Pour moi la différence entre les "algorithmes" et l'apprentissage automatique est que le premier fait plus appel à la logique déductive et le deuxième à l'induction.
La logique déductive a des règles de type si A alors B qui doivent toujours fonctionner. On peut alors, dans une situation donnée, déduire des faits ce que l'on doit faire avec certitude (si le système n'a pas de bug). C'est ce que tente de faire un programmeur qui conçoit un algorithme. Il fabrique les règles et les implémente.
L'induction par contre dit plutôt, vu que, pour le moment, chaque fois que j'ai vu A, B était vrai, quand je verrais A, je prédirais B. C'est beaucoup plus proche de ce qu'est sûrement l'intuition, si utile aux humains, mais aussi trompeuse (voir thinking fast and slow). L'apprentissage automatique relève de ce type d'approche. Bien sûr, ceci est implémenté avec un algorithme déductif (car la machine de turing est ainsi faite) mais cet algorithme sert à apprendre le deuxième *algorithme" qui lui est de type inductif.
L'apprentissage automatique a permis clairement de résoudre des tâches jusqu'ici vues comme propre de l'homme (reconnaissance d'image, de son, début de modélisation sémantique du langage), surpassant largement les algorithmes de la première catégorie.
Mais maintenant qu'est-ce que l'IA ? Les premiers épisodes de la série sur l'IA de science4all (youtube) essayent de répondre à cette question. Selon leur auteur, Lé, il semble que le test de Turing soit une des réponses les plus satisfaisantes : une machine qui, mise à part les caractéristiques physiques, semblerait être un humain. (voir son argument sur le fait qu'une simulation parfaite est bel et bien le phénomène en lui même).
Est-ce que l'apprentissage automatique sera la base de la résolution de ce problème ? Perso je pense qu'il est probable qu'il en soit au moins la colonne vertébrale (mais lui même "se base" éventuellement d'autre techniques: statistiques, calcul bayésien, minimisation/maximisation d'entropie, etc...)
# Intuition et Logique
Posté par Alex G. . En réponse au sondage pour vous, un logiciel d'intelligence artificielle, c'est quoi ?. Évalué à 3.
Pour moi la différence entre les "algorithmes" et l'apprentissage automatique est que le premier fait plus appel à la logique déductive et le deuxième à l'induction.
La logique déductive a des règles de type si A alors B qui doivent toujours fonctionner. On peut alors, dans une situation donnée, déduire des faits ce que l'on doit faire avec certitude (si le système n'a pas de bug). C'est ce que tente de faire un programmeur qui conçoit un algorithme. Il fabrique les règles et les implémente.
L'induction par contre dit plutôt, vu que, pour le moment, chaque fois que j'ai vu A, B était vrai, quand je verrais A, je prédirais B. C'est beaucoup plus proche de ce qu'est sûrement l'intuition, si utile aux humains, mais aussi trompeuse (voir thinking fast and slow). L'apprentissage automatique relève de ce type d'approche. Bien sûr, ceci est implémenté avec un algorithme déductif (car la machine de turing est ainsi faite) mais cet algorithme sert à apprendre le deuxième *algorithme" qui lui est de type inductif.
L'apprentissage automatique a permis clairement de résoudre des tâches jusqu'ici vues comme propre de l'homme (reconnaissance d'image, de son, début de modélisation sémantique du langage), surpassant largement les algorithmes de la première catégorie.
Mais maintenant qu'est-ce que l'IA ? Les premiers épisodes de la série sur l'IA de science4all (youtube) essayent de répondre à cette question. Selon leur auteur, Lé, il semble que le test de Turing soit une des réponses les plus satisfaisantes : une machine qui, mise à part les caractéristiques physiques, semblerait être un humain. (voir son argument sur le fait qu'une simulation parfaite est bel et bien le phénomène en lui même).
Est-ce que l'apprentissage automatique sera la base de la résolution de ce problème ? Perso je pense qu'il est probable qu'il en soit au moins la colonne vertébrale (mais lui même "se base" éventuellement d'autre techniques: statistiques, calcul bayésien, minimisation/maximisation d'entropie, etc...)