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Intelligence Artificielle
Qui est le.a réplicant.e ?
Nous ne devons pas craindre les robots tueurs mais notre paresse intellectuelle
Note blanche:
Blog de Peter Haas
Transcription du texte sur The Singju Post Peter Haas is a professor of Political Science at the University of Massachusetts Amherst. His research concerns epistemic communities, global environmental politics, multilevel governance, and the role of science in global politics.
Pourquoi l’intelligence artificielle a besoin d’éthique ?
Note blanche:
Contribution de Laura Wojcik sur Le Monde
Laura Wojcik sur doyoubuzz.com
Son site
Critique de la raison pure
Je ne fais pas de pub pour Le Monde, mais il est difficile de trouver des articles raisonné sur l'IA.
Les articles pointus sont toujours écrit par des spécialistes de l'IA, qui ont tous besoin d'être financés, du coup ils font toujours la promotion de l'IA:
- Les chercheurs des GAFAM
- Les enseignants chercheurs
Liste de quelques articles critiques:
Règle numéro 1
Une IA donne une réponse mais ne dit jamais pourquoi !
Règle numéro 2
Grace au deep learning (« apprentissage profond ») un système dit intelligent actuel peut après avoir vu 100 000 photos de chats, être capable de reconnaître un chat avec 95 % de réussite. Génial ! Un enfant de 2 ans a besoin de deux photos de chat pour reconnaître un chat sur n’importe quelle photo avec un taux de réussite de 100 %.
Règle numéro 3
Comment une IA distingue un chien d'un loup ? Les pixels du fond en bas de l'image sont blancs !
Ressources
N'hésiter pas à lire la page Anglaise sur Wikipedia qui est toujours beaucoup plus riche que la page française
Générales
- Intelligence artificielle sur Wikipedia fr
- Histoire de l'intelligence artificielle sur Wikipedia fr
- Réseau de neurones artificiels sur Wikipedia
- Humanisme Transhumanisme et Posthumanisme sur ce wiki.
Video
-
- Machine learning :
- Réseaux de neurones artificiels :
Les réseaux de neurones Neuronal Network NN
Perceptron
- Perceptron sur Wikipedia
- Le réseau de neurones pour les nuls sur medium.com.
- appliedgo.net Le perceptron est la forme la plus basique d'un réseau neuronal. Le début de l'article explique l'analogie avec un cervau.
Image de https://appliedgo.net
Perceptron multicouche
- Perceptron multicouche sur Wikipedia
- L'intelligence du sémaphore est un perceptron multicouche, avec du code en python simple et bien expliqué, fait par L'Alabomedia.
Les réseaux de neurones convolutifs Convolutional Neural Networks CNN
- Réseau neuronal convolutif sur Wikipedia
- CNN La meilleure explication sur les internets.
Explication mathématique du Produit de convolution.
R-CNN vs Mask R-CNN vs YOLO vs DeepLAp Xception
- Computer Vision and Pattern Recognition = Segmentation d'image = Reconnaissance d'objet dans une image
La Reconnaissance faciale, c'est cool !
Apprentissage profond
- Apprentissage profond sur Wikipedia
keras
TensorFlow
- Matrice (mathématiques) Sur Wikipedia FR
- Tenseur Sur Wikipedia FR
- Vulgarisons: Un tenseur est une matrice de dimension supérieure à 3.
L'IA de Google:
- TensorFlow sur GitHub et TensorFlow sur Wikipedia