La plupart des gestionnaires et des spécialistes du marketing appellent l'intelligence artificielle tout de suite: les aspirateurs, les robots transformateurs de jouets et même la sélection des tarifs mobiles. C'est une tendance et se vend bien, il n'y a qu'un seul problème - même les scientifiques ne courent pas le risque de dire qu'ils ont créé l'IA.
Nous avons décidé de comprendre les définitions: pouvons-nous même parler de l'intelligence artificielle, en quoi elle diffère de l'apprentissage automatique, et est-il juste de mépriser avec mépris quand nous voyons une autre publicité avec l'IA.
AI pour Wikipedia
La définition de l'intelligence artificielle de Wikipedia est abstraite et universelle, comme un horoscope.
L'intelligence artificielle est la science et la technologie de création de machines intelligentes, en particulier les programmes informatiques intelligents.
Cette formulation ne veut rien dire, car on ne sait pas ce qui est considéré comme «intellectuel» dans le monde des machines. Wikipedia écrit sur l'intelligence comme la qualité de la psyché, et seuls les êtres vivants ont cette chose.
L'intelligence (du lat. Intellectus "perception"; "
compréhension ", "compréhension"; "concept", "
raison ") ou l'
esprit est une qualité de la psyché consistant en la capacité de s'adapter à de nouvelles situations, la capacité d'apprendre et de se souvenir basée sur l'expérience, la compréhension et l'utilisation de concepts abstraits et l'utilisation de leurs connaissances pour gérer l'environnement humain.
C'est pourquoi, à la recherche d'une définition adéquate, nous nous sommes rendus sur les sites des laboratoires et instituts qui étudient l'intelligence artificielle.
L'IA pour les scientifiques
Globalement, le sujet de l'IA n'est pas simple, car même parmi les spécialistes il n'y a toujours pas de définition universellement acceptée - tout le monde comprend l'intelligence artificielle à sa manière.
Par conséquent, nous avons décidé d'examiner quels laboratoires et départements engagés dans la recherche en IA étudient: l'Institut de physique et de technologie de Moscou, le Centre de technologie de la parole de l'ITMO, ISA RAS, les laboratoires des entreprises et des sociétés (par exemple, Sberbank, Samsung, VKontakte) et d'
autres institutions.
Dans le domaine de leur étude, par exemple, tombent:
1) Analyse prédictive - exploration de données basée sur les algorithmes qui peuvent faire une prévision. Par exemple, lorsque Sberbank décide d’accorder un prêt, sa technologie Big Five analyse les réseaux sociaux du client, dresse un portrait psychologique et évalue sa fiabilité.
2) Systèmes de recommandation - algorithmes qui sélectionnent des objets pour l'utilisateur: contenu, produits et offres. Nous le savons tous: si vous mettez "Je vais sortir sur le terrain avec un cheval" sur YouTube à un moment de tristesse enivrée, l'hébergement se souviendra de vous en tant que fan de Lube et proposera d'écouter le commandant du bataillon.
3) La vision par ordinateur et la reconnaissance d'images sont un domaine de l'IA qui enseigne aux ordinateurs à interpréter et à «comprendre» le monde visuel. Il est utilisé, par exemple, dans des véhicules sans pilote ou dans des services comme FindClone, qui trouve des personnes sur VKontakte par photo.
4) La synthèse, la reconnaissance et la génération de la parole sont ce que Siri, Alice et d'autres assistants virtuels peuvent faire (nous avons écrit plus sur le travail d'algorithmes similaires et notre Lia dans un
article précédent ).
Nous voyons que le terme intelligence artificielle est utilisé dans des tâches où le système analyse des données et, sur cette base, prend des décisions «intelligentes».
Mais aucun chercheur ne dit avoir créé l'IA - les institutions étudient uniquement les algorithmes qui effectuent des tâches dans le domaine de l'IA.
IA et apprentissage automatique
L'IA est souvent confondue avec l'apprentissage automatique, mais ce n'est pas vrai. Le ML est souvent utilisé pour ces tâches, car avec son aide, il est pratique d'analyser les informations et de prendre une décision. Par exemple, l'algorithme ml prédit qu'avec une probabilité de 98%, la personne sur l'image est un utilisateur de smartphone. Ainsi, le téléphone peut être déverrouillé.
