L'intelligence artificielle: C'est pourquoi la révolution de l'IA est la plus grande révolution de l'histoire humaine

Beaucoup pensent que ChatGPT n'est qu'une amélioration supplémentaire des systèmes de IA. C'est complètement faux. En fait, il y a récemment eu une série d'événements sensationnels qui semblent inconnus de la plupart. Je suis par exemple capable de construire et faire fonctionner plusieurs systèmes de haute performance en intelligence artificielle en un temps relativement court sur ma propre hardware, sans avoir besoin d'une connexion Internet.

En résumé

Ce texte répond à la question suivante:

Source est la révolution de l'intelligence artificielle et à quel stade en est-elle ?
Réponse: La révolution de l'intelligence artificielle se réfère à la rapide évolution et amélioration de l'intelligence artificielle, qui a des effets profonds sur l'histoire humaine. Elle est déjà réalisée pour le World Scope 3 sur 5, les étapes 4 (matérialisation de l'intelligence artificielle) et 5 (socialisation) n'étant pas encore atteintes.
Comment affecte la révolution de l'intelligence artificielle la société ?
La Révolution de l'IA pourrait par exemple conduire à ce que les cours des actions soient aussi prévisibles qu'il est possible, faisant en sorte que le marché boursier dans sa forme actuelle cesse d'exister.
Quelles sont quelques exemples d'applications de l'intelligence artificielle que l'auteur a développées lui-même ?
L'auteur a développé un programme de reconnaissance vocale pour transcrire des podcasts et un système pour calculer la similitude entre images et textes.
Quels avantages offrent les systèmes de IA locaux par rapport aux systèmes basés sur le cloud ?
Les systèmes d'intelligence artificielle locaux permettent une meilleure contrôle et adaptation, réduisent les incertitudes juridiques et les problèmes de protection des données et ne causent pas de coûts à des tiers.
Comment s'est modifiée la vitesse du développement de l'intelligence artificielle ?
La vitesse du développement de l'IA s'est accélérée à la manière d'une avalanche, avec des informations nouvelles tous les jours de la recherche et une culture ouverte d'échange d'idées et de code source.

Mots-clés importants:

Intelligence artificielle, puissance de calcul, capacités de stockage, révolution de l'IA, tailles des modèles, disponibilité des moyens.

Introduction

La Révolution de l'IA n'a pas commencé, ni ne va commencer. Elle est déjà complètement réalisée, et c'est pour le sogenannte World Scope 3 de 5. Le Test de Turing a été réalisé (d'après mon avis) récemment, par OpenAI's ChatGPT ou des systèmes intelligents comparables (comme LLaMA de Meta).

Le World Scope 1 désigne de grandes bases de données avec des collections de texte ou d'images, Scope 2 se réfère aux données massives provenant d'internet. Scope 3 signifie modèles multi-modaux (plus bas, en détail). Les deux étapes suivantes n'ont pas encore été atteintes: Scope 4 est la matérialisation de l'IA (robots etc.) et Scope 5 est la socialisation. Il faudra probablement encore dix ans ou plus pour arriver là, je suppose humblement. Vous les vivrez en tout cas, à condition que vous ne soyez pas encore dans la retraite et que vous viviez une vie moyenne.

Beaucoup n'ont pas encore pris conscience que le changement des développements sociaux est imminent en raison des capacités incroyables de l'intelligence artificielle. C'est pas une hypothèse, mais ma certitude. Croyez-le ou non, cela arrivera. Et probablement dans cette année (2023).

Un premier aperçu: Les cours d'actions seront très facilement prévisibles à ce point que tout le monde pourra jouer avec un peu d'argent sur son compte sans risque, pour multiplier ses gains. Cela (d'après mon hypothèse naive) entraînera la fin du marché des actions dans sa forme actuelle. Voici les cours historiques d'actions sous forme de fichier CSV. Les archives de nouvelles sont disponibles sur diverses plateformes. Hé, nous avons déjà les données nécessaires pour un modèle de base … Peut-être encore les bulletins météo et les événements environnementaux à ajouter ? Qu'est-ce que nous pourrions encore avoir besoin ?

