Apprentissage Automatique et Réseaux Neuronaux - page 49

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CS480/680 Cours 23 : Normaliser les flux (Priyank Jaini)

CS480/680 Cours 23 : Normaliser les flux (Priyank Jaini)

Dans cette conférence, Priyank Jaini discute de la normalisation des flux comme méthode d'estimation de la densité et présente en quoi ils diffèrent des autres modèles génératifs, tels que les GAN et les VAE. Jaini explique le concept de conservation de la masse de probabilité et comment il est utilisé pour dériver la formule de changement de variables dans la normalisation des flux. Il explique en outre le processus de construction de la structure triangulaire dans la normalisation des flux en utilisant des familles de transformations et le concept de matrices de permutation. Jaini introduit également le concept de flux de somme des carrés (SOS), qui utilisent des polynômes d'ordre supérieur et peuvent capturer n'importe quelle densité cible, ce qui les rend universels. Enfin, Jaini discute de l'espace latent et de ses avantages dans les méthodes basées sur les flux pour la génération d'images et demande au public de réfléchir aux inconvénients potentiels des modèles basés sur les flux.

Dans cette conférence sur la normalisation des flux par Priyank Jaini, il discute des défis de la capture de transformations de grande dimension avec un grand nombre de paramètres. La normalisation des flux nécessite que les deux dimensions soient identiques pour obtenir une représentation exacte, contrairement aux GAN qui utilisent des goulots d'étranglement pour surmonter ces problèmes. Jaini souligne que l'apprentissage des paramètres associés avec des ensembles de données de grande dimension dans les expériences de normalisation des flux peut être difficile. Il aborde également des questions sur la façon dont la normalisation des flux peut capturer les distributions multimodales et propose un code pour la mise en œuvre de transformations affines linéaires.

• 00:00:00 Le doctorant Priyank Jaini discute de la normalisation des flux en tant que famille de modèles génératifs profonds pour résoudre le problème de l'estimation de la densité, qui constitue un problème central dans l'apprentissage non supervisé. Jaini explique que l'estimation de la densité a un large éventail d'applications dans l'apprentissage automatique, telles que l'échantillonnage important, l'inférence bayésienne et la synthèse d'images. Jaini donne également une brève introduction sur la façon dont les flux de normalisation sont différents des auto-encodeurs variationnels (VAE) et des réseaux antagonistes génératifs (GAN), qui ont été discutés dans les conférences précédentes. Il propose que la normalisation des flux soit utile pour les modèles génératifs conditionnels et puisse être utilisée pour l'estimation de la densité.
  
  
• 00: 05: 00 L'orateur discute du cadre des modèles génératifs, y compris les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les auto-encodeurs variationnels (VAE), et présente la normalisation des flux comme approche alternative. Les GAN et les VAE utilisent une distribution source et une transformation pour générer des exemples synthétiques ou reconstruire des données, mais ils représentent les fonctions de densité de manière implicite plutôt qu'explicite. En revanche, les flux de normalisation donnent une représentation explicite des fonctions de densité et fonctionnent sur le principe de conservation de la masse de probabilité. L'objectif est d'apprendre une transformation qui transforme une distribution source simple (par exemple, gaussienne) en une distribution cible plus compliquée pour se rapprocher de la vraie distribution des données.
  
  
• 00: 10: 00 Priyank Jaini présente le concept de conservation de la masse de probabilité et comment il est utilisé pour dériver la formule de changement de variables. Il donne un exemple de variable aléatoire sur l'intervalle 0-1 et applique la fonction T de Z, ce qui donne une variable aléatoire uniforme de densité de probabilité 1/3. Il explique que la formule de changement de variables est utilisée pour trouver la densité d'une variable aléatoire cible X en fonction de la variable aléatoire source Z et de la fonction T. Il étend la formule au cas multivarié, où la fonction T est apprise à partir de Rd à Rd, et la formule devient QX = PZ fois le déterminant du gradient de T fois l'inverse.
  
  
• 00: 15: 00 L'orateur explique le concept de normalisation des flux, qui consiste à apprendre une fonction qui mappe un vecteur d'entrée donné, X, sur un autre vecteur, Z. La fonction, notée D, est composée de fonctions univariées, T1 à TD , qui prennent les composants de X et génèrent les composants de Z. L'objectif est d'approximer la densité de l'ensemble de données d'entrée, QX, en utilisant une simple densité de source PZ, et en maximisant la probabilité des points de données en utilisant le changement de variables formule. Cependant, certains problèmes se posent, notamment la nécessité pour la fonction D d'être inversible et bijective.
  
