D'une manière générale, on est rarement arrivés à un objectif d'ingénierie en simulant la solution biologique connue. Par exemple, on sait faire voler plein de trucs, mais ils ne volent pas comme un insecte ou une chauve-souris. On sait faire avancer plein de trucs, mais ils ne marchent pas avec des pattes. Bien souvent d'ailleurs, les contraintes biologiques et le processus de sélection naturelle sont limitants; le rendement des cellules photovoltaïques est bien meilleur que le rendement de la photosynthèse (~ 10%), le rendement du mouvement d'un vélo est bien supérieur à celui de la course (la roue, c'est super), etc.
Du coup, je ne suis pas du tout convaincu que la simulation du fonctionnement d'un cerveau est la voie à suivre pour mettre au point des outils d'AI. Les algorithmes qu'on appelle "réseaux de neurones" sont d'ailleurs assez différents, du point du vue du fonctionnement, des vrais neurones. Il semble tout à fait probable que la manière la plus efficace de créer des ordinateurs qui semblent "penser" ne ressemble pas à une simulation de cerveau.
[^] # Re: Pour combien de temps ?
Posté par arnaudus . En réponse au lien À ce jour, toutes les intelligences artificielles butent sur les maths . Évalué à 5.
D'une manière générale, on est rarement arrivés à un objectif d'ingénierie en simulant la solution biologique connue. Par exemple, on sait faire voler plein de trucs, mais ils ne volent pas comme un insecte ou une chauve-souris. On sait faire avancer plein de trucs, mais ils ne marchent pas avec des pattes. Bien souvent d'ailleurs, les contraintes biologiques et le processus de sélection naturelle sont limitants; le rendement des cellules photovoltaïques est bien meilleur que le rendement de la photosynthèse (~ 10%), le rendement du mouvement d'un vélo est bien supérieur à celui de la course (la roue, c'est super), etc.
Du coup, je ne suis pas du tout convaincu que la simulation du fonctionnement d'un cerveau est la voie à suivre pour mettre au point des outils d'AI. Les algorithmes qu'on appelle "réseaux de neurones" sont d'ailleurs assez différents, du point du vue du fonctionnement, des vrais neurones. Il semble tout à fait probable que la manière la plus efficace de créer des ordinateurs qui semblent "penser" ne ressemble pas à une simulation de cerveau.