Ce que j'écris sur le marché des actions, je peux maintenant le programmer moi-même: Un programme de prédiction pour les cours d'action, qui fonctionne en qualité jamais atteinte auparavant, et c'est sur mon propre ancien ordinateur personnel, que j'ai acheté il y a environ 3 ans pour un budget modeste. Il faut un peu d'effort pour créer un tel programme. Mais au moins, je sais comment faire, les étapes à suivre et les problèmes à résoudre. Les problèmes qui semblent résolubles reposent sur des données massives de qualité élevée. On aurait donc besoin d'une grande quantité de cours historiques d'action ainsi que les informations économiques du passé.

Exemple réel: transcription audio avec l'intelligence artificielle

Voici une vraie démonstration de ce que j'ai pu faire avec peu de moyens en programmation: Stephan Plesnik et moi avons récemment enregistré l'épisode #24 du privacy Deluxe Podcasts. Il s'agit de la conversation sur ChatGPT et l'intelligence artificielle ainsi que les dangers qui concernent également le secret des données.

J'ai écrit un programme de IA avec du code source et je l'ai exécuté. J'ai défini la MP3 de notre épisode 24 du podcast comme entrée. Le programme utilise un modèle d'IA optimisé pour la transcription audio. Lors de la transcription, on essaie de convertir la sortie vocale en texte. Beaucoup utilisent cela pour ajouter des sous-titres aux vidéos avec moins d'efforts que si on les faisait manuellement.

Voici la diffusion audio, pour laquelle mon programme de IA a extrait le texte qui a été prononcé:

Voici la non-traduite édition originale de mon programme informatique pour l'épisode du podcast (seul «Stephan» au lieu de «Stefan» j'ai corrigé):

[00:00.000 - 00:12.000] privacy Deluxe, le podcast autour du thème de la protection des données et de l'informatique avec Dr. Klaus Meffert et Stephan Plesnik.
[00:12.000 - 00:22.000] Oui, bonjour et bienvenue au Podcast privacy Deluxe. Je m'appelle Stephan Plesnik et je suis accompagné comme toujours de Dr. Klaus Meffert. Bonjour Klaus, comment ça va ?
Salut Stephan, tout va bien comme d'habitude. J'espère que ça va aussi chez toi et je me réjouis de notre conversation.
[00:27.000 - 00:37.000] Ah, c'est super, chez moi tout est parfait et j'ai exprimé cela intentionnellement. Je commence par un citation et puis ça se clarifiera pour beaucoup de gens sur ce dont nous parlons aujourd'hui.
[00:37.000 - 00:51.000] C'est-à-dire que le texte cité dit que l'intelligence est la capacité d'accepter son environnement. Je trouve cela un très joli mot, car nous voulons aujourd'hui parler d'un sujet.
[00:51.000 - 01:03.000] C'est vraiment amusant que nous n'en ayons pas parlé depuis si longtemps, à savoir ChatGPT et les implications qu'elle a en termes de droit et surtout pour la vie privée.
[01:03.000 - 01:15.000] Et la capacité d'accepter son environnement signifierait aussi que nous devrions finalement utiliser notre intelligence pour accepter qu'il existe.
[01:15.000 - 01:34.000] Source est votre opinion générale sur le sujet ChatGPT et ces avancées, comme nous l'avons déjà vu en Italie, où il a été interdit pour traitement illégal des données personnelles ?
[01:34.000 - 01:46.000] Oui, et peut-être pour la citation d'abord. C'est quelque chose que seul un être humain aurait pu dire, je dirais maintenant, car un système informatique est en fait indifférent à son environnement.
[01:46.000 - 02:00.000] Et je prétends donc qu'il existe un test qui permet de déterminer si un système informatique possède une intelligence humaine, au moins les mêmes capacités que l'intelligence humaine.
...

