Édition du: 27/01/2025 |
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LOGIQUE et IA |
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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE HISTORIQUE |
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Sommaire de cette page >>> Historique >>> Évolution
technologique |
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Débutants Glossaire |
Anglais: Artificial Intelligence – A.I.
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Applications
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2009 |
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2011 |
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2016 |
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Voir Histoire des mathématiques et des sciences /
Histoire de la neuronique /
Événement des années
1900 / Inventions des années 1900
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1950 –
Alan Turing
utilise le terme intelligence artificielle dans l'un de ses articles. 1950 –
Années qui voient les premières réflexions sur l'IA sans émerger faute de puissance de
calcul et de mémoire 1956 –
Conférence au Darmouth College, naissance de l'IA, réunissant les acteurs
importants de l'IA, parmi lesquels: Marvin Minsky, John McCarthy, Claude Shannon et
Nathan Rochester. 1959 –
Arthur Samuel (IBM) présente un jeu de dames qui s'améliore à chaque partie
jouée. 1986 –
Rina Dechter – Premiers concepts de
l'apprentissage profond. 1989 –
Yann Le Cun – Première application: un réseau de
neurones artificiels profond reconnait les codes postaux écrits à la main
sur des lettres. 1990's –
Début de l'IA avec apprentissage. 1997 – Deep
Blue, le superordinateur d'IBM, bat le champion des échecs. |
Test de Turing: Il consiste à engager une conversation masquée entre
un humain, une machine, et un autre humain. Si le premier humain n’est pas en
mesure de désigner l’interlocuteur qui est une machine, alors cette dernière
passe le test de Turing. IA forte: dotée de conscience et donc d’une sensibilité particulière. Domaine
encore de la science-fiction. IA faible: programme qui n’est pas doté de sens et se
concentre uniquement sur la tâche pour laquelle il a été programmé. Celle qui
est en cours de développement explosif. Algorithme: programme dédié à une tâche et qui n'évolue pas. Réseaux de neurones artificiels: réseaux
informatiques à plusieurs couches, constitués de nœuds programmables
automatiquement à la suite d'un apprentissage. |
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2009 –
Année considérée comme le point de départ de l'apprentissage profond. 2011 – Watson:
programme IBM conçu dans le but de répondre à des questions formulées en
langage naturel. Champion du jeu télévisé américain Jeopardy. 2012 –
Andrew Ng (né en 1976) fonde Google Brain et crée une architecture comportant
de nombreuses couches. Sa machine apprend à reconnaitre les chats sur des
images. 2012 – Progrès des
composants informatiques qui autorisent l'implémentation de l'IA. Les GPU
permettent de réaliser des traitements parallèles 2014 – AlphaGo
de DeepMind (Google) bat le champion du jeu de GO. 2015 –
Capacité à mémoriser des quantités astronomiques de données. |
Machine à apprentissage profond (machine
learning and deep learning): exploitation de nombreuses données pour parfaire
automatiquement la performance du programme, du réseau de neurones. Plus
profond avec plus de couches. GPU, Graphic Processor Unit: processor
graphique, microprocesseur dédié qui décuple (centuple) la puissance
traitement en apprentissage profond. GAN: Generative Adversarial Networks. Réseau de neurones
qui simule une information (une image, par exemple) et la soumet à un autre
réseau de neurones pour tester sa capacité à reconnaitre le vrai du faux
parmi de vraies informations (images) et, ainsi améliorer sa performance. Le
premier réseau est le générateur et le second le discriminateur. |
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2022 –
Révolution de l'IA générative avec ChatGPT >>> 2024 – IA
à modèles de raisonnement >>> 2025 – Quatre modèles d'IA
génératives >>> |
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D'après Intelligence
artificielle, machine learning, deep learning : quelles différences ? –
Valentin
Blanchot – Siècle Digital – Janvier 2019
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