Post on 05-Apr-2017
1. Petite histoire de l’IA2. Pourquoi maintenant ?3. Réseau de neurones artificiels4. Machine learning5. L’IA au quotidien6. Les avancées technologiques7. Comment mettre en oeuvre cette technologie ?
Marvin Lee MINSKYDocteur en science cognitive1927 - 2016
co-fondateur du MITfondateur de la discipline IAconseiller sur 2001: L’odyssée de l’espace
John Mc CARTHYInformaticien
1927 - 2011
fondateur de la discipline IAà l’origine du nom
développeur du langage LISP
“Every aspect of learningor any other feature of intelligence can be so precisely described that a machine can be made to simulate it”
“Chaque aspect de l'apprentissage ou toute autre caractéristique de l'intelligence peut être si précisément décrit qu'une machine peut être conçue pour le simuler”
C’est le moment-clé où l'IA a trouvéson nom, sa mission,
ses premières réussiteset ses acteurs principaux.
“Dans dix ans, un ordinateur sera le champion du monde des échecs”
Henri A. Simon, informaticienAllen Newell, chercheur1958
“Dans dix ans, un ordinateur découvrira et prouvera un nouveau théorème mathématique important”
Henri A. Simon, informaticienAllen Newell, chercheur1958
“Dans trois à huit ans, nous aurons une machine avec l'intelligence générale d'un être humain moyen”
Marvin Minsky1970
L’approche logiciste ou symbolique
création de la penséemachine de Turing
Marvin Minsky * John McCarthy * Allen Newell * Herbert A. Simon
Alan M. TURINGMathématicien et cryptologue1912 - 1954
Déchiffre le code Enigmainventeur de la machine de Turinget du test de Turing
Computing machinery and intelligence
Alan M. Turing - 1950
“un ordinateur digital peut-il tenir la place d’un être humain dans le jeu
de l’imitation ?”
Blade RunnerRidley Scott1982
Test de Voight-KampffPhilip K. Dick “Do Androids Dream of Electric Sheep ?”
L’approche neuronale
imitation des processus biologiques cérébrauxbiomimétisme
Frank Rosenblatt * Geoffrey Hinton * Paul Werbos
Frank RosenblattPsychologue & informaticien1928 - 1971
fondateur du “courant neuronal”créateur du Perceptron
Financement de l’ARPA(Agence pour les projets de recherche avancée)
* M.I.TMinsky & McCarthy$ 3 millions / an
* Carnegie-MellonNewel & Simon$ 3 millions / an
* Stanford IAMcCarthy$ 3 millions / an
* Université d’EdimbourgDonald Michie
50 60 70 80 90 00 10
1974 - 1980 1987 - 1993
Investissements dans le domaine de l’IA
*1956
Premier hiver de l’IA (1974 - 1980)Les immenses attentes suscitées ne débouchent que sur ces résultats très limités
50 60 70 80 90 00 10
1974 - 1980 1987 - 1993
Investissements dans le domaine de l’IA
*
1956
Les systèmes expertsMontrent des résultats intéressants
50 60 70 80 90 00 10
1974 - 1980 1987 - 1993
Investissements dans le domaine de l’IA
*1956
Second hiver de l’IA (1987 - 1993)La limitation du hardware limite les progressions possibles
50 60 70 80 90 00 10
1974 - 1980 1987 - 1993
Investissements dans le domaine de l’IA
*1956
Internet!
50 60 70 80 90 00 10
1974 - 1980 1987 - 1993
Investissements dans le domaine de l’IA
*1956
Révolution GPULes puces graphiques combinées aux réseaux de neurones permettent une progression majeure
140sociétés travaillant dans le domaine de l’intelligence artificielle ont été
rachetées depuis 2011
TAILLE
DOMESTIQUE
4
1 CHIEN ? OUI
1>102.3
1.2
ajustement des poids : la taille est plus importante
10.4
TAILLE
DOMESTIQUE CHIEN ?
Ces données peuvent être également le fruit du training
Fonction d’activation
bias
Deep network
On considère qu’un réseau de neurone est profond (deep) quand il possède plus de 3 couches de neurones cachés
“Donner la possibilité à un ordinateur d’apprendre une expertise sans qu’on est explicitement programmé cette expertise”
Arthur Samuel, informaticien1959
Les algorithmes utilisés permettent d'adapter leurs analyses et leurs comportements en se fondant sur l'apprentissage à partir d’une grande quantité de données
Domaines
classificationreconnaissance d’image
imagerie médicaleanalyse du langage naturel
reconnaissance vocalereconnaissance de caractères
recommandation...
How we teach computers to understand picturesFei Fei Li - Stanford AI14:00
L’algorithmes va apprendre et évoluer par tâtonnement en ayant comme unique but l’amélioration des critères d’évaluation.
Deepmind again Atari gamesDemis Hassabis - Google Deepmind 3:00
AlphaGoDemis Hassabis - Google Deepmind 11:17
Identification de toute la numéro des rues en France
données : Street View House Numbers (SVHN)200 000 numéro de Google street viewStanford
apprentissage : 6 jourstranscription : 1 heure
réussite : 98%
Traduction automatique par lecture sur les lèvresDeepmind et l’Université d’Oxford
données : emissions TV BBC Breakfast, Question Time et Newsnight5000 heures de vidéo118 000 sentences
apprentissage : 01.2010 - 12.2015réussite : 46.8%humains : 12.4%
Identification des cancers du sein à partir d’imagerie médicaleBIDMC
Moteur : GoggLeNet (27 layers)réussite : 92%IA + médecin : 99.5%
Comment une voiture autonome perçoit son environnement ?Chris Urmson - Google
6:00
Machine learning serviceVision API
Speech APINatural Language API
Translate API
Computer Vision APIContent Moderator
Emotion APIFace APIVideo API
Bing Speech APICustom Recognition Intelligent Service
Speaker Recognition APIBing Spell Check API
Linguistic Analysis API
Cognitive Services
Text Analytics APITranslator API
Web Language Model APIAcademic Knowledge API
Entity Linking Intelligence ServiceKnowledge Exploration Service
Recommendations API
AlchemyLanguageLanguage Translator
ConversationDialog
Natural Language ClassifierPersonality InsightsRetrieve and Rank
Visual RecognitionTone AnalyzerSpeech to TextText to Speech
MerciThierry TranchinaL’Ecole Multimédia - 2016
https://twitter.com/rdadressources : https://goo.gl/uGdv7D