Comment fonctionne l’intelligence artificielle.

Par Bernie,
La première question que j’ai posée à ChatGPT portait sur le fonctionnement de cette machine.
Voici la réponse qui m’a été fournie par la machine, que je vous livre en copier/coller, sans autre modification que la mise en page. Je laisse au lecteur le soin d’insérer des commentaires ou des questions relatives au contenu de cet article que je soumettrais à la machine. Les réponses fournies seront éditées à la suite de chaque question.
Il en sera de même pour les articles suivants.

Réponse Par ChatGPT lui-même !

Expliquer le principe de fonctionnement de l’intelligence artificielle peut sembler complexe, mais je vais essayer de simplifier.

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de systèmes capables d’effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Le principe de base de fonctionnement de l’IA réside dans le concept de « machine learning » (apprentissage automatique).

Le machine learning consiste à entraîner un algorithme sur un ensemble de données afin qu’il puisse reconnaître des modèles et prendre des décisions autonomes basées sur ces modèles.

Voici une explication simplifiée du processus :

1. Collecte des données : Tout commence par la collecte de données pertinentes pour la tâche que l’IA devra accomplir. Ces données peuvent être de diverses natures, telles que des images, des textes, des vidéos, etc.
2. Prétraitement des données : Avant d’entraîner l’algorithme, les données doivent souvent être nettoyées, normalisées et préparées pour l’analyse.
3. Entraînement de l’algorithme : L’algorithme est alimenté avec les données d’entraînement et ajuste ses paramètres pour minimiser une fonction de coût prédéfinie, ce qui lui permet de reconnaître des modèles dans les données.
4. Validation et ajustement : Une fois l’entraînement terminé, le modèle est évalué sur des données de validation pour vérifier s’il généralise bien et ajuster les paramètres si nécessaire.
5. Utilisation du modèle : Une fois entraîné et validé, le modèle peut être utilisé pour effectuer des prédictions ou prendre des décisions sur de nouvelles données.

Il existe différents types d’algorithmes d’apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones artificiels, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, etc. Chaque algorithme a ses propres avantages et inconvénients, et le choix dépend souvent du type de données et de la tâche à accomplir.

En résumé, l’intelligence artificielle fonctionne en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser des données, reconnaître des modèles et prendre des décisions autonomes. C’est cette capacité à apprendre à partir des données qui distingue l’IA des programmes informatiques traditionnels.