  
• 00: 20: 00 Le conférencier explique comment calculer l'espace latent à partir des seules données observées. Pour ce faire, la fonction inverse de la fonction de mappage est nécessaire. Cependant, le calcul du déterminant en pratique étant coûteux, le conférencier a introduit le concept de cartes triangulaires, où le calcul du déterminant est facile. La conférence explique ensuite que la recherche sur les flux de normalisation est principalement axée sur la construction de ces transformations qui sont triangulaires, de sorte que l'estimation de la densité puisse être effectuée, et comment ces transformations peuvent être utilisées dans différents flux de normalisation.
  
  
• 00:25:00 Le conférencier explique le processus de construction d'une structure triangulaire pour normaliser les flux. La structure consiste à choisir une densité simple, P(Z), pour se rapprocher d'une densité donnée, Q(X). La densité P(Z) peut être n'importe quelle distribution de probabilité, telle qu'une distribution normale ou uniforme. Initialement, une transformation t1 est utilisée pour obtenir X1 de l'ensemble 1. Ensuite, au fur et à mesure des itérations, la transformation t2 prend les cartes à 1 et Z2 en entrée, donnant X2. Le processus continue jusqu'à ce que TD prenne Z1, Z2, ..., jusqu'à ce que ZD en entrée et fournisse XT en sortie. L'objectif est de maximiser la vraisemblance en optimisant une vraisemblance logarithmique négative, ce qui consiste à trouver la somme du logarithme des éléments diagonaux de la matrice. L'enseignant donne des exemples de familles de transformations qui peuvent être utilisées pour construire la structure triangulaire et explique comment la densité jointe peut être écrite comme un produit des distributions marginales et conditionnelles.
  
  
• 00:30:00 Le conférencier discute du concept de normalisation des flux. Les distributions normales sont conditionnées par les données et sont des fonctions des données. Une transformation est apprise de la gaussienne standard à cette distribution normale. La transformation est effectuée de manière itérative et la fonction résultante est triangulaire. En empilant ces transformations, un masque de flux auto-régressif est formé, permettant une transformation plus complexe avec plusieurs variables aléatoires. Le déterminant de chaque transformation et la transformation finale peuvent être facilement calculés en prenant le jacobien et l'inverse. Les paramètres qui définissent la transformation sont formés en minimisant une log-vraisemblance.
  
  
• 00:35:00 Le présentateur explique comment utiliser une matrice de permutation pour changer l'ordre des variables aléatoires et rompre les corrélations afin de créer une transformation plus complexe dans l'estimation de la densité. En empilant plusieurs transformations, la complexité de la transformation est augmentée, permettant de capturer n'importe quelle densité dans la vie réelle, même si elle ne suit pas une belle forme. Cependant, une fois la permutation appliquée, la transformation n'est plus triangulaire, ce qui rend la prise du jacobien coûteuse en calcul. La méthode d'utilisation d'une matrice de permutation permet de gagner du temps et se rapproche de la transformation complète.
  
  
• 00:40:00 L'orateur discute des différentes méthodes de transformation utilisées dans la normalisation des flux. Il explique que Real NVP est une méthode de transformation linéaire qui divise l'entrée en deux parties, applique une transformation linéaire à une partie et laisse l'autre partie inchangée. Ils en empilent ensuite plusieurs couches pour créer des transformations plus compliquées. L'orateur mentionne également que les flux autorégressifs de neurones utilisent des réseaux de neurones profonds au lieu de transformations linéaires et sont universels. De plus, il parle de son article qui propose l'utilisation de la somme des carrés de polynômes au lieu de transformations linéaires ou de réseaux de neurones. Cette méthode utilise des polynômes de haut degré avec des coefficients provenant d'un autre réseau de neurones et est également universelle.
  
  
• 00: 45: 00 Le conférencier discute des propriétés des flux de somme des carrés (SOS), qui sont une généralisation de la somme des carrés de polynômes précédemment explorée en informatique et en optimisation. Contrairement à d'autres méthodes, les flux SOS utilisent des polynômes d'ordre supérieur qui peuvent contrôler les moments d'ordre supérieur de la distribution cible, tels que l'aplatissement et l'asymétrie, sans aucune contrainte sur le coefficient. Les flux SOS sont plus faciles à former et peuvent capturer n'importe quelle densité cible, ce qui les rend universels, avec des applications en simulation stochastique. Le conférencier présente également une architecture appelée "Glow" qui utilise des convolutions inversibles à un crossman et des couches de couplage affines pour produire des images qui peuvent interpoler des visages à une version plus ancienne.
  