Le texte est aussi exempt de fautes que possible, bien qu'on formule tout à fait différemment lorsqu'on parle plutôt qu'en écrivant. De plus, on peut entendre trois locuteurs dans le podcast, à savoir Stephan Plesnik, moi-même et la voix d'introduction. Même au début de l'émission, il y a une musique qui accompagne la parole. Cependant, mon programme a réussi à traduire la parole en texte. Avec une simple retouche par un programme statique, on peut automatiser le texte et l'améliorer encore davantage pour qu'il soit plus proche d'un texte grammaticalement correct.

Les indicateurs de temps dans la sortie du programme mentionnée ci-dessus ont également été générés par le programme. Il est également possible (legerement) de distinguer les locuteurs. J'ai juste pas encore mis en place cela.

Voici le résultat sous forme d'un vidéo respectueuse de la vie privée, composé d'une image statique et du transcrit automatiquement généré du podcast (premières 7 minutes, pas de révision majeure):

Comme on peut le voir, de nombreuses tâches complexes ont été résolues, notamment:

• ""Ah" et quelques autres mots de remplissage supprimés.
• Répétitions de mots reconnues et éliminées.
• Comprendre les termes exotiques et anglais correctement.
• La parole simultanée de plusieurs locuteurs n'est pas un problème pour l'IA.
• Plusieurs intervenants.
• Même des mots et expressions "simples" sont reconnus, comme "tous les deux".
• La musique est bâillonnée, etc.

Mon budget: 0 euro, temps d'intervention: infini (assez de temps pour programmer une intelligence artificielle qui résout votre problème).

Avez-vous maintenant l'impression que les IA ont atteint un niveau qui n'a jamais existé auparavant ? Non seulement cela, mais les systèmes d'IA actuels disposent de qualités très notables supplémentaires, ce qui rend tout cela aussi préoccupant qu'intéressant.

La révolution de l'IA est terminée

Naturellement, il y aura d'autres développements. Mais un tout grand, extrême tournant a été réalisé très récemment.

La révolution de l'intelligence artificielle au niveau du test de Turing est terminée. Qui pense que l'intelligence artificielle actuelle n'est pas particulièrement révolutionnaire, n'a pas compris le développement et ignore complètement la situation.

D'autres révolutions suivront.

Récemment, il y a eu dans le ZDF une émission de débat (qui aurait dû être animée par Maybritt Illner). Dans cette émission, Ranga Yogeshwar a discuté avec Saskia Esken. Je ne veux pas exprimer ici une opinion sur les politiciens, mais uniquement concernant les propos tenus par Mme Esken à propos de l'intelligence artificielle.

Madame Esken est informaticienne, comme moi (si maintenant cette langue de genre n'existait pas, la phrase ne serait pas ambiguë et ne suggérerait pas que j'ai subi une transformation de sexe). À la différence de M. Yogeshwar, Madame Esken n'a pas vu la révolution, mais a fait référence à des succès antérieurs (très récents) de l'intelligence artificielle. En faisant cela, elle ignore certaines qualités essentielles des approches actuelles comme GPT ( "actuel" au lieu de "actuel" ne rendrait pas justice à la vitesse des développements).

État de la technique

Commenceons par quelque chose d'évident qui n'a pas directement rapport avec l'IA au départ. Comme tout le monde sait et comme on peut être sûr (à moins qu'on soit juriste et qu'on se trouve en conflit…), les systèmes informatiques modernes présentent avant tout deux caractéristiques:

• Une très grande puissance de calcul (y compris un grand et rapide espace de disque dur et mémoire vive).
• Prix très bas: Mon premier imprimante coûtait en 1988 plus de 1200 DM et était un imprimante à 9 aiguilles. De même, les ordinateurs personnels à domicile étaient alors très lents, dont je ne me souviens plus du prix exact. Mon modèle avait alors une fréquence d'horloge de 4,77 MHz et 2 x 64 kilobytes de mémoire vive ainsi qu'un lecteur de disquettes. Bien sûr, il n'avait qu'une seule unité centrale de traitement (CPU) avec un noyau CPU. On ne savait même pas ce que c'était qu'un noyau CPU à l'époque.

