriel, si les usines sont automatisées et pilotées à distance ?
Dans le même temps, l’Internet deviendra un espace totalement privé, aux mains d’entreprises surpuissantes (transnationales, connaissant tout de nous grâce à une exploitation massive des données, dotées d’armées de robots à leur service exclusif) en mesure de concurrencer les Etats.
Dans cette nouvelle civilisation des machines, l’homme sera-t-il le maillon faible ?
Que faire de lui, s’il tend à devenir oisif (raréfaction du travail) et immortel (allongement de la durée de vie) ?
Le retour à la sagesse universelle constituera-t-il son ultime recours dans le monde futur ?

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Demande importante pour les universitaires en IA (WSJ)

When the University of Washington’s computer-science department wanted to poach artificial-intelligence expert Carlos Guestrin from Carnegie Mellon, it turned to Amazon.com Inc.
The Seattle-based tech giant ponied up $2 million to fund two professorships: one for Mr. Guestrin, and another for his wife, who also works in the field. To seal the deal, Amazon Chief Executive Jeff Bezos met the academic during a campus visit.

“[Mr. Bezos] is a very smart guy. He has a crazy laugh,” said Mr. Guestrin, now UW’s Amazon Professor of Machine Learning. “We got quickly into technical things: What was I working on in large-scale machine learning? How could I impact Amazon? What could this mean for the business of data?”

via Artificial-Intelligence Experts Are in High Demand – WSJ.

Il y a 60 ans, « l’ordinateur » (le mot) est né

Il y a 60 ans, un nouveau mot naissait sous la plume d’un spécialiste de la langue française,  un mot moderne, destiné à un grand avenir…
Ce mot, c’est “ordinateur” .
Et si on peut dater si précisément la naissance de ce mot, c’est grâce à Jacques Perret, professeur de philologie latine à la Sorbonne. Cet éminent professeur avait été sollicité par l’équipe d’IBM France pour trouver un nom français aux machines électroniques de traitement de données qu’on appelait alors “calcultateurs”. Le 16 avril 1955, Jacques Perret a donc écrit un courrier au PDG d’IBM France, pour lui proposer ce mot, “ordinateur”.

“Un mot correctement formé, écrit-il, un adjectif désignant un Dieu qui met de l’ordre dans le monde”. Dans sa lettre, Perret énumére tous les autres noms qu’il n’a pas retenus: Systémateur, Combinateur, Congesteur ou encore Digesteur. Il évoque aussi l’idée que les machines d’IBM portent un nom féminin – Ordinatrice. Finalement, c’est ordinateur qui a emporté l’adhésion. Mais, 60 ans plus tard, le genre féminin tient sa vengeance – car en France, il se vend désormais plus de tablettes, genre féminin, que d’ordinateurs…

via 16 avril 1955, le jour où « l’ordinateur » est né | France info.

Employés recherchés (de préférence robots)

L’intelligence artificielle et la robotique détruiront-elles de l’emploi?

L’intelligence artificielle va permettre de rayer de la carte a peu près la moitié des jobs de la planète. Un peu comme la voiture a rayé de la carte le travail des chevaux.  La population des chevaux a eu son pic en 1950 depuis elle décroit. Les technologies n’ont pas créés de meilleurs jobs pour les chevaux.  Pourtant c’est ce que l’on croit pour les humains, que la technologie qui supprimera massivement le travail dans des proportions inégalées créera de meilleurs jobs…  Bizarrement ce qui est faux pour les chevaux et vrais pour les hommes.

Quelques idées et arguments pour aller plus loin.

Je retrace rapidement la conclusion que l’on trouve dans cette vidéo.

Il est facile d’être cynique en rappelant les innombrables et stupides prédictions de futurs qui ne se sont jamais réalisées. C’est pourquoi il est important d’insister encore : rien de tout cela n’est de la science fiction. L’intelligence artificielle et ses robots sont ici, maintenant. Il y a un nombre terrifiant d’automatisations fonctionnelles, dans les laboratoires comme dans les entrepôts qui prouvent la viabilité des concepts.

Nous avons déjà traversé des révolutions économiques, mais la révolution des robots est différente.
Les chevaux qui furent remplacés par les voitures et les camions ne sont pas au chômage aujourd’hui parce que l’espèce est devenue paresseuse! ils ne peuvent plus être « employés ». Il y a peu de travaux qu’un cheval puisse effectuer, qui lui permette de gagner son fourrage et son hébergement. Et beaucoup d’humains brillants, parfaitement capables de travailler se trouveront être les nouveaux chevaux : Inemployable. sans en être responsables.
Je vous invite à jeter un coup d’oeil à Quill qui génère des rapports en lisant des données, ou encore à Baxter dont j’ai déjà parlé ici, parce qu’il a la capacité d’apprendre sans être programmé (il apprend en regardant Youtube).
Si vous pensez encore que de nouveaux emplois nous sauveront, voici un dernier point à considérer. Le recensement fait en 1776 aux Etats-Unis n’identifiait que des dizaines de types d’emplois. Maintenant, il y a des centaines de types d’emplois, mais les nouveaux de représentent pas une part significative de la force de travail.
Voici la liste des emplois, triés par le nombre de gens qui les exécutent.
On peut facilement dire que 3,6 millions de jobs sont probablement en difficulté dès que l’on sait faire bouger une voiture, un camion, d’un point A à u point B sans un humain…
Capture d’écran 2015-03-22 à 22.23.20C’est une liste qui fait réfléchir, avec l’industrie du transport à son sommet. En descendant la liste, tous ces emplois existaient
en différentes formes il y a un siècle, et tous sont en cours d’automatisation. C’est seulement à partir du numéro 33 (programmeur) que la liste montre quelque chose de nouveau.
Ne pensez même pas qu’il faudra que tous les serveurs et les employés de bureau perdent leur travail pour que les choses deviennent problématiques.
Le taux de chômage durant la Grande Dépression était de 25%.
Cette liste des 33 premiers représente plus de 45% des travailleurs.
Les automatisations, l’intelligence artificielle et les robots fonctionnent déjà à petite échelle pour les remplacer.
C’est un énorme enjeu pour demain.