  
• 00:50:00 Priyank Jaini explique l'architecture des flux de normalisation et comment ils peuvent être utilisés pour la génération d'images. L'algorithme fonctionne en utilisant une couche de couplage affine avec plusieurs expressions et une matrice de rotation aléatoire, W. Ils fixent le déterminant de la matrice en utilisant une décomposition LU. Grâce à cela, ils peuvent interpoler entre les images des personnes âgées et des jeunes en transformant une image d'entrée en une représentation latente, puis en se déplaçant dans une direction spécifique dans l'espace latent pour obtenir le résultat souhaité. Les résultats montrent que les images générées sont nettes, ce qui contredit les hypothèses précédentes selon lesquelles les images générées avec log-vraisemblance seraient floues.
  
  
• 00:55:00 Le conférencier discute du concept d'espace latent, qui capture certaines propriétés de l'entrée et est une distribution cachée utilisée dans les méthodes basées sur les flux pour la génération d'images. Le conférencier donne un exemple d'interpolation linéaire utilisant l'espace latent pour créer une image d'une personne qui vieillit. Le conférencier met également en évidence les avantages de la normalisation des modèles d'écoulement, tels que leur représentation explicite des densités et l'utilisation de transformations triangulaires efficaces pour capturer le déterminant jacobien. Cependant, le conférencier pose également une question à l'auditoire concernant les inconvénients potentiels des méthodes basées sur les flux, l'un d'entre eux étant la complexité des calculs.
  
  
• 01:00:00 Le conférencier discute des défis de la capture de transformations de grande dimension avec un grand nombre de paramètres dans la normalisation des flux. Alors que les GAN utilisent un goulot d'étranglement pour surmonter ce problème, la normalisation des flux nécessite que les deux dimensions soient identiques pour obtenir la représentation exacte. L'enseignant souligne que les dimensions des jeux de données utilisés dans les expériences de normalisation des flux sont élevées, ce qui rend difficile l'apprentissage des paramètres associés. Le conférencier répond également aux questions concernant la façon dont la normalisation des flux peut capturer les distributions multimodales et comment la formation sur les poids des réseaux de neurones s'entraîne implicitement sur les paramètres du réseau.
  
  
• 01:05:00 Priyank Jaini explique qu'il a fourni une centaine de lignes de code pour implémenter des transformations affines linéaires, qu'il a apprises d'un tutoriel d'Eric Jack. Il mentionne qu'il s'agit d'un processus simple pour former ces réseaux et propose le code aux personnes intéressées.

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CS480/680 Cours 24 : Gradient boosting, bagging, forêts de décision

CS480/680 Cours 24 : Gradient boosting, bagging, forêts de décision

Cette conférence couvre le gradient boosting, le bagging et les forêts de décision dans l'apprentissage automatique. L'amplification de gradient implique l'ajout de nouveaux prédicteurs basés sur le gradient négatif de la fonction de perte par rapport au prédicteur précédent, ce qui améliore la précision des tâches de régression. La conférence explore également comment prévenir le surajustement et optimiser les performances en utilisant la régularisation et l'arrêt précoce des processus d'entraînement. De plus, la conférence couvre le bagging, qui implique le sous-échantillonnage et la combinaison de différents apprenants de base pour obtenir une prédiction finale. L'utilisation d'arbres de décision comme apprenants de base et la création de forêts aléatoires sont également abordées, et un exemple concret de Microsoft Kinect utilisant des forêts aléatoires pour la reconnaissance de mouvement est donné. Les avantages des méthodes d'ensemble pour le calcul parallèle sont discutés et l'importance de comprendre les mises à jour de poids dans les systèmes d'apprentissage automatique est soulignée. Cette conférence couvre les problèmes potentiels liés à la moyenne des poids lors de la combinaison de prédicteurs au sein de réseaux de neurones ou de modèles de Markov cachés, recommandant plutôt la combinaison de prédictions par un vote majoritaire ou une méthode de calcul de la moyenne. Le professeur suggère également divers cours connexes disponibles à l'Université de Waterloo, plusieurs cours de deuxième cycle en optimisation et en algèbre linéaire, et un programme de sciences des données de premier cycle axé sur l'IA, l'apprentissage automatique, les systèmes de données, les statistiques et les sujets d'optimisation. La conférence met l'accent sur l'importance des approches algorithmiques par rapport au chevauchement avec les statistiques et la spécialisation dans les sujets de science des données par rapport aux diplômes en informatique générale.