Le développement des ordinateurs est à un point où chacun peut avoir sous son bureau un Superordinateur avec peu d'argent. Ou connaissez-vous une matérielle abordable qui pouvait transcrire en très haute qualité une fichier audio il y a 8 ans ?

En outre, les liaisons réseau sont devenues toujours plus rapides, à la fois sur Internet et dans l'intranet. Seul Vodafone semble avoir encore rien remarqué de ce phénomène, comme le confirmera tout abonné à câble chez Vodafone qui voudra tenir une conférence vidéo par cette ligne.

Les Tailles de mémoire vive explosent, ce qui est très important pour les applications d'intelligence artificielle. Avec 32 Go, on arrive au moins à mi-chemin lorsqu'il s'agit de former de nouveaux modèles.

Disque dur sont également devenus extrêmement grands et à la fois abordables. La base des applications d'intelligence artificielle est les données massives. C'est donc un point essentiel. Ma vieille disque dur de 2 To suffit pour stocker quelques plus gros ensembles de données pour les applications d'IA, mais la prochaine disque dur devra être d'au moins 4 To pour ne pas avoir à nouveau des problèmes de place.

Cartes graphiques, qui ont été originellement (je suppose) optimisées pour des jeux vidéo intensifs en calcul et en images, apportent "par hasard" le type de puces qui peuvent effectuer les calculs AI particulièrement rapidement. On entend par là les GPUs. Les cartes graphiques de jeu moyen d'Nvidia ont 5888 noyaux CUDA (CUDA = Architecture Unifiée de Calcul pour Dispositifs). Les noyaux CUDA fonctionnent exactement comme les noyaux CPU. Cependant, vous avez probablement déjà remarqué que dans les CPUs, il n'y a qu'un très petit nombre de noyaux (12 par exemple dans des Intel-chip très bons). Maintenant, comparez simplement le chiffre 12 avec le chiffre 5888 et réfléchissez-y un peu sur la vitesse à laquelle une calcul serait alors effectuée !

Les processeurs graphiques, les vitesses de CPU, les tailles des mémoires principales, l'espace disque, le cloud computing: la performance maximale au prix minimum, c'est la terre fertile pour la révolution AI.

Voici un exemple de la manière dont les processeurs graphiques (GPU) peuvent être utilisés dans des applications d'intelligence artificielle (IA) au lieu des processeurs centraux (CPU):

appareil = 'cuda' si torch.cuda.is_available() else 'cpu'

L'instruction fait ceci: Si une carte graphique capable d'intelligence artificielle est présente, ses milliers de noyaux processeurs sont utilisés pour le calcul. Sinon, les misérables 8 ou 12 noyaux CPU sont utilisés et vous devrez attendre un peu plus longtemps. Le résultat sera disponible à la vitesse de la lumière dans le meilleur des cas et à la vitesse du son dans le pire (le comparaison n'est pas scientifiquement fiable, mais elle montre combien nous sommes loin d'être là).

Nous avons également à notre disposition des applications en nuage de très haute qualité (performance, confort) à un prix très bas. Les applications en nuage signifient principalement Cloud Computing. Les stockages en nuage sont moins concernés, bien que les stockages en ligne dans le domaine de l'intelligence artificielle aient tout leur intérêt.

Tout ce qui concerne la technologie, dont chaque type d'application peut bénéficier. La révolution de l'intelligence artificielle n'a été possible que grâce à ces paramètres. Trop peu de puissance CPU et GPU rendent tout modèle mathématique inutile, nécessitant des ressources extrêmes. Qui attend avec plaisir deux jours pour la prédiction météo d'aujourd'hui pour l'annoncer demain ? Alors plutôt les Témoins de Jéhovah, qui annoncent plus efficacement (petit écart vers le secret, car un arrêt du tribunal de justice des communautés européennes stipule que les Témoins de Jéhovah en tant qu'annonceurs et la communauté religieuse sont responsables communs pour l' acte d'annonciation).

