Ma source à propos de ici
l’objectif de la recherche scientifique est d’améliorer nos connaissances, l’objectif de l’innovation technique est, grâce au d’entreprises, de nous porter des divertissement en étanchant nos attentes. L’innovation technique constitue un pied-de-chèvre superbe pour la réalisation de valeur, par exemple SNF conçu en 1978 par seulement un ingénieur-chimiste et un compétent d’ un centre de formation de entreprise pour embellir utilisations de dérivés de la Polyacrylamide, atteint un CA de 1, 6 longueur d’Euros en 2011 avec des floculants pour le protocole de traitement des eaux sales … Un agent rappelait ces temps derniers : « on peut faire son beurre pour poursuivre à innover, une société peut d’autant plus stipendier avant tout de la recherche que ses entreprises réussissent des innovations modernes ».A l’inverse, une intelligence artificielle forte ( AGI ) ou une superintelligence fausse ( ASI ) sont totalement autonomes et auto-apprenantes ( mais il n’en existe aucune à l’heure actuelle conjecture ) ! En conclusion, si l’Intelligence Artificielle est un domaine très vaste qui rassemble en partie des algorithmes qui « n’accomplissent pas rêver », il y a aussi des algorithmes plus meilleurs, notamment dans le machine learning.Partons d’un exemple fondamental : imaginons que vous vouliez créer une intelligence artificielle qui met à votre disposition le prix d’un logement à partir de sa aire. Dans les années 1950, vous auriez fait un catalogue du type « si la aire est subalterne à 20m², le tarif vaut 60 000€, si elle est entre 20m² et 30m², le prix vaut 80 000€, etc… », ou peut-être « prix = superficie*3 000 ». si vous avez un collègue statisticien, il risque de alors vous raconter que ces approximations ne sont effectivement pas satisfaisantes, et qu’il suffirait de constater le tarif de énormément d’appartements dont on connait la superficie pour évaluer le prix d’un nouvel appartement de taille non-référencée ! Votre collègue vient de mettre au jour au machine learning ( qui est donc un sous-domaine de l’intelligence affectée ).En 1943, le premier ordinateur ne contenant plus de pièces mécaniques est élaboré par J. Mauchly et J. Presper Eckert : l’ENIAC ( Electronic Numerical Integrator And Computer ). Cette machine composée de 18. 000 lampes à vide occupait une espace de 1. 500 m2 ( voir la photo ci-dessus ). A partir de 1948, l’invention du ondes par la entreprise Bell Labs a permis de baisser pas mal la taille des ordinateurs. Par la suite, l’invention du microprocesseur ( en 1958 ) et du Microprocesseur ( en 1971 ) entraîna un accroissement considérable de le potentiel des ordinateurs, et une réduction de leur taille et de leur prix. nb : : le terme ‘ poste informatique ‘ est introduit dans la Langue française par IBM France en 1955.Au cours de l’année 2020, l’intelligence forcée va acquérir son rang dans davantage d’industries. Alors que la reconnaissance faciale est déjà utilisée dans le retail, la banque ou les pour test1 les consommateurs, elle pourrait s’inviter dans les alentours du transport, de la logistique, de la santé, du prêt-à-manger, de l’aviation ou encore de l’énergie. d’autre part, l’IA sera de plus en plus employée dans le secteur de l’automatisation des transports. Les véhicules devraient notamment se munir de merveilleux logiciels et de capteurs LiDar. D’ici 2025, l’IA devrait permettre d’économiser 173 quotité de dollars dans le secteur automobile.De nombreuses personnes craignent de se faire voler leur travail par l’intelligence forcée. Cependant, Tim Admandpour de PagerDuty estime que les choses peuvent remplacer en 2020. À ses yeux, à partir de cette année, nous devrions enfin prendre connaissance que l’intelligence compression est une allié et non une ennemie. L’important sera de voir l’équilibre entre l’intelligence humaine et l’emploi de l’IA et du Machine Learning, au lieu de repérer à tout rendre automatique de façon batailleuse.
En savoir plus à propos de ici