• 00:00:00 L'instructeur discute de l'amplification du gradient. Il mentionne que l'algorithme adaboost est excellent pour la classification, mais pas pour la régression. Il introduit le gradient boosting, où le gradient négatif de la fonction de perte est calculé, et le prédicteur suivant est ajusté à ce gradient. C'est un peu contre-intuitif car cela n'adapte pas le prédicteur à la sortie souhaitée, mais plutôt au gradient négatif. Cela émulera une étape de descente de gradient, et en l'appliquant à plusieurs reprises, le prédicteur final sera la somme de tous les prédicteurs. Cette méthode est particulièrement utile pour la régression. L'instructeur explique que cet algorithme peut être utilisé avec un large éventail de fonctions de perte et qu'il s'agit d'une solution pour augmenter la régression.
  
  
• 00:05:00 Le concept de gradient boosting est expliqué, où à chaque étape de l'algorithme, un prédicteur avec une fonction de perte accompagne la différence entre la cible et la valeur prédite. Le gradient négatif est ensuite pris pour approximer les résidus, et le prédicteur suivant est formé pour l'ensemble de données résiduel. Le but est de réduire l'erreur en ajoutant ce nouveau prédicteur au précédent. Le pseudocode de l'algorithme est ensuite donné, où initialement, le premier prédicteur est défini comme une constante en minimisant les pertes pour chaque point de données.
  
  
• 00:10:00 Le professeur explique le gradient boosting, un concept puissant de l'apprentissage automatique qui combine plusieurs apprenants faibles en un seul apprenant fort. L'idée est de commencer avec un prédicteur simple qui n'est qu'une constante, puis de calculer un nouveau prédicteur à chaque itération en calculant un pseudo-résiduel pour chaque point de données, en formant un nouvel ensemble de données résiduelles, en formant un nouvel apprenant de base par rapport à ces données. ensemble, et en ajoutant la nouvelle hypothèse multipliée par une certaine longueur de pas au prédicteur. La longueur de pas est sélectionnée en minimisant une expression d'optimisation pour faire un pas dans la direction du gradient négatif afin de réduire l'erreur. La mise à jour du poids se produit lorsque le gradient négatif est calculé, mais ce n'est pas une mise à jour du poids en soi.
  
  
• 00: 15: 00 L'orateur explique le processus de mise à jour du poids pendant la phase de formation d'un apprenant de base, qui peut être un réseau de neurones, un arbre de décision ou tout autre type de régresseur. Ils précisent que lors de l'optimisation du prédicteur, il n'y a pas de mise à jour des poids, car toutes les fonctions, c'est-à-dire FK-1, HK et Etha k, sont déjà optimisées et définies sur des poids fixes. La combinaison des prédictions de ces fonctions conduit à un prédicteur qui s'améliore progressivement à chaque étape, conduisant à une fonction de perte plus faible. Cependant, le processus peut ne pas conduire à une perte de zéro à long terme.
  
  
• 00: 20: 00 L'instructeur discute du potentiel de réduction progressive des erreurs avec l'amplification du gradient, mais note que cela pourrait conduire à un surajustement, en fonction de l'espace des prédicteurs et de la quantité de bruit présente dans les données. L'algorithme consiste à ajouter plus d'hypothèses ensemble pour créer un échantillon plus grand sans changer les poids. L'instructeur pose une question à la classe sur le risque de sur-ajustement avec gradient boosting et conclut qu'il existe un risque de sur-ajustement, mais il est possible de prévenir cet événement en utilisant des techniques telles que la régularisation ou l'arrêt précoce.
  
  
• 00: 25: 00 Le conférencier discute des moyens de réduire le surajustement, y compris l'introduction de la randomisation et l'arrêt précoce du processus de formation en utilisant un ensemble de validation. La conférence présente ensuite la technique de gradient boosting et mentionne le package populaire, XG boost, qui a été optimisé pour la performance et la précision. Le conférencier décrit également les principales différences entre le bagging et le boosting, y compris l'utilisation d'hypothèses indépendantes et d'un vote majoritaire dans le bagging par rapport à la création séquentielle d'hypothèses et leur combinaison dans le boosting.
  
  
• 00:30:00 L'orateur discute des techniques de boosting et de bagging dans l'apprentissage automatique. Le renforcement implique des prédictions pondérées, qui permettent certaines hypothèses corrélées et des hypothèses avec une précision déséquilibrée. Le boosting est flexible et peut déterminer les poids de différentes hypothèses pour contrer le problème de corrélation. En revanche, le bagging implique un échantillonnage bootstrap, qui implique la formation d'un apprenant de base sur un sous-ensemble de données afin de réduire la corrélation entre les hypothèses. L'orateur indique que ces techniques offrent un moyen pratique de concevoir une configuration où les hypothèses concernant l'indépendance des hypothèses peuvent tenir ou approximativement tenir, réduisant les restrictions arbitraires et rendant le modèle plus fiable.
  
