Intelligence artificielle: comprendre les différents types

Comprendre les types de systèmes d'intelligence artificielle pour mieux transformer votre entreprise

En cette ère numérique, les industries sont témoins de la capacité de systèmes multiformes intelligemment artificiels effectuant des tâches imitant le comportement humain intelligent ou même au-delà. L’Intelligence Artificielle gère aujourd’hui de grandes quantités de données et effectue des tâches redondantes, permettant ainsi à la main-d’œuvre humaine de se concentrer sur les tâches principales. Cela permet d'économiser du temps et de l'argent, tout en améliorant considérablement la productivité.

Selon Gartner, le nombre d'industries adoptant l'IA a augmenté de plus de 270% au cours des 4 dernières années. Le géant de la technologie, Google s'engage à hauteur de 25 millions USD dans un nouveau défi relatif à l'IA intitulé "AI For Social Good". Comprendre les types d’intelligence artificielle est important pour bien cerner son potentiel.

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Types de calcul de l'intelligence artificielle: deux principaux types de catégorisation de l'IA

L'IA crée des systèmes imitant les capacités humaines. Bien que l'IA puisse être classée en différents types, les 2 catégories principales sont définies comme étant de type 1 et de type 2 et sont basées sur les capacités et les fonctionnalités de l'IA. Passons en revue les principales classifications des types d’IA.

Type 1: Capacités basées sur l'IA

1. Intelligence étroite (ANI) faible ou artificielle

Une IA faible ou étroite est un type d'IA qui exécute des tâches assignées en utilisant l'intelligence. C’est la forme la plus courante d’IA disponible dans les industries d’aujourd’hui. L'IA étroite ne peut pas fonctionner au-delà de ce qui est assigné au système. En effet, il est formé pour effectuer une seule tâche spécifique.

ANI représente toutes les machines d'intelligence artificielle créées et déployées jusqu'à ce jour. Tous les systèmes artificiellement intelligents qui peuvent effectuer une tâche dédiée de manière autonome en utilisant des capacités semblables à celles d'un humain entrent dans cette catégorie. Comme son nom l'indique, ces machines ont des responsabilités très limitées.

Le Siri d’Apple, par exemple, est un exemple pour Narrow AI. Siri est formé pour exécuter un ensemble limité de fonctions prédéfinies. D'autres exemples incluent les voitures autonomes, les systèmes de reconnaissance d'images et de parole.

La catégorie des systèmes complexes artificiellement intelligents faisant appel à l'apprentissage en profondeur et à l'apprentissage automatique fait partie de la catégorie des systèmes d'intelligence artificielle étroite. Ces machines sont classées dans les machines ‘réactif’ et ‘à mémoire limitée’, ce qui est traité en détail dans cet article.

2. Intelligence artificielle générale (AGI)

L'intelligence artificielle générale est un type d'IA capable d'exécuter toute tâche intellectuelle en tant qu'être humain. Les machines AGI sont conçues pour percevoir, apprendre et fonctionner entièrement comme des humains. En outre, l'objectif de la conception de systèmes AGI est de créer de multiples compétences qui peuvent réduire considérablement le temps nécessaire à la formation de ces machines.

En résumé, les systèmes AGI sont des machines capables de reproduire des capacités multifonctions humaines. Actuellement, des chercheurs du monde entier tentent de concevoir et de développer une telle intelligence artificielle. Comme il n’existe aucun exemple à ce jour, il s’appelle Général AI.

3. Super intelligence artificielle (ASI)

On peut décrire les systèmes super intelligents artificiels comme le zénith de la recherche sur l'IA. ASI est destiné non seulement à reproduire l'intelligence humaine à multiples facettes, mais également à disposer de capacités de mémoire, de traitement de données et d'analyse plus rapides.

Il s'agit d'un concept hypothétique d'intelligence artificielle dans lequel des chercheurs tentent de développer des machines capables de surpasser les humains. Ceci est le résultat du général AI.

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Type 2: Fonctionnalités basées sur l'IA

1. Machines réactives

Les machines réactives perçoivent directement le monde réel et réagissent en fonction de l'environnement. L'intelligence des machines réactives consiste à percevoir le monde réel directement et à y réagir. Un exemple de machine réactive est AlphaGo de Google. AlphaGo est également un programme informatique qui joue au jeu de plateau. Il s'agit d'une méthode d'analyse plus sophistiquée que celle de DeepBlue. AlphaGo utilise les réseaux de neurones pour évaluer les stratégies de jeu.

2. Mémoire limitée

Les machines à mémoire limitée sont celles qui peuvent conserver de la mémoire pendant une courte période. Ces machines ont les mêmes capacités que celles de machines purement réactives. De plus, les machines à mémoire limitée peuvent apprendre des expériences précédentes pour prendre des décisions. Par exemple, les voitures autonomes sont des machines à mémoire limitée pouvant stocker des données telles que la distance parcourue par la voiture avec les voitures à proximité, leur vitesse récente, la limitation de vitesse, le marquage des voies, les feux de circulation, etc.

Les observations des expériences précédentes sont: préprogrammé sur le système de la voiture autonome. Ces données, mais est transitoire. Autrement dit, il n’est stocké que pendant une période limitée. C’est parce qu’il n’est pas programmé pour faire partie de la bibliothèque d’expériences de la voiture autonome, comparé à l’expérience des conducteurs.

Presque tous les systèmes artificiellement intelligents utilisent aujourd’hui une technologie de mémoire limitée. Par exemple, les machines qui utilisent l'apprentissage en profondeur constituent une application essentielle de la mémoire limitée. Ces machines sont formées avec d’énormes volumes d’ensembles de données qui sont stockés dans leur mémoire en tant que modèle de référence. Un exemple de ceci est l'IA qui reconnaît les images. La reconnaissance d'image AI est formée à l'aide d'une multitude d'images avec leurs étiquettes, en tant qu'ensembles de données.

Les systèmes intelligents artificiels tels que les chatbots et les assistants virtuels sont également des exemples de machines à mémoire limitée.

3. Théorie des machines mentales

La ​​théorie de l'esprit peut être définie comme une simulation. Soyons clairs, quand une personne se considère à la place d’une autre personne, son cerveau a tendance à simuler l’esprit de cette autre personne. La théorie de l'esprit est essentielle à la cognition humaine. De plus, il est également crucial pour les interactions sociales. Une rupture du concept de théorie de l'esprit, par exemple, peut être illustrée comme un cas d'autisme.

Au lieu d'un moteur préprogrammé, les scientifiques de l'IA envisagent de développer une série de réseaux de neurones. Cette série servira à développer la "Théorie de l’esprit ".

Les machines «Théorie de l’esprit» visent à déterminer les intentions ou les objectifs de quelqu'un d’autre.

4. Machines à prise de conscience de soi

Les machines à prise de conscience de soi existent de manière hypothétique aujourd'hui. Comme son nom l'indique, ces machines sont censées être conscientes de elles-mêmes, comme du cerveau humain. Les machines peuvent être décrites comme l'objectif ultime des scientifiques de l'IA.

Le but de développer des machines de prise de conscience de soi est de les rendre capables de générer des émotions et des besoins identiques à ceux des humains.

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