L'art de l'algorithme

L'actuelle intelligence artificielle reproduit selon mon avis de manière très fidèle la fonctionnement du cerveau humain. Le cerveau reçoit une série d'étincelles, à savoir par l'intermédiaire de

• Yeux
• Les oreilles
• Nasé
• Le contact physique, les mouvements de cheveux…

Ces stimuli sont transformés en signaux analogiques. Ces signaux sont traités dans le réseau neuronal du cerveau entre les neurones. Pour cela, des synapses sont utilisées comme liaisons neuronales. Les synapses sont différemment fortes avec les neurones branchées. Le système apprend par l'éducation des parents ainsi que par les retours de la part de l'environnement. En fonction de ceux-ci, des processus de pensée ont lieu, suivis souvent d'actions (émission vocale, sortie textuelle, mouvement). C'est tout, en fait ?

Une analogie fonctionne un KNN (réseau neuronal artificiel) ou la technologie d'intelligence artificielle actuelle:

• Les stimuli arrivent par les données d'entrée: des textes, des images, des fichiers audio et des fichiers vidéo
• Le transformateur codifie ces signaux en séries de nombres discrètes
• Ces données sont traitées dans un réseau neuronal artificiel
• Le réseau neuronal génère une sortie sous forme de texte, de langage, d'image ou de vidéo

L'analogie est grave. Que les systèmes d'intelligence artificielle ne sachent pas ce que signifient leurs résultats, je considère cela comme un argument non valable. Qui peut prouver que l'homme sait ce que signifient ses propres résultats ? Lorsqu'un homme doit expliquer un concept, il se réfère constamment à d'autres concepts jusqu'à ce que le 100ème concept soit finalement expliqué par le premier concept. Lorsqu'on veut comprendre un objet réel, on peut simplement y faire référence. Le calculateur arrivera bientôt là aussi. Lorsqu'il s'agit d'un objet abstrait, le calculateur peut faire autant que l'homme.

Taille des modèles

Un modèle est quasi la mise en réseau des neurones dans le cerveau de l'IA. Téléchargez un modèle, puis téléchargez ensuite (souvent spécialisé) un cerveau.

Plus de connexions un cerveau artificiel a, plus grande est la chance qu'il ait des capacités supérieures. C'est du moins ce que l'on pourrait déduire naïvement de l'évolution des tailles de modèle de GPT.

ChatGPT-2 avait encore 1,5 milliard de paramètres dans le modèle. Un paramètre se réfère (dans une simplification) à la configuration d'un neurone, car GPT repose également sur un réseau neuronal. La version GPT-3 avait déjà 175 milliards de paramètres et pesait environ 350 Go. La taille du stockage est impressionnante, mais peut être gérée par n'importe quel ordinateur portable bon marché. Cependant, il s'agit également de la gestion du modèle, auquel des calculs complexes sont effectués. Il ne suffit pas de transporter le cerveau avec soi.

Ils vous conviendront probablement que de nombreux neurones sont meilleurs que quelques-uns. En tout cas, c'est tendanciel. Il n'est pas anecdotique que l'homme ait plus de neurones que tous les autres animaux (selon Wikipedia) . Seul l'éléphant avec 250 milliards de neurones en a davantage. Voici une sélection:

Êtres vivants	Nombre de neurones
Homme	86 milliards
Gorille	33 milliards
Rhésus affé	6 milliards
Chaton	250 millions
Lapin	Soixante-et-onze millions

Si on regarde de plus près, l'intelligence provient probablement du rapport entre la taille du cerveau et celle de l'organisme. On pourrait expliquer naïvement pourquoi une chatte a moins d'un tiers de neurones qu'un chien berger, mais selon mon expérience avec ces animaux, elle est nettement plus intelligente que le chien. Sans doute que la qualité, la quantité et les connexions des signaux d'entrée (yeux, oreilles, nez, sens du toucher, mouvements de poils, haptique…) ont également un impact sur la capacité d'un cerveau.

Que la taille du modèle augmente au moins dans les modèles de l'intelligence artificielle, ce qui conditionne une augmentation des capacités de l'intelligence artificielle, est appelé Loi de puissance et peut être considéré comme acquis.