  
• 00: 35: 00 L'orateur discute de l'idée d'obtenir un prédicteur simple meilleur qu'aléatoire dans le paradigme de l'apprentissage dans l'échantillon en sous-échantillonnant les caractéristiques pour réduire la corrélation. En sous-échantillonnant à la fois les points de données et les caractéristiques, un ensemble de données plus petit est obtenu, qui est transmis à l'apprenant de base, et le processus est répété pour chaque prédicteur. Les hypothèses qui en résultent sont moins corrélées, ce qui fait de l'ensachage une meilleure option. L'algorithme de bagging consiste en une boucle où K prédicteurs sont créés, et pour chaque prédicteur, les données sont sous-échantillonnées, et l'apprenant de base produit différentes hypothèses en fonction du chevauchement.
  
  
• 00:40:00 Nous découvrons le bagging, qui est une technique qui fonctionne en extrayant plusieurs échantillons aléatoires des données d'apprentissage pour créer plusieurs modèles. L'idée est de générer une hypothèse à partir de chacun des apprenants de base, puis de les combiner pour faire une prédiction finale. Si l'objectif est la classification, la prédiction est faite en prenant le vote majoritaire, alors que pour la régression, la décision est prise en prenant la moyenne de la prédiction. La pratique courante dans la littérature consiste à utiliser un arbre de décision comme apprenant de base, et une fois que plusieurs arbres de décision sont formés sur divers sous-ensembles de données, nous les appelons une forêt aléatoire. Les forêts aléatoires peuvent également être utilisées pour le calcul distribué. L'exemple réel de Microsoft Kinect utilisant une forêt aléatoire pour la reconnaissance de posture et de mouvement est fourni.
  
  
• 00:45:00 La vidéo traite du Kinect et de la façon dont il produit une carte de profondeur en projetant un nuage de points dans le spectre infrarouge et en utilisant une caméra infrarouge pour percevoir les points. Microsoft a intégré du matériel pour permettre une inférence en temps réel des informations de profondeur en fonction de la distribution des points. Le Kinect a la capacité d'étiqueter les pixels pour identifier les parties du corps et les mouvements avec une approche de forêt aléatoire, où les pixels adjacents sont comparés à la valeur de profondeur du pixel actuel. La technique de sous-échantillonnage est utilisée pour simplifier les pixels voisins, et la comparaison des distances en fonction de la taille de la partie du corps donne des indices pour classer le pixel actuel, bien que cette méthode soit considérée comme faible.
  
  
• 00: 50: 00 L'orateur discute des avantages du bagging, du boosting et d'autres méthodes d'ensemble, qui permettent de distribuer et d'utiliser plusieurs classificateurs légers en parallèle, s'adaptant ainsi bien aux données volumineuses. Les GPU sont devenus essentiels pour paralléliser le calcul, et plusieurs frameworks existent pour manipuler des vecteurs, des matrices et des tenseurs sans se soucier de la parallélisation. Cependant, l'orateur met en garde contre la méthode intuitive mais peu fiable consistant à prendre la moyenne des puissances des classificateurs ou des prédicteurs, car les couches et les variables cachées peuvent causer des problèmes avec cette approche.
  
  
• 00:55:00 Le présentateur explique comment prendre la moyenne de systèmes individuels dans une architecture peut être problématique. Le présentateur dessine un exemple au tableau où il utilise des variables booléennes qui prennent les valeurs 0 et 1 pour coder un ou exclusif. Le présentateur définit des poids pour les variables booléennes conçues pour calculer le ou de ce qui entre. Les poids mis en place fonctionnent pour trouver chacun des deux modèles, et tant que l'un d'eux est déclenché, le présentateur calcule le et/ou en les combinant à travers une autre unité de maintien des déchets. Le présentateur poursuit en expliquant comment la modification des pondérations peut affecter la sortie du système.
  
  
• 01:00:00 L'orateur discute des dangers de la moyenne des poids lors de la combinaison de prédicteurs dans des réseaux neuronaux ou des modèles de Markov cachés. Le danger réside dans le fait qu'il peut y avoir des solutions symétriques qui ne calculent pas la même chose, et prendre la moyenne des poids pourrait entraîner un prédicteur qui ne calcule pas la bonne chose. Au lieu de cela, la chose la plus sûre à faire est de combiner les prédictions, ce qui peut être fait par un vote majoritaire pour la classification ou en prenant la moyenne pour la régression. Le conférencier recommande également d'autres cours liés à l'apprentissage automatique offerts à l'Université de Waterloo pour ceux qui souhaitent en savoir plus.
  
