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).
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.
Intelligence artificielle générativeL'intelligence artificielle générative ou IA générative (ou GenAI) est un type de système d'intelligence artificielle (IA) capable de générer du texte, des images ou d'autres médias en réponse à des invites (ou "prompts"). Les modèles génératifs apprennent les modèles et la structure des données d'entrée, puis génèrent un nouveau contenu similaire aux données d'apprentissage mais avec un certain degré de nouveauté (plutôt que de simplement classer ou prédire les données).
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.
Signification statistiquevignette|statistique En statistiques, le résultat d'études qui portent sur des échantillons de population est dit statistiquement significatif lorsqu'il semble exprimer de façon fiable un fait auquel on s'intéresse, par exemple la différence entre 2 groupes ou une corrélation entre 2 données. Dit autrement, il est alors très peu probable que ce résultat apparent soit en fait trompeur s'il n'est pas dû, par exemple, à un , trop petit ou autrement non représentatif (surtout si la population est très diverse).
SuperintelligenceUne superintelligence est un agent hypothétique qui posséderait une intelligence de loin supérieure à celle des humains les plus brillants et les plus doués. Un système résolvant des problèmes (comme un traducteur automatique ou un assistant à la conception) est parfois aussi décrit comme « superintelligent » s'il dépasse de loin les performances humaines correspondantes, même si cela ne concerne qu'un domaine plus limité.
OpenAIOpenAI (« AI » pour artificial intelligence, ou intelligence artificielle) est une entreprise spécialisée dans le raisonnement artificiel, à « but lucratif plafonné », dont le siège social est à San Francisco. Avant , elle est reconnue association à but non lucratif. L'objectif de cette société est de promouvoir et de développer un raisonnement artificiel à visage humain qui profitera à toute l'humanité.
Risque de catastrophe planétaire lié à l'intelligence artificielle généraleLes risque existentiel ou risque de catastrophe planétaire lié à l'intelligence artificielle générale est un risque d'extinction humaine ou autre catastrophe mondiale irréversible hypothétiquement associé à des progrès substantiels dans l'intelligence artificielle générale (IAG). alt=Source: mikemacmarketing|vignette|290x290px Un argument avancé est que l'espèce humaine domine actuellement les autres espèces parce que le cerveau humain a des capacités qui manquent aux autres animaux.
Test statistiqueEn statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la population, en leur rattachant des risques d'être erronées. Hypothèse nulle L'hypothèse nulle notée H est celle que l'on considère vraie a priori.
Agent intelligentEn intelligence artificielle, un agent intelligent (AI) est une entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et aussi d'agir sur celui-ci via des effecteurs afin de réaliser des objectifs. Un agent intelligent peut également apprendre ou utiliser des connaissances pour pouvoir réaliser ses objectifs. Ils peuvent être simples ou complexes. Par exemple, un simple système réactif, comme le thermostat est considéré comme étant un agent intelligent.
Biais algorithmiquevignette|Organigramme représentant l'algorithme derrière un moteur de recommandation. Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données.
Théorie de l'argumentationLa Théorie de l'argumentation est l'étude interdisciplinaire de la façon dont les conclusions peuvent être atteintes par un raisonnement logique. Elle comprend les arts et sciences du débat civil, du dialogue, de la conversation, et de la persuasion. Elle étudie les règles de l'inférence, de la logique et les règles des paramètres du monde artificiel et réel. L'argumentation comprend le débat et la négociation qui sont concernés par le fait d'atteindre mutuellement une conclusion.
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.
Pair-à-pairLe pair-à-pair ou système pair à pair (en anglais peer-to-peer, souvent abrégé « P2P ») est un modèle d'échange en réseau où chaque entité est à la fois client et serveur, contrairement au modèle client-serveur. Les termes « pair », « nœud » et « utilisateur » sont généralement utilisés pour désigner les entités composant un tel système. Un système pair à pair peut être partiellement centralisé (une partie de l'échange passe par un serveur central intermédiaire) ou totalement décentralisé (les connexions se font entre participants sans infrastructure particulière).
Symbolic artificial intelligenceIn artificial intelligence, symbolic artificial intelligence is the term for the collection of all methods in artificial intelligence research that are based on high-level symbolic (human-readable) representations of problems, logic and search. Symbolic AI used tools such as logic programming, production rules, semantic nets and frames, and it developed applications such as knowledge-based systems (in particular, expert systems), symbolic mathematics, automated theorem provers, ontologies, the semantic web, and automated planning and scheduling systems.
Système d'argumentationUn système d'argumentation est un moyen pour un agent de gérer des informations conflictuelles et d'en tirer des conséquences. Dans un système d'argumentation abstrait, l'information de base est un ensemble d'arguments abstraits (qui peuvent par exemple représenter une donnée, une proposition), et les conflits entre arguments sont représentés au moyen d'une relation binaire sur l'ensemble d'arguments. Concrètement, on représente un système d'argumentation au moyen d'un graphe orienté tel que les nœuds représentent les arguments et les arcs représentent la relation d'attaque.
AI winterIn the history of artificial intelligence, an AI winter is a period of reduced funding and interest in artificial intelligence research. The field has experienced several hype cycles, followed by disappointment and criticism, followed by funding cuts, followed by renewed interest years or even decades later. The term first appeared in 1984 as the topic of a public debate at the annual meeting of AAAI (then called the "American Association of Artificial Intelligence").
Argument mapAn argument map or argument diagram is a visual representation of the structure of an argument. An argument map typically includes all the key components of the argument, traditionally called the conclusion and the premises, also called contention and reasons. Argument maps can also show co-premises, objections, counterarguments, rebuttals, and lemmas. There are different styles of argument map but they are often functionally equivalent and represent an argument's individual claims and the relationships between them.
Intelligence artificielle dans la santévignette|Rayon X d'une main, avec calcul automatique de l'âge osseux par un logiciel informatique. L'intelligence artificielle (IA) dans la santé est l'utilisation d'algorithmes et de logiciels pour s'approcher de la cognition humaine dans l'analyse de données médicales complexes. Plus précisément, l'IA est la capacité des algorithmes informatiques à tirer des conclusions sans intervention humaine directe. L'objectif principal des applications des IA dans le domaine de la santé est d'analyser les relations entre, d'une part, la prévention ou les traitements et, d'autre part, l'état de santé des patients.
Validité externeLa validité externe d'une expérience scientifique désigne la capacité de ses conclusions à être généralisées à des contextes non-expérimentaux. Une expérience a une grande validité externe dès lors que ses résultats permettent de comprendre des phénomènes hors du laboratoire. À l'inverse, elle manque de validité externe si les conclusions que l'on peut en tirer ne sont valables que pour des conditions expérimentales restrictives.