Faisons le résumé essentiel: L'homme a 86 milliards de neurones, GPT-3 a deux fois plus de connexions neuronales (et 96 couches de neurones) et donc au moins une ordre de grandeur de neurones moins que notre cerveau. Laissons-le simplement en suspens sans évaluation. Il est clair, en tout cas, que ce nombre immense n'est pas si faible qu'il empêcherait l'intelligence. Apparemment, le cerveau humain a eu plus de temps que les cerveaux artificiels pour se développer. Cela suffit déjà à nous étonner que moins de neurones dans l'électronique donnent moins de résultats que dans la nature. Et encore moins en ce qui concerne les modalités.

Le mot Modalités a été choisi consciemment. Car au cours de la révolution AI, nous devons également discuter des systèmes multimodaux. Multimodal signifie que le type de données d'entrée est diversifié. Jusqu'à présent, les systèmes AI se sont principalement concentrés sur la traitement du texte, par exemple. Maintenant, on peut – comme vous le savez probablement – combiner le texte et l'image. Voir Dall-E, Midjourney et d'autres procédures qui peuvent créer un faux-billets en qualité jamais vue à partir d'un prompt de texte.

Disponibilité des moyens

J'ai installé et programmé un système qui me permet de calculer la ressemblance entre des images et du texte. Avec cela, je peux ensuite déterminer sur quelles images une souris est représentée et sur quelles images une souris est poursuivie par une chatte. Je peux également générer des images qui illustrent une saisie de texte.

Connaissant cette histoire: vous racontez à quelqu'un ce que vous avez réalisé de formidable. Puis l'autre dit qu'il connaît quelqu'un qui a fait (ou même mieux) ça. Voici ce que je veux dire: ceci, on peut le faire sur notre ordinateur et il n'est pas nécessaire de demander à quelqu'un ou de payer pour cela. Une connexion Internet n'est plus nécessaire après avoir créé le programme. C'est ainsi qu'on participe à la révolution des IA !

Plus haut, j'ai donné un exemple d'un programme de IA que j'ai créé moi-même sur mon ordinateur. Pour l'exécuter, je n'ai besoin d'aucune connexion Internet, ni du service de Google ou d'autres, ni d'un conseiller (à l'exception même d'un comptable). Ce programme peut créer des transcriptions de haute qualité de mes podcasts (ou d'autres podcasts en allemand).

Avec la nouvelle technologie de l'intelligence artificielle, je peux programmer des systèmes d'intelligence artificielle exceptionnels en un clin d'œil et les faire fonctionner sur une hardware ridiculement peu coûteuse.

"Les meilleurs systèmes d'intelligence artificielle" sont à la fois absolus et relatifs par rapport aux capacités des anciens systèmes d'intelligence artificielle, qui sont complètement incommensurables avec les possibilités actuelles.

Il est maintenant facile pour moi de construire, programmer, améliorer et utiliser ces systèmes. Si vous m'aviez posé cette question il y a 3 mois, j'aurais considéré cela comme impossible.

Tout cela se déroule bien sûr sur une très erbärmliche Hardware, car mon ordinateur est quelques années vieux et était déjà assez bon marché à l'époque.

Veuillez noter que la langue allemande est fortement dominée par l'anglais dans les événements internationaux et en recherche. Malgré cela, j'ai pu évidemment et de manière démontrée faire traduire une fichier audio en allemand en un texte automatiquement.

J'ai également récemment construit une machine à questions-réponses. Elle n'est pas aussi performante que GPT-2 ou les versions plus récentes. Cela tient cependant "seulement" au fait que j'ai utilisé un petit modèle d'entrée. Mon matériel ne peut tout simplement plus gérer. Demain, je construirai (sur mon ordinateur local) un traducteur qui transforme un texte allemand en anglais. Essayez de deviner combien de temps il me faudra pour obtenir la première (très bonne) version. Ma supposition: Quelques heures.

Je vais essayer de résumer: Il m'a fallu très peu de temps pour comprendre certaines formes d'apprentissage artificiel, les programmer et les faire fonctionner sur des matériel à bas coût afin d'obtenir des résultats de qualité inégalée (du moins pour moi). On parle là de la capacité à atteindre ces meilleurs résultats sans aucune condition préalable notable qui n'était jusque-là réalisable que par des entreprises milliardaires et leurs services sous-traités.

