Iñaki Inza: "C'est un grand défi de donner visibilité et mobilité aux machines"
Iñaki Inza: "C'est un grand défi de donner visibilité et mobilité aux machines"
Le concept d'intelligence artificielle a été créé en 1956 par plusieurs "amants" américains. Et son objectif et son miroir était l'homme. Cependant, eux et nous, qui travaillons actuellement sur l'intelligence artificielle, nous avons réalisé les difficultés du transfert aux machines de cette mesure d'intelligence humaine. Nous avons vu que le défi est énorme.
Cependant, combien d'années y a-t-il dans l'histoire de l'humanité? Rien. Qui sait ce que nous allons voir encore et ce que vont voir les générations à venir.
L'intelligence artificielle peut être définie de deux façons. Il serait le premier à essayer de transférer l'intelligence et les capacités humaines aux machines, ordinateurs, robots, etc. Cependant, il existe une autre branche de l'intelligence artificielle, d'importance et d'actualité comparable à la précédente. Parfois, les mathématiques ne sont pas en mesure de résoudre de nombreux problèmes que nous avons dans l'analyse des données. Pourquoi ? Peut-être ne sommes-nous pas capables d'écrire des équations, de définir formellement le problème ou de faire des dérivés. Pour résoudre ce genre de problèmes, l'intelligence artificielle a proposé d'observer comment elle résout la nature dans son environnement. Et depuis cette inspiration, il propose différentes techniques. Il y a un mot magique dans l'intelligence artificielle pour l'exprimer : heuristique. Autrement dit, l'intelligence artificielle propose plusieurs heuristiques pour résoudre en quelque sorte ces problèmes d'une manière élégante et efficace.
Il y en a beaucoup d'autres. Une technique bien connue sont les algorithmes génétiques qui s'inspirent de la théorie de l'évolution de Darwin. Les meilleures solutions et celles qui s'adaptent le mieux à notre environnement perdurent et les pires solutions sont éliminées, éliminées et tuées.
Et un autre exemple est le nom de ant colony, les colonies de fourmis. Comme son nom l'indique, il s'inspire des colonies de fourmis: dans l'analyse des données on résout des problèmes que nous ne pouvons résoudre autrement.
Certains progrès sont bien connus. Par exemple, l'ordinateur Deep Blue d'IBM, qui a gagné le maître Kasparov aux échecs. C'est l'histoire ancienne, il y a longtemps que vous n'entendez rien sur la Deep Blue, mais elle a eu un grand impact.
Un autre exemple, peut-être le plus grand exemple atteint en termes de robotique et de mobilité, comme je le sais, est un robot de la société Honda: Je m'assieds. Sa capacité de mobilité est spectaculaire, il est vraiment habile. Plusieurs vidéos peuvent être visionnées sur Youtube. Et vous pouvez également trouver des vidéos qui, se promenant sur le coussin, semble tomber dans les escaliers d'Asimo. Des milliers d'euros à la frette !
Par exemple, le défi est de donner notre vision aux machines, notre capacité de vision. Cependant, de grands progrès ont été réalisés. L'autre jour j'ai vu dans une annonce qu'il y a des voitures qui identifient la limite de vitesse à chaque moment de la route. Il est surprenant que l'effort qu'ils auraient à faire pour l'obtenir, et la facilité que nous faisons avec nos yeux.
Encore ce gap ou marge est énorme. Et c'est un défi énorme de transférer ces capacités visuelles et de mobilité aux machines et ordinateurs.
Conduire la voiture automatiquement est un défi. Et dans cette étude, de grandes quantités d'argent sont en cours.
Il y a des courses où les voitures sont conduites automatiquement, mais au cas où, pour éviter le malheur, elles se font dans le désert de l'Arizona et non dans la ville.
Car il y a, par exemple, un congrès très prestigieux, le Robocup, dans lequel, sur la base de quelque chose qui peut être une simple rareté pour l'être humain, ils tentent d'appliquer les avancées obtenues en matière de mobilité. Par exemple, ils effectuent des compétitions de football entre deux équipes de robots. Ce qui semble stupide est un grand défi, et est un banc d'essai pour tester les progrès qui sont obtenus dans la mobilité.
D'autre part, d'autres défis de l'intelligence artificielle sont dans le domaine de l'analyse des données, en essayant de résoudre les problèmes que nous avons des êtres humains. Ce qui est très à la mode est aujourd'hui la bioinformatique pour combattre les gènes, protéines et métabolites dérégulés qui se trouvent derrière les maladies humaines.
Et l'intelligence artificielle en météorologie est également appliquée pour proposer des modèles météorologiques et faire des prévisions météorologiques ; elle s'applique également dans la conception d'avions et de voitures ; pour faire des antivirus et séparer spam ou déchets dans le courrier électronique. Il a aussi beaucoup à dire dans les prévisions boursières et financières. Plusieurs entreprises l'utilisent également pour envoyer de la propagande personnalisée. Etc.
Nous travaillons avec des personnes ayant des connaissances différentes : biologistes, médecins, chimistes... et les informaticiens doivent proposer des techniques d'intelligence artificielle pour l'analyse des données.
Dans le monde entier, beaucoup d'argent et d'efforts sont investis pour savoir quels gènes, protéines et métabolites sont déréglementés ou fous derrière chaque maladie. L'exemple du cancer est là, bien sûr.
Eh bien, pour simplifier, il est normal que les biologistes et les médecins, d'une part, obtiennent des cas de patients avec un screening et de l'autre, faire de même avec ceux qui ne l'ont pas. Il existe des techniques capables de donner une valeur numérique aux protéines et gènes des cellules pour effectuer le screening, et ces valeurs numériques sont comparées par des programmes d'intelligence artificielle pour voir quels gènes et protéines ont spécifiquement exprimés les patients. C'est, en définitive, un jeu numérique.
Oui. En fait, le biologiste ou le médecin a des milliers et des milliers de gènes suspects. Vous ne pouvez pas rechercher tous séparément. L'intelligence artificielle facilite le travail et vous montre de manière remarquable les protéines, métabolites et gènes qui peuvent faire partie de la maladie. À ce niveau, on a beaucoup progressé, d'une certaine façon l'intelligence artificielle oriente le travail de ces médecins et biologistes.
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