< Retour vers toutes les actualités

Intéressé par
ce(s) produit(s) ?

Contactez-nous

Nous aimerions partager avec vous cet intéressant article d’une conférence de Tomaso Poggio, qui professeur au Département des sciences cérébrales et cognitives du MIT et directeur du NSF Center for Brains, Minds and Machines au MIT.Conférence Tomaso Poggio

T.Poggio souligne que le « machine leanrning » (technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés) est devenu aujourd’hui presque omniprésent et qu’au cours des 20 dernières années, nous avons pu doubler chaque année la précision des algorithmes d’auto apprentissage des machines. Selon lui, le machine learning doit maintenant étendre son potentiel d’applications à de nombreux contextes différents : de l’image à la voix, du texte, des grandes données et la génération d’images.

Il pense que certaines des attentes de l’intelligence artificielle (IA) devront être maîtrisées mais q’il ne faut pas s’attendre à avoir des machines vraiment intelligentes dans moins de 10 ans.

« Nous avons besoin d’un ensemble de plusieurs innovations différentes avant d’arriver à l’IA dont nous rêvons.Pour l’instant, nous devrions nous concentrer sur l’océan d’applications possibles auxquelles nous pouvons déjà appliquer les algorithmes d’apprentissage actuellement disponibles. C’est l’âge d’or des applications. « 

Poggio parle également des trois principales énigmes théoriques de l’apprentissage profond et de la façon de trouver de nouvelles sources d’inspirations pour les futurs algorithmes, où il voit les neurosciences comme jouant un rôle fondamental pour les progrès de l’IA. L’étude du fonctionnement de notre cerveau nous aidera dans les domaines techniques de la vision par ordinateur et de l’apprentissage automatique.

Parlant du soi-disant Software 2.0, qui fait référence à un logiciel écrit par machine développé par des réseaux de neurones qui apprennent des valeurs par optimisation, Poggio pense toujours que nous avons aujourd’hui besoin de nouveaux bons développeurs de logiciels humains comme jamais auparavant.

Tomaso Poggio nous laisse avec un défi : Comment donner à une machine les moyens d’apprendre comme le fait un enfant, à partir de très peu d’exemples (parfois même une seule donnée) et non de millions d’exemples ?

Source : Konica Minolta 

 

21.01.19

Konica Minolta lance le logiciel avancé AccurioPro Connect pour aider ses cli...

Lire la suite

 

12.04.19

HP - Travailler plus mobile

Lire la suite