🎮 Parlons JV, mais parlons bien

[Entoni]

Une calculatrice c’est une IA pour toi ?

[Cheftrottoir]

Tu rentres un prompt et elle te donne la solution. Ça en est, limitée mais oui.

[Entoni]

Oui, d’accord.

[Cheftrottoir]

Quelle est ton objection ?

[Entoni]

La définition d’intelligence dans le terme “Intelligence Artificielle”

[Cheftrottoir]

Ce n’est pas une réponse ça. Une IA, ça date depuis les années 50, voir même avant avec les automates, c’est simuler une activité humaine/vivante automatiquement.

Tu veux parler de deep learning plutôt la non ? Mais le Deep learning n’est qu’un autre moyen d’automatiser ton IA, pas le seul et pas celui qui la défini.

[Entoni]

Tu me dis qu’une calculatrice peut être assimilé à de l’IA.

Je te réponds, avec ironie, que ça me paraît impossible d’attribuer le terme IA à une calculatrice, car une calculatrice n’est dotée d’aucune intelligence.

[Nyzer]

4/ 10 le dernier Call of sur GK.

[Cheftrottoir]

Aucune IA n’est dotée d’intelligence. C’est juste l’automatisation de traitement de données ou d’actions. Il n’y a aucune intelligence, c’est une réponse programmé a partir d’un ensemble de données qui lui ont été fournis. Elle applique selon la base de données et la demande.

Le deep learning permet des choses incroyables et d’une manière exponentielle mais dans l’absolu tu pourrais rentrer les mêmes données a la main pour atteindre le même résultat, ça serait juste incroyablement fastidieux et bien trop long.

La calculatrice tu lui donnes la puissance de calcul pour résoudre les problèmes que tu veux automatiser de la même manière que tu le fais pour chatgpt ou soho, juste que c’est pas a la même échelle et pour les mêmes fins.

[Azrae]

@Cheftrottoir

La calculatrice tu lui donnes la puissance de calcul pour résoudre les problèmes que tu veux automatiser de la même manière que tu le fais pour chatgpt ou soho, juste que c’est pas a la même échelle et pour les mêmes fins.

C’est surtout pas la même technologie, la discutions tourne autour de l’utilisation des modèles de LLM entrainées sur des grands volumes de données ; si on parle de régulation c’est pas compliqué de faire le distingo entre le programmateur de ta machine à laver et chatGPT je pense.

[hichanbis]

Hmm c’est plutôt une histoire de process déterministe ou pas.

Une calculatrice fera toujours le même traitement et te donnera toujours les mêmes résultats toute sa vie.

Une IA n’est pas déterministe parce qu’elle « apprend » ( = enrichit sa base de données vectorielle et reclasse ses résultats constamment) et s’en sert pour prendre des décisions ou applique des traitements même sur des inputs non déterministes (comme reconnaître un objet dans une image ou prédire un mot), c’est ce qui fait qu’on lui attribue une « intelligence ».

[fakeproutofprogress]

Je crois qu’il y a un malentendu sur ce qu’est une IA en 2025…

Si pour toi une UI/UX adaptative, chose qu’on fait depuis plus de 20 ans, c’est la même techno que ce qui inonde nos vies depuis deux ans, soit c’est de la mauvaise foi, soit il y a une incompréhension.

[SalmonIchi]

Deep learning is a subset of machine learning, which is itself a subset of artificial intelligence.

Pour l’instant y’a pas d’IA sur le marché, le neuronal me semble encore en R&D, on est toujours sur l’esclave automatique mais on est quand même très loin de la simple calculette aujourd’hui.
Mais on est capable de le faire depuis 1950, ce qui a changé c’est internet pour les masses de données et la puissance des ordinateurs.

1-1, balle au centre.

[hichanbis]

Réponse de chatgpt:
Le neuronal n’est pas en R&D, c’est la base de tous les modèles modernes : ChatGPT, Gemini, Llama, Midjourney, DeepL, Siri/Assistant récents, traduction automatique, reconnaissance vocale, etc.

[SalmonIchi]

Ecoutes, je vais pas partir dans un long pavé sur l’intelligence artificielle, les modèles modernes utilisent des couches de neurones pour générer des autoroutes de noeuds en entrée/sorties des modèles, c’est incapable d’apprendre tout seul, de comprendre pourquoi il apprend, le monde qui l’entoure et developer une personnalité cognitive. C’est pas vivant, c’est pas libre.
Mais c’est la base pour faire de l’IA effectivement. Un jour. Mais pas maintenant. (Je pense qu’il faut qu’on avance en bio-informatique et ordinateurs biologiques)

[Entoni]

@Azrae @fakeproutofprogress @hichanbis : Merci.

Le principal problème c’est le marketing, comme souvent.
Tout est bon pour être de l’IA aujourd’hui, comme tout devait être metaverse il y’a trois ans.

[Pystah]

Un boulier est une IA pour toi ?

[Sander]

Toi tu parles plutôt de l’intelligence artificielle générale, j’ai l’impression.

c’est incapable d’apprendre tout seul

Dans certaines stratégies d’apprentissage, si (apprentissage par renforcement).

Par exemple les meilleurs programmes d’échecs ou de go ont appris tout seul en jouant contre eux-même.

comprendre […] le monde qui l’entoure

Si on interprète le mot “comprendre” comme la capacité à saisir la réalité, on peut quand même dire que la voiture autonome commence à montrer de sérieuses capacités dans ce sens, non ?

[Cheftrottoir]

Un boulier n’est pas automatique. Le premier truc qui s’en rapproche serait peut être la Pascaline ?

[SalmonIchi]

Je parle de l’intelligence artificielle, y’a pas de générale. Les sous-modèle ne sont pas des IA et utilisent juste des avancées faite dans le domaine de l’IA sur le plan modèle neuronale.

Pour être une intelligence, il faut remplir globalement tout ce qui suit :

• Etre un ensemble des fonctions mentales ayant pour objet la connaissance conceptuelle et rationnelle.
• Manifester dans un domaine donné un souci de comprendre, de réfléchir, de connaître et adapter son comportement à ces finalités.
• S’adapter à une situation, à choisir des moyens d’action en fonction des circonstances.
• Etre considéré, dans ses aptitudes intellectuelles, en tant qu’être pensant.
• Etre capable de saisir une chose par sa propre pensée.

L’apprentissage par renforcement c’est pour le machine learning -généralement pour spécialiser un modèle- et les voitures autonomes, on est dans les bases de l’IA, les niveaux élémentaire. L’intelligence n’est que mathématique. Des mega calculateur au final.
Pour les voitures, la perception des éléments visuel ne passe que par des outils spécialisés (captation vidéo, interprétation) qui donnent leur résultat a l’outil central qui gère la domotique pour qu’il envoi les infos à des outils qui vont ajuster position et vitesse.
La voiture n’est pas un tout et les systèmes d’autonomie sont géré par different modèle. La prise de décision est robotique.
Les voitures seront des IA simple quand un seul modèle sera capable de déterminer son environnement tout en reflechissant aux actions à prendre -prédiction du futur- en même temps qu’il se conduit mécaniquement.
Mais pour devenir une vrai IA, la voiture devra être capable de t’expliquer pourquoi il ne faut pas qu’elle écrase la poussette devant elle, son rôle et ses fonctions, determiner ses propres limites et les lois qui la régit.