Systèmes locaux, protection des données

Je mentionne encore une fois en passant que les systèmes de haute performance peuvent fonctionner localement sur leur propre matériel grâce à des algorithmes et des modèles d'intelligence artificielle actuels.

Cela a plusieurs conséquences positives.

Tout d'abord, aucune dépense chez les tiers n'est engagée. Qui connaît les services Cloud sait que le modèle Pay Per Use comporte également ses dangers. Un programme qui se lance lui-même infiniment souvent par erreur provoque rapidement des coûts non souhaités d'une dizaine de milliers d'euros en quelques jours.

Ensuite, on peut contrôler et adapter des systèmes locaux. Local signifie souvent aussi Open Source. Ainsi, le contrôle est aussi grand que l'on pouvait se l'imaginer il y a peu de temps.

Troisièmement, un bon Protection des données personnelles est possible sur des systèmes locaux et les incertitudes juridiques peuvent être réduites à zéro. Beaucoup d'entre vous ont probablement entendu parler de l'impossibilité légale du transfert de données personnelles vers des pays de renseignement comme les États-Unis sans consentement de l'utilisateur, et même avec le consentement, il est difficilement contrôlable juridiquement.

Vitesse de développement et haute disponibilité

Chaque jour, on a des nouvelles de la recherche. Ce qui était autrefois pure théorie a maintenant un lien pratique direct.

De nouveaux algorithmes, de nouveaux frameworks, de nouveaux modèles. Tout cela est presque chaque jour nouveau.

Les développements sur le marché qui duraient des années s'effectuent maintenant en semaines ou quelques mois. La vitesse actuelle que je veux qualifier de vitesse de la lumière vous conviendra, pour concrètement écrire un programme en très peu de temps, ce qui aurait nécessité des années et beaucoup d'hommes et d'argent pour être possible auparavant.

Le développement avance à la vitesse d'une avalanche. C'est aussi en raison de la culture ouverte de la scène AI. Les connaissances sont partagées, y compris le code source. On échangeait également du code source avant, mais il était alors peu pertinent. Maintenant, une seule ligne de code suffit pour changer le monde.

Disponibles en public sont des algorithmes, des frameworks, de la puissance de calcul, des APIs, des aides, d'énormes bases de données et des modèles. Même si cela aurait dû être le cas depuis longtemps: peu de choses intéressent naturellement peu de monde.

Boîte grise sur un terrain fertile pour l'intelligence artificielle

Une boîte blanche est un système parfaitement adaptable. Une boîte noire est un système absolument non adaptable.

Une boîte grise (ou Grey Box) est un compromis. Le système peut être adapté à un niveau bas. Ainsi, un système d'intelligence artificielle peut facilement être modifié, mis à jour, révisé et amélioré.

Cela résout de nombreux problèmes que l'on a avec des systèmes prêts à l'emploi. D'un autre côté, les systèmes complètement ouverts sont trop complexes. On doit s'y intéresser très intensément avant que le système ne génère un bénéfice individuel.

Un système à boîte grise est tout à fait différent, selon moi, de ce qui existe actuellement dans les systèmes d'intelligence artificielle. Vous pouvez démarrer avec une boîte noire et la transformer en boîte grise si nécessaire. Si vous avez suffisamment de puissance de calcul et de données, vous pouvez même créer une boîte blanche. C'est tout ce qu'il faut.

C'est vraiment génial

Cerveau téléchargeable

Faisons court en donnant un exemple illustratif de ce que l'intelligence artificielle était il y a peu et ce qu'elle est maintenant.

La AI était "plus tôt" analogue à quand vous ne savez rien sur la langue japonaise et que vous achetez un manuel pour apprendre le japonais, que vous vivez trois ans dans ce pays et que vous parlez ensuite très bien japonais.