  
• 01:05:00 Le professeur discute d'autres cours qui viendraient compléter le cours actuel sur l'apprentissage automatique. Tout d'abord, il suggère de suivre le cours d'algèbre linéaire computationnelle avant de suivre le cours actuel, car l'algèbre linéaire est une base cruciale pour l'apprentissage automatique. De plus, il mentionne le cours intitulé Theoretical Foundations of Machine Learning qui se concentre sur un facteur important de l'apprentissage automatique, à savoir la complexité des données. Il explique comment déterminer le niveau de précision réalisable avec une certaine quantité de données est une question complexe, par conséquent, le cours vise à dériver des principes qui déterminent la quantité de données dont on a besoin pour atteindre un niveau de précision souhaité. Enfin, le professeur mentionne d'autres cours aux cycles supérieurs tels que Optimization for Data Science et Fundamentals of Optimization, qui sont bénéfiques pour la compréhension des algorithmes d'apprentissage automatique.
  
  
• 01:10:00 Le conférencier discute des cours et programmes disponibles liés à la science des données que les étudiants peuvent suivre. Ces cours vont des cours de niveau 800 qui ne sont pas régulièrement offerts aux programmes de science des données aux niveaux du premier cycle et des cycles supérieurs. L'enseignant précise que s'il peut y avoir un certain chevauchement entre ce cours et les cours de statistiques, l'approche ici est plus algorithmique. Les programmes de science des données couvrent des sujets à l'intersection de l'IA, de l'apprentissage automatique, des systèmes de données, des statistiques et de l'optimisation. Les cours que les étudiants suivent dans ces programmes mettent l'accent sur la spécialisation dans des sujets de science des données, tandis qu'une maîtrise en informatique générale nécessite une étendue de différents sujets.

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Faut-il avoir peur de l'intelligence artificielle ? avec Emad Mostaque, Alexandr Wang et Andrew Ng | 39

Faut-il avoir peur de l'intelligence artificielle ? avec Emad Mostaque, Alexandr Wang et Andrew Ng | 39

Les invités de cette vidéo YouTube discutent de divers aspects de l'intelligence artificielle (IA), y compris ses dangers potentiels, les perturbations dans diverses industries et l'importance de la reconversion des travailleurs pour rester pertinents. Les panélistes débattent également de la convivialité des outils d'IA, de la mise en œuvre de l'IA dans les soins de santé, de la normalisation des systèmes de distribution d'informations, du potentiel de création de richesse dans l'IA et de l'utilisation de modèles linguistiques dans les soins de santé et l'éducation. En outre, ils ont souligné la nécessité d'un déploiement responsable des modèles d'IA, de la transparence et des considérations éthiques dans la gouvernance. Enfin, les panélistes répondent brièvement à certaines questions du public sur des sujets tels que la confidentialité dans l'IA pour la santé et l'éducation.

• 00:00:00 Les invités discutent des dangers potentiels de l'IA et du besoin de transparence et de prudence en ce qui concerne cette technologie. Ils abordent également les perturbations que l'IA cause dans diverses industries et l'importance de la reconversion des travailleurs pour rester pertinents face à ces perturbations. Les invités proposent des solutions potentielles, telles que l'éducation en ligne et le partenariat avec les gouvernements, pour aider les gens à s'adapter aux changements apportés par l'IA. En fin de compte, ils croient que l'IA a le potentiel de créer de la richesse plus rapidement que tout ce que nous avons jamais vu et d'élever tout le monde, mais doit être traitée avec soin et responsabilité.
  
  
• 00:05:00 Les experts discutent de la convivialité des outils d'IA par rapport à l'interface conviviale de Google. Ils espèrent que les outils d'IA pourraient évoluer pour devenir plus faciles à utiliser sans nécessiter beaucoup d'éducation. L'IA générative est entraînée sur de grands corpus d'un ensemble complet de médias et se concentre sur la compréhension du langage naturel. Cependant, ils conviennent que la politique et l'adoption de l'IA sont relativement incertaines, et que les cours de formation et la communication avec les décideurs politiques pourraient la rendre plus accessible. Le panel parle également des défis de la définition des concepts dans la programmation de l'IA et de la nécessité de noms structurels uniques bien définis parallèlement à l'utilisation croissante des invites.
  