Mais les scientifiques n'assimilent pas le ML à l'IA. Pour eux, l'intelligence artificielle est un domaine de recherche sur la façon d'obtenir une machine pour effectuer des tâches non triviales. Et ML est une classe d'algorithmes qui servent à les résoudre (comme les rouages d'une montre).
AI pour snobs
Ceux qui aiment aller au fond disent: «Cet aspirateur n'est pas intelligent car il ne peut pas faire cuire des lasagnes ou discuter de Kant. L'IA doit être comme un oracle prêt à répondre à toutes les questions et à résoudre tous les problèmes. »
Une telle image idéaliste d'une machine en tant que surhomme nous est venue du cinéma et de l'art. Romance AI est une robo-girl intelligente du film "She" ou "Terminator", prête à résoudre tous les problèmes avec un seul. Ce n'est pas un bot de discussion qui se casse à la première demande après le script.
Pour ce que les snobs entendent par intelligence artificielle, il existe une définition spéciale: forte intelligence artificielle ou intelligence artificielle générale. Un algorithme utopique qui fera face à n'importe quelle tâche sans indices: le même héros, capable de tout. En tant qu'homme, seulement infaillible.
La théorie de l'intelligence artificielle forte suggère que les ordinateurs peuvent acquérir la capacité de penser et d'être conscients d'eux-mêmes en tant que personne distincte (en particulier, de comprendre leurs propres pensées), bien qu'il ne soit pas nécessaire que leur processus de pensée soit similaire à celui de l'homme.
L'intelligence artificielle ordinaire ou appelée «faible» diffère de «forte» en ce qu'elle est écrite pour des tâches spécifiques: par exemple, dans un drone, un algorithme analyse la route et l'autre, sur la base de ces données, sait où aller. Oui, c'est ML - et oui, dans le domaine de l'IA. Mais contrairement à l'intelligence artificielle générale, elle ne pourra pas agir dans des conditions d'incertitude: élever des enfants ou sauver le monde.
Peut-être que l'IA simple est appelée faible parce qu'elle ne répond pas aux attentes humaines. Tant qu'il n'y a pas d'intelligence forte, il ne nous reste que de simples robots - ils prétendent être bons, mais tous ceux qui ont parlé avec des robots de discussion ou même Alice savent à quel point il est facile de les mordre.
Bien sûr, les spécialistes du marketing ne parlent pas de faiblesses.
IA pour les marketeurs
Les gestionnaires et les commerçants appellent l'IA tous les appareils intelligents et tous les déchets intelligents qui peuvent faire quelque chose eux-mêmes: conduire dans l'appartement, allumer les lumières, ramasser les marchandises.
Un exemple récent du monde de la publicité: l'intelligence artificielle MTS créera un tarif personnel pour vous.
L'IA peut être remplacée par les mots «algorithme» ou «assistant» - pour l'utilisateur, l'essence ne changera pas, c'est juste un beau mot.
Sur la bannière, bien sûr, ils n'écrivent pas que MTS a un capot - peut-être qu'ils ont leur propre Terminator à temps plein. Mais les programmeurs sceptiques réalisent immédiatement qu'il s'agit très probablement d'une implémentation simple basée sur des algorithmes bien connus.
Nous nous attendons à ce que l'intelligence artificielle nous surprenne et les qualifier de méthodes maladroites est au moins naïf. Mais les spécialistes du marketing n'ont jamais été humbles (ni même réalistes).
Comment
L'intelligence artificielle ne fait que commencer à être étudiée, donc parler sérieusement de l'IA dans la publicité revient à appeler un étudiant un «maître novice».
Alors comment ça va? Nous pensons qu'en ce moment dans les conversations sur l'IA, il est préférable d'utiliser la définition d '«algorithmes d'apprentissage machine» ou de dire que la technologie est basée sur des algorithmes d'IA - pour cela, l'expert vous apportera un plus.
Les utilisateurs potentiels diront également merci: il est injuste que les gestionnaires mettent la grande idée de l'intelligence artificielle au même niveau qu'un aspirateur «intelligent».
En effet, nous sommes encore loin d'une réelle (forte) intelligence artificielle.