Jillian s’intéresse à l’informatique depuis sa deuxième année de lycée. Elle trouve l’IA fascinante, même si les mathématiques la laissent perplexe.
Google Assistant est une forme d’IA avec laquelle beaucoup d’entre nous interagissent chaque jour.
À l’ère naissante de la technologie, l’IA est devenue un mot à la mode parmi les gourous du marketing numérique, apparaissant dans les campagnes publicitaires comme moyen d’améliorer l’image des marques. Mais l’IA que nous utilisons tous les jours n’est pas aussi ostentatoire – beaucoup d’entre nous ne le remarquent pas du tout. Dans cet article, j’énumère quelques applications courantes de l’IA.
- Appareils photo
- Téléphone (s
- Des médias sociaux
- Jeux vidéos
Lorsque vous utilisez des commandes vocales pour une caméra comme une GoPro, vous interagissez avec une IA.
Photo de Jakob Owens sur Unsplash
1. Caméras
Depuis l’aube du réseau de neurones, entraîner des ordinateurs à reconnaître la parole humaine a été un défi pour les ingénieurs en logiciel dans le domaine de l’intelligence artificielle. Le langage humain est, après tout, extrêmement complexe : l’anglais à lui seul contient 44 sons uniques, ou phonèmes, qui peuvent être combinés de manière presque infinie. Ajoutez une variation naturelle dans les modèles de discours individuels au mélange, et vous vous retrouvez avec un ensemble massif d’octets sonores potentiels à analyser. Bien que cela ne soit pas impossiblecela nécessite beaucoup de puissance de calcul, que la plupart des organisations n’ont tout simplement pas les moyens d’acquérir.
Bien que le défi de réaliser la reconnaissance du langage par ordinateur soit difficile pour la raison énumérée ci-dessus (et pour plusieurs autres dont je n’entrerai pas dans les détails dans cet article), les développeurs de logiciels ont utilisé une variété d’astuces astucieuses pour produire des outils qui peuvent catégoriser parole humaine avec une précision passagère. Au fur et à mesure que ces outils sont devenus plus rationalisés, les entreprises technologiques ont commencé à chercher des moyens de les intégrer à leurs produits.
Cela nous amène à la GoPro. Depuis son développement en 2004 en tant qu’appareil photo personnel pour les amateurs de sports extrêmes, l’appareil a subi une longue série d’améliorations. L’un des changements les plus récents – et celui qui implique l’IA – est l’ajout de la prise en charge des commandes vocales telles que « Démarrer la vidéo » et « Prendre une photo ». Afin d’analyser ces commandes, l’appareil GoPro implémente un algorithme d’apprentissage automatique qui sait faire correspondre les sons aux mots, tout comme les smartphones implémentent un logiciel de reconnaissance vocale pour alimenter des assistants personnels comme Cortana et Siri.
Commandes GoPro.
GoPro, cependant, a à peine accaparé le marché des caméras alimentées par l’IA. Il fait face à une forte concurrence de Google, dont la caméra éponyme Clips dispose d’un éventail de fonctions intégrées pilotées par des algorithmes d’apprentissage automatique.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont ces algorithmes ont été construits et entraînés, consultez l’article d’Aseem Agarwala sur le sujet. C’est vraiment une lecture fascinante pour quiconque s’intéresse à l’intersection de la photographie et de l’intelligence artificielle.
2. Courriel
Le courrier électronique existe sous une forme ou une autre depuis les années 1970, mais ce n’est que récemment que les fournisseurs ont commencé à réaliser le potentiel de l’apprentissage automatique pour améliorer leurs services.
L’année dernière, par exemple, Google a lancé Smart Compose, un plugin pour Gmail qui évalue vos phrases au fur et à mesure qu’elles sont tapées et suggère des moyens de les compléter en temps réel.