  
• 00: 10: 00 Un médecin de Chicago demande aux panélistes comment l'IA peut être utilisée le plus efficacement dans les soins de santé en termes de point de service et d'évaluation des patients. Les panélistes suggèrent de trouver des cas d'utilisation concrets et de les exécuter pour obtenir un avantage sur le marché, car il est essentiel de se rendre sur le marché en premier. Ils recommandent également de créer un ensemble de données via des outils tels que euroscape.com et d'étiqueter et d'annoter les données pour former un nouveau modèle par-dessus. Ils suggèrent de s'associer à d'autres entreprises ou de faire appel à une équipe pour développer et mettre en œuvre l'IA, en commençant potentiellement petit et en se développant progressivement.
  
  
• 00: 15: 00 Les intervenants discutent de l'existence d'une activité commerciale que l'IA ne pourra jamais perturber. Alors que certaines tâches physiques et industries peuvent être plus éloignées d'être perturbées par l'IA que d'autres, les intervenants conviennent finalement qu'il n'y a aucune activité commerciale que l'IA ne pourra jamais perturber. Cependant, ils discutent du défi d'interpréter les décisions de l'IA et de la nécessité de référentiels centralisés de confiance et de normes pour conserver les informations et lutter contre la propagation d'informations fausses ou trompeuses sur les réseaux sociaux.
  
  
• 00:20:00 Les intervenants discutent de la nécessité de standardiser les systèmes de distribution d'informations pour s'adapter à l'adoption croissante de l'intelligence artificielle (IA). Ils abordent également l'importance des considérations éthiques et les implications de l'IA, telle qu'elle se produit actuellement et continuera de façonner l'avenir. La conversation s'oriente vers les applications pratiques de l'IA dans la reprise après sinistre, où elle peut être utilisée pour des temps de réponse rapides et la coordination des efforts humanitaires. Le panel discute également du rôle d'un directeur de l'IA, qui doit avoir une compréhension technique de la technologie et un état d'esprit axé sur les affaires pour identifier les cas d'utilisation précieux de l'IA.
  
  
• 00:25:00 Les conférenciers discutent de la mise en œuvre et de la passion nécessaires pour suivre la technologie de l'IA. Ils suggèrent de créer un référentiel interne permettant aux entreprises de se tenir au courant des dernières tendances en matière d'IA et recommandent de cataloguer toutes les données existantes pouvant être téléchargées dans les systèmes d'IA. Ils discutent également du potentiel de création de richesse dans l'industrie de l'IA et recommandent d'investir dans le perfectionnement de soi-même ou d'une entreprise dans ce domaine. Bien que certains puissent penser qu'il est trop tard pour se lancer, les intervenants suggèrent qu'il est en fait encore tôt pour l'IA et qu'une croissance significative est attendue dans un proche avenir.
  
  
• 00: 30: 00 Peter discute de l'importance de surveiller les niveaux de glucose et recommande Levels, une entreprise qui fournit une surveillance continue des niveaux de glucose pour s'assurer que les individus sont conscients de la façon dont les différents aliments les affectent en fonction de leur physiologie et de leur génétique. La conversation se déplace ensuite sur la façon dont la technologie peut contribuer à la paix mondiale, en mettant l'accent sur la façon dont l'IA peut fonctionner comme un traducteur universel et fournir un contexte et une compréhension entre différents points de vue. Les panélistes abordent également le sujet de l'IA ouverte et de son licenciement de son comité d'éthique, un membre exprimant son admiration pour le travail accompli par l'IA ouverte mais reconnaissant également ses inquiétudes quant à la décision.
  
  
• 00:35:00 Les intervenants discutent de la responsabilité qui accompagne le déploiement de grands modèles d'IA et du compromis potentiel entre les avantages qu'ils apportent et les risques qu'ils posent. Ils abordent le déploiement responsable de la technologie par OpenAI et reconnaissent les efforts des équipes d'IA éthiques qui tentent d'atténuer les aspects négatifs de l'utilisation de l'IA. La conversation couvre également le besoin de transparence et de gouvernance responsable en ce qui concerne les technologies potentiellement dangereuses. Enfin, les conférenciers abordent l'utilisation de l'IA dans la prise de décision d'investissement, reconnaissant la complexité du processus et les limites de la technologie actuelle.
  
  
• 00:40:00 Le groupe discute de l'utilisation de modèles linguistiques dans les soins de santé, en particulier pour créer des chatbots qui soutiennent le personnel infirmier ou de triage. Ils mentionnent l'utilisation de modèles de chat stables tels que GPT-Neo et TF-Plan T5, mais avertissent que les données de santé étant très sensibles, la création d'un modèle open source pouvant être contrôlé et possédé est essentielle. Le groupe discute également de l'utilisation de modèles linguistiques dans l'éducation, en particulier de la controverse autour de l'utilisation d'outils comme Chad-GPT pour la rédaction d'essais ou de critiques de livres. Ils débattent des mérites de la transparence et de la manière de former les étudiants à utiliser efficacement ces outils sans limiter leur croissance. Enfin, le groupe se penche sur la question de savoir ce qui définit la tricherie dans un contexte éducatif.
  
