Evidemment, cette approche requiert un grand nombre de données entrantes pour améliorer constamment le processus. Rappelez-vous, c’est grâce aux nombreuses parties jouées avec des humains que la première version d’Alpha Go a pu battre le maître Lee Se-Dol.
22 nov. 2018L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui traite du développement de machines intelligentes capables d’effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine. L’une des avancées les plus significatives dans le domaine de l’IA est l’utilisation de grands volumes de données pour améliorer la précision des algorithmes d’apprentissage automatique. Ce processus, appelé « data mining », est un aspect crucial de l’IA moderne.
Dans le contexte des jeux, le processus d’IA qui s’appuie sur des données provenant de millions de parties jouées est appelé apprentissage par renforcement. L’apprentissage par renforcement est un type d’apprentissage automatique qui consiste à former un agent d’intelligence artificielle à apprendre de son environnement en recevant un retour d’information sous forme de récompenses ou de punitions. L’agent d’IA apprend à prendre des décisions qui maximisent ses récompenses et minimisent ses punitions, ce qui se traduit par une amélioration des performances au fil du temps.
Un autre processus d’IA qui utilise de grands volumes de données pour s’améliorer s’appelle l’apprentissage profond (deep learning). L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui implique l’entraînement de réseaux neuronaux avec de grandes quantités de données pour reconnaître des modèles et prendre des décisions. L’apprentissage profond est utilisé dans un large éventail d’applications, de la reconnaissance d’images et de la parole au traitement du langage naturel et aux voitures autonomes.
Le processus qui utilise les moteurs de recherche est appelé traitement du langage naturel (NLP). Le NLP est une branche de l’IA qui traite de l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il est utilisé pour développer des moteurs de recherche, des chatbots et des assistants virtuels capables de comprendre le langage humain et d’y répondre.
Il n’existe pas de processus d’IA appelé « pix ». Cependant, il existe diverses techniques de traitement d’images utilisées en IA, telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), qui peuvent analyser et reconnaître des modèles dans les images.
La principale différence entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond est que l’apprentissage automatique consiste à former des algorithmes pour apprendre à partir de données, tandis que l’apprentissage profond consiste à former des réseaux neuronaux avec de grandes quantités de données pour reconnaître des modèles et prendre des décisions.
Enfin, le processus que les programmeurs d’IA utilisent pour s’améliorer s’appelle l’auto-amélioration. L’auto-amélioration consiste à développer des algorithmes et des modèles capables d’apprendre de leurs erreurs et d’améliorer leurs performances au fil du temps. Ce processus est essentiel au développement de systèmes d’IA capables de s’adapter à des environnements nouveaux et changeants.
En conclusion, le processus d’intelligence artificielle qui s’appuie sur les données de millions de parties jouées s’appelle l’apprentissage par renforcement. D’autres processus d’intelligence artificielle qui utilisent de grands volumes de données comprennent l’apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel. Les techniques de traitement d’images, telles que les CNN, permettent de reconnaître des modèles dans les images. L’apprentissage automatique consiste à former des algorithmes pour qu’ils apprennent à partir de données, tandis que l’apprentissage profond consiste à former des réseaux neuronaux. Enfin, l’auto-amélioration est le processus que les programmeurs d’IA utilisent pour développer des algorithmes et des modèles capables d’apprendre de leurs erreurs et d’améliorer leurs performances au fil du temps.
L’apprentissage automatique est un processus par lequel des modèles d’intelligence artificielle sont entraînés à faire des prédictions ou à prendre des décisions sur la base de données. Dans le cas de l’article, les algorithmes d’apprentissage automatique sont formés à l’aide de données collectées à partir de millions de jeux joués, ce qui leur permet d’identifier des modèles et de faire des prédictions plus précises sur les résultats futurs dans des situations similaires. Le processus consiste à alimenter les algorithmes en données, à entraîner le modèle à identifier des modèles et à faire des prédictions, puis à tester la précision du modèle et à l’ajuster si nécessaire. Ce processus itératif est répété jusqu’à ce que le modèle soit suffisamment précis pour être utilisé dans des applications réelles.