L'actu vue par Joseph 789fhf

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le but la visée le défi de la recherche scientifique est d’améliorer nos connaissances, l’objectif de l’innovation technique est, grâce au d’entreprises, de nous donner des agrément en satisfaisant nos attentes. L’innovation technologique constitue un pince-monseigneur formidable pour la construction de , par exemple SNF élaboré en 1978 par seulement un ingénieur-chimiste et un talentueux d’ un centre de formation de affaire pour développer utilisations de dérivés de la Polyacrylamide, atteint un CA de 1, 6 quotité d’Euros en 2011 avec des floculants pour le protocole de traitement des eaux grises … Un impresario rappelait ces temps derniers : « on peut faire son beurre pour continuer à innover, une société peut d’autant plus solder avant tout de la recherche scientifique que ses entreprises réussissent des innovations modernes ».A l’inverse, une ia intense ( AGI ) ou une superintelligence artificielle ( ASI ) sont totalement autonomes et auto-apprenantes ( mais il n’en existe aucune à l’heure actuelle conjecture ) ! En résumé, si l’Intelligence Artificielle est une affaire très vaste qui rassemble en partie des algorithmes qui « n'exécutent pas rêver », il y a aussi des algorithmes plus meilleurs, notamment dans le machine learning.Partons d’un exemple absolu : imaginons que vous vouliez créer une intelligence artificielle qui met à votre disposition le coût d’un logement à partir de sa superficie. Dans les années 1950, vous auriez fait un catalogue du type « mais dans le cas où la superficie est moindre à 20m², le tarif vaut 60 000€, si elle est entre 20m² et 30m², le prix vaut 80 000€, etc… », ou peut-être « prix = superficie*3 000 ». si vous avez un ami statisticien, il pourrait de ce fait vous narrater que ces estimation ne sont effectivement pas satisfaisantes, et qu’il suffirait de voir le montant de infiniment d’appartements dont on sait la aire pour estimer le montant d’un nouveau chez moi de taille non-référencée ! Votre ami vient de agneler au machine learning ( qui est donc un sous-domaine de l’intelligence embarrassée ).Les entreprises modernes s'intéressent désormais à tous les formes des choses et réinventent ces domaines à l'aide de possibilités technologiques. à présent, le design citadin est en train de s'avérer être mâché pour un futur hyper-connecté. Le colosse technologique Alibaba développe une couche d'intelligence factice dénommé City Brain. Il teste des éléments d'IA à Hangzhou. Des plusieurs milliers de caméras extérieures sont utilisées pour collecter des données dans l'idée de contrôler les feux de circulation, optimiser le trafic, libérer les débâcles et étendre les secours.En aigreur de sa puissance, le ml pur a beaucoup de lézarde. La 1ere est qu’un expert humain doit, au préalable, faire du tri dans les données. Par exemple, pour notre appart, si vous songez que l’âge du acquéreur n’a pas d’incidence sur le coût, il n’y a aucun intérêt à rendre cette plus value à l’algorithme, car si vous lui en donnez trop, il pourrait voir des relations là où il n’y en a pas… Ensuite, la seconde ( qui découle de la première ) : comment faire pour découvrir un sourire ? Vous auriez l'occasion de rendre à l’algorithme pas mal d’informations sur la personne ( écart entre les yeux, hauteur du bord, etc… ), mais ce ne serait assez inductible ni rigoureux.De nombreuses personnes craignent de se faire voler leur par l’intelligence contrainte. Cependant, Tim Admandpour de PagerDuty estime que les choses peuvent changer en 2020. À ses yeux, à partir de cette année, nous aurions la possibilité enfin prendre connaissance que l’intelligence outrée est une alliée et non une opposant. L’important sera de découvrir l’équilibre entre l’intelligence humaine et l’utilisation de l’IA et du Machine Learning, plutôt que de chercher à tout rendre automatique de façon déchaînée.

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