Pour donner un exemple du fonctionnement du service, imaginez que vous démarrez votre compte Gmail et que vous envoyiez un e-mail à votre patron avec la phrase suivante :
« Je voulais te poser des questions sur… »
Déduire le sens ultime de la phrase que cette phrase établit est difficile même pour un humain : il y a une gamme presque infinie de choses que vous pourriez vouloir demander à votre patron, et essayer de deviner laquelle il s’agit par des quantités de sélection aléatoires dans la majorité de fois à un effort inutile.
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C’est là que l’IA entre en jeu. Tout comme les humains utilisent des indices contextuels pour prédire ce que diront les autres, des algorithmes d’apprentissage automatique ont été développés pour recueillir ces indices à partir de la ligne d’objet d’un e-mail et les utiliser pour deviner ce que l’auteur veut probablement dire ensuite. Dans l’exemple ci-dessus, vous avez peut-être écrit « Incident d’hier », auquel cas Google Compose peut compléter la phrase que vous avez écrite ainsi :
« Je voulais te poser des questions sur l’incident d’hier. »
Il y a plus, bien sûr, mais je vous dirigerai pour le moment vers les experts du blog AI de Google. Leur explication va dans beaucoup plus de détails que je ne pourrais espérer mettre dans un seul article.
La série d’étapes suivies par Google Compose pour compléter automatiquement vos phrases.
3. Téléphones
Lorsque l’iPhone 4S a fait ses débuts en 2011, l’une de ses nouvelles fonctionnalités les plus brillantes était Siri, un assistant personnel intégré avec lequel vous pouviez vous connecter en temps réel.
Sorti à l’origine en tant qu’application autonome, Siri a été développé en 2010 par le SRI International Artificial Intelligence Center, un organisme de recherche basé en Californie. Dans les deux mois suivant sa sortie, le programme a été acquis par Apple, après quoi il est devenu un composant dédié du logiciel iOS.
Siri s’appuie sur une variété de techniques d’apprentissage automatique pour interpréter le discours des utilisateurs en temps réel, ce qui lui permet d’effectuer des tâches aussi simples que vérifier la météo ou aussi compliquées que de transférer de l’argent à une autre personne via Apple Pay.
Bien que les premières critiques du logiciel aient été critiques, et que certains prétendent à ce jour que Siri manque « d’innovation » par rapport aux autres assistants virtuels, son utilité ne peut être niée. Même si son état actuel semble rigide, le fait que l’IA soit capable de faire correspondre des phrases spécifiques à des actions montre à quel point notre compréhension de la reconnaissance informatisée du langage a progressé.
En plus de faire fonctionner les assistants virtuels, l’apprentissage automatique aide à optimiser les photos que vous capturez avec l’appareil photo intégré de votre téléphone. Parce que le logiciel AI est si bon pour détecter les nuances de lumière, de teinte, de saturation et de contraste (pour n’en nommer que quelques-uns), il peut détecter automatiquement si une image dans le cadre est parfaite ou non. Si quelque chose manque, le logiciel peut le corriger en déplaçant les paramètres dans la direction opposée, en augmentant la luminosité dans une pièce sombre, par exemple. Le résultat, dans l’ensemble, est une meilleure image – aucune référence en matière de photographie n’est requise.
Les médias sociaux sont omniprésents, et à mesure que de plus en plus de personnes rejoignent des sites comme Instagram et Twitter dans le but de trouver du contenu de qualité publié par les membres de la communauté, la valeur de l’utilisation de l’apprentissage automatique pour optimiser la diffusion de contenu devient évidente.
Si vous utilisez régulièrement les médias sociaux, vous connaissez probablement le concept d’un fil d’actualité, un affichage ordonné de «postes» allant des vidéos de lancements de fusées aux photos du dernier voyage d’affaires de votre père. En tant que consommateur, vous avez le choix de vous engager avec un message ou de le faire défiler jusqu’au suivant, en répétant le processus jusqu’à ce que vous quittiez le site.
« la idée centrale avec les fils d’actualité », explique Abinhav Sharma, développeur de produits pour le site de médias sociaux Quora, « est de utiliser ML sur le comportement passé pour prédire les probabilités d’action afin de déterminer les histoires les plus engageantes et de les mettre en avant.