«Autrefois» désignait le terme «d'aujourd'hui» un laps de temps allant de la présente époque jusqu'à quelques années dans le passé. Actuellement signifie «actuellement» un laps de temps allant du présent (cet instant !) jusqu'à quelques semaines ou mois dans le passé. Actuellement signifie «précédemment» un laps de temps qui s'est arrêté à une période quelconque au cours de l'année dernière ou cette année.

Qui ne comprend pas cela n'est pas bête, mais simplement trop ignorant en matière d'intelligence artificielle.

La AI est maintenant analogue à quand vous téléchargez le centre de la langue du cerveau d'un Japonais, que vous chargez dans votre cerveau (votre ordinateur) et que vous parlez très bien japonais.

Croyez-moi maintenant que déjà une révolution de l'intelligence artificielle s'est produite ?

Résumé

Si vous n'avez toujours pas confiance dans la révolution de l'intelligence artificielle, alors lisez mon article une fois encore et cette fois-ci attentivement. Ou envoyez-moi un problème réel de votre entreprise que vous aimeriez résoudre. Il devrait s'agir d'un problème lié à la traitement du texte, car je connais bien les technologies d'intelligence artificielle mais je ne veux pas m'éloigner trop du sujet. Cependant, je peux vous révéler comment se déroulent désormais les analyses d'image.

Idéalement, vous ne croyez pas à la révolution de l'intelligence artificielle. Puisque cela augmenterait encore mon avantage concurrentiel et il vous serait alors plus facile d'adhérer à mes conseils.

Au cours des derniers jours, j'ai écrit principalement sur la protection des données, et non sur l'intelligence artificielle. Cela seul montre bien que la révolution de l'IA est là. En tout cas, je me suis rendu compte qu'on n'a pas de problème de protection des données pour beaucoup d'applications d'intelligence artificielle. Avec quelques approches innovantes, on peut éviter les problèmes juridiques.

Un conseil à tous ceux qui travaillent avec la traitement de langage, texte ou image, donc les designers, traducteurs, auteurs: Réfléchissez à votre modèle d'affaires et à votre avenir. Cherchez-vous une nouvelle activité ou une autre spécialisation ou affûtez votre modèle d'affaires ( «Qu'est-ce que les clients veulent de vous, ce que ne peut pas faire un ordinateur ?»). Avant de renforcer votre modèle d'affaires, réfléchissez à savoir si vous savez ce que peut faire actuellement un ordinateur et comment il ressemblera dans un mois.

Résumé

Ce billet a été résumé par un IA pour vous et légèrement retouché:

L'intelligence artificielle (IA) et la protection des données sont des sujets importants à l'heure actuelle. La révolution de l'IA est en pleine effervescence. Avec des systèmes comme ChatGPT d'OpenAI et LLaMA de Meta, des progrès significatifs ont été réalisés pour passer le test de Turing. Le développement de systèmes de l'intelligence artificielle avance rapidement et permet de résoudre des tâches complexes.

Le contribut donne un aperçu des possibilités offertes par les systèmes d'intelligence artificielle, comme la prédiction des cours boursiers, la transcription d'enregistrements audio et l'analyse d'images et de textes.

La disponibilité de matériel puissant et d'applications cloud à bas coûts a accéléré le développement des systèmes d'intelligence artificielle. Les systèmes d'intelligence artificielle peuvent être exécutés localement sur du matériel propre, ce qui permet la protection des données et le contrôle. La culture ouverte de la scène IA encourage l'échange d'informations, d'algorithme et de code source, ce qui accélère encore plus le développement.

La révolution de l'intelligence artificielle a également des effets sur les métiers comme designer, traducteur et écrivain. Les modèles commerciaux doivent être réévalués pour se concentrer sur les capacités qui ne peuvent pas être offertes par un ordinateur.

Résumé court:

La révolution de l'intelligence artificielle est concrètement présente et a le potentiel de changer fondamentalement l'histoire humaine. Avec le développement de systèmes comme ChatGPT d'OpenAI et LLaMA de Meta, des progrès significatifs ont été réalisés qui pourraient passer le test de Turing. Ces systèmes sont capables de gérer des tâches complexes telles que la traitement de texte et d'image, la reconnaissance et la traduction de langues.