Alignement des intelligences artificiellesLalignement des intelligences artificielles (ou alignement de l'IA, ou encore problème de l'alignement) est un champ de recherche visant à concevoir des intelligences artificielles (IA) dont les résultats s'orientent vers les objectifs, éthiques ou autres, de leurs concepteurs. On dit ainsi qu'une IA est alignée avec un opérateur si elle essaie de faire ce que l'opérateur veut qu'elle fasse. Les systèmes d'IA peuvent être difficiles à aligner, et être dysfonctionnels ou dangereux si mal alignés.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Éthiquethumb|L'éthique s'intéresse depuis toujours aux moyens de répartition des richesses. L'éthique est une discipline philosophique portant sur les jugements moraux et dont le concept est donc très proche de celui de la morale. On parle aussi de philosophie morale pour désigner cette discipline. C'est une réflexion fondamentale de tout peuple afin d'établir ses normes, ses limites et ses devoirs.
Applications de l'intelligence artificielleL'intelligence artificielle, définie comme intelligence présentée par les machines, a de nombreuses applications dans la société actuelle. Plus précisément, c'est l'IA faible, la forme d'IA avec laquelle les programmes sont développés pour effectuer des tâches spécifiques, qui est utilisée pour un large éventail d'activités, y compris le diagnostic médical, le commerce électronique, le contrôle des robots et la télédétection. L'IA a été utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines et industries, y compris la finance, la santé, l'éducation, le transport, et plus encore.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Machine ethicsMachine ethics (or machine morality, computational morality, or computational ethics) is a part of the ethics of artificial intelligence concerned with adding or ensuring moral behaviors of man-made machines that use artificial intelligence, otherwise known as artificial intelligent agents. Machine ethics differs from other ethical fields related to engineering and technology. Machine ethics should not be confused with computer ethics, which focuses on human use of computers.
Intelligence artificielle généralevignette|Image générée en juin 2022 par le modèle de génération d'images DALL-E-mini, à partir de la consigne « Intelligence artificielle ». Une intelligence artificielle générale (IAG) est une intelligence artificielle capable d'effectuer ou d'apprendre pratiquement n'importe quelle tâche cognitive propre aux humains ou autres animaux. La création d'intelligences artificielles générales est un des principaux objectifs de certaines entreprises comme OpenAI, DeepMind et Anthropic.
Éthique de l'intelligence artificielleL'éthique de l'intelligence artificielle est le domaine de l' propre aux robots et autres entités artificiellement intelligents. Il est généralement divisé en roboéthique, qui se préoccupe de l'éthique humaine pour guider la conception, la construction et l'utilisation des êtres artificiellement intelligents, et l', préoccupée par le comportement moral des agents moraux artificiels. Pour l'aspect philosophique de l'intelligence artificielle, voir Philosophie de l'intelligence artificielle.
Transformeur génératif pré-entraînédroite|vignette| Architecture du modèle GPT Le transformeur génératif pré-entraîné (ou GPT, de l’anglais generative pre-trained transformer) est une famille de modèles de langage généralement formée sur un grand corpus de données textuelles pour générer un texte de type humain. Il est construit en utilisant plusieurs blocs de l'architecture du transformeur. Ils peuvent être affinés pour diverses tâches de traitement du langage naturel telles que la génération de texte, la traduction de langue et la classification de texte.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
RoboéthiqueLa roboéthique est l'éthique appliquée à la robotique. Elle est centrée sur l'éthique humaine pour guider la conception, la construction et l'utilisation des robots. Le terme roboéthique a été inventé en 2002, par le roboticien Gian Marco Veruggio, initiateur du premier colloque international sur la rob éthique en 2004. Comme la roboéthique est une éthique avant tout centrée sur l'humain, elle doit respecter les principes les plus importants et largement acceptés de la Déclaration universelle des droits de l'homme : La dignité humaine et des droits de l'homme.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Outline of ethicsEthics or moral philosophy is a branch of philosophy that involves systematizing, defending, and recommending concepts of right and wrong conduct. The field of ethics, along with aesthetics, concern matters of value, and thus comprise the branch of philosophy called axiology. The following outline is provided as an overview of and topical guide to ethics.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