En bref, les messages que vous voyez immédiatement après vous être connecté à votre compte Facebook, Twitter ou Instagram ne sont pas là par hasard mais à la suite de vos propres actions. Chaque clic, commentaire et partage que vous faites aujourd’hui influence le contenu que vous verrez demain, un cycle auto-entretenu qui, dans le cas idéal, produit un approvisionnement constant de médias riches et attrayants pour votre consommation.
Mon flux Quora personnalisé, gracieuseté de ML.
5. Jeux vidéo
Repensez au dernier jeu vidéo auquel vous avez joué. Était-ce un RPG ? Un MMO ? Un jeu de plateforme ? Quel que soit son genre, le jeu comportait probablement des personnages non joueurs (PNJ) avec lesquels vous pouviez interagir pour influencer votre progression dans l’histoire, un Goomba dans Super Mario Brothers, par exemple.
Cela n’a peut-être pas semblé évident pendant que vous jouiez contre eux, mais ces PNJ fonctionnaient sur l’un des nombreux algorithmes d’apprentissage automatique, pesant les décisions par rapport à un ensemble de résultats potentiels pour déterminer la meilleure action à prendre contre vous.
L’intelligence artificielle est au cœur du développement de jeux vidéo depuis 1939, lorsqu’un bot optimisé pour jouer au jeu Nim a remporté 90 % de ses matchs contre des joueurs humains à l’Exposition universelle de New York. Dans les décennies qui ont suivi, Arthur Lee Samuel et Alan Turing ont écrit des robots similaires pour les dames et les échecs, respectivement, les deux programmes mettant en œuvre une prise de décision éclairée. (Samuel, en fait, a inventé le terme «apprentissage automatique» pour décrire ce processus.) Bien que les deux programmes aient été améliorés depuis leur conception originale et soient considérés aujourd’hui comme des implémentations plutôt grossières de l’intelligence artificielle, ils ont jeté les bases d’une ligne durable d’études dans le domaine de l’informatique.
Aujourd’hui, vous trouverez une forme d’intelligence artificielle dans à peu près n’importe quel jeu vidéo sur le marché, des RPGMMO aux jeux de stratégie en temps réel comme Starcraft II. C’est ce qui incite les ennemis à se mettre à l’abri lorsque vous commencez à leur tirer dessus et à se rapprocher pour une attaque lorsque vos défenses sont abaissées. Cela rend le jeu contre un ordinateur excitant et, dans une certaine mesure, imprévisible, ce qui est exactement ce que vous voulez lorsque le but est d’imiter l’expérience de jouer contre un humain.
Au cours des deux dernières années, les progrès de la technologie d’apprentissage automatique ont conduit les chercheurs à développer des robots dotés de compétences à la limite de l’inimaginable. L’un, conçu par un groupe d’OpenAI, une organisation de recherche à but non lucratif fondée par Elon Musk, entre autres, a battu une équipe de joueurs professionnels de Dota deux contre un lors d’un match d’exhibition organisé deux semaines avant le tournoi mondial annuel du jeu. La victoire a provoqué une tempête de couverture médiatique et suscité des sentiments allant de l’admiration à l’incertitude, mais une fois la poussière retombée, une chose était claire : l’IA s’était révélée capable d’analyser et de répondre à des situations dans le jeu qui reflétaient la complexité du monde réel. .
« L’espoir », disent les développeurs du bot, « est que les systèmes qui résolvent des jeux vidéo complexes seront très généraux, avec des applications en dehors des jeux. »
Seul le temps peut dire à quoi ressembleront ces applications, mais avec ce que nous avons vu jusqu’à présent, elles sont forcément impressionnantes.
Le bot a toujours bien performé contre les joueurs humains les mieux notés, estimant ses chances de victoire parfois au-dessus de 85 %.
Ce contenu est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur et ne vise pas à remplacer les conseils formels et individualisés d’un professionnel qualifié.