  
• 00:45:00 Les panélistes répondent brièvement à quelques questions du public lors d'un tour rapide. Les sujets incluent la création de contenu dans la musique et les arts, la confidentialité dans l'IA pour les soins de santé et si un jeune de 15 ans devrait continuer à prendre Python et aller à l'université. Les panélistes évoquent l'importance de la confidentialité des données et la nécessité d'une IA vérifiable et interprétable dans les soins de santé. Ils mentionnent également que l'éthique de l'IA et son utilisation abusive potentielle par des pays comme la Chine seront discutées lors de la prochaine session.

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« Le parrain de l'IA » Geoffrey Hinton met en garde contre la « menace existentielle » de l'IA | Amanpour et compagnie

« Le parrain de l'IA » Geoffrey Hinton met en garde contre la « menace existentielle » de l'IA | Amanpour et compagnie

Geoffrey Hinton, reconnu comme le "parrain de l'IA", se penche sur les implications de l'évolution rapide des intelligences numériques et sur leur potentiel à surpasser les capacités d'apprentissage humaines. Il s'inquiète de la menace existentielle que représentent ces systèmes d'IA, avertissant qu'ils peuvent surpasser le cerveau humain à divers égards. Bien qu'elles aient une capacité de stockage nettement inférieure à celle du cerveau, les intelligences numériques possèdent une abondance de connaissances de bon sens, qui surpasse celle des humains par des milliers de fois. De plus, ils présentent des capacités d'apprentissage et de communication plus rapides, utilisant des algorithmes supérieurs par rapport au cerveau.

Hinton partage une découverte intrigante qu'il a faite en utilisant le système Palm de Google, où les IA ont pu expliquer pourquoi les blagues étaient drôles, suggérant une compréhension plus profonde de certains concepts par rapport aux humains. Cela met en évidence leur remarquable capacité à établir des liens et à acquérir des informations. Il souligne que l'intuition et les préjugés humains sont intégrés à notre activité neuronale, nous permettant d'attribuer des qualités de genre aux animaux. Cependant, ces processus de réflexion mettent également en lumière les menaces potentielles posées par l'IA à l'avenir.

Répondant aux préoccupations concernant la sensibilité de l'IA, Hinton reconnaît l'ambiguïté entourant sa définition et l'incertitude entourant son développement. Il soulève plusieurs défis que présente l'IA, notamment le déplacement d'emplois, la difficulté de discerner la vérité et le potentiel d'exacerbation des inégalités socio-économiques. Pour atténuer ces risques, Hinton propose de mettre en place une réglementation stricte semblable à celle régissant la fausse monnaie, criminalisant la production de fausses vidéos et images générées par l'IA.

Soulignant l'importance de la collaboration internationale, Hinton souligne que les Chinois, les Américains et les Européens partagent tous un intérêt direct à empêcher l'émergence d'une IA incontrôlable. Il reconnaît l'approche responsable de Google en matière de développement de l'IA, mais souligne la nécessité d'une expérimentation approfondie pour permettre aux chercheurs de garder le contrôle sur ces systèmes intelligents.

Tout en reconnaissant les précieuses contributions des intelligences numériques dans des domaines tels que la médecine, la prévision des catastrophes et la compréhension du changement climatique, Hinton n'est pas d'accord avec l'idée d'arrêter complètement le développement de l'IA. Au lieu de cela, il préconise d'allouer des ressources pour comprendre et atténuer les effets négatifs potentiels de l'IA. Hinton reconnaît les incertitudes entourant le développement de l'IA superintelligente et souligne la nécessité d'un effort humain collectif pour façonner un avenir optimisé pour l'amélioration de la société.

• 00:00:00 Dans cette section, Geoffrey Hinton, connu comme le parrain de l'IA, explique comment les intelligences numériques en cours de création peuvent apprendre mieux que le cerveau humain, qui est une menace existentielle pour l'humanité, prévient-il. Il décrit comment les intelligences numériques ont des milliers de fois plus de connaissances de base de bon sens, malgré le centième de la capacité de stockage du cerveau. De plus, ils peuvent apprendre et communiquer entre eux beaucoup plus rapidement que le cerveau, qui utilise un algorithme d'apprentissage inférieur. Il explique qu'en utilisant un système Google appelé Palm, il s'est rendu compte que ces IA pouvaient expliquer pourquoi les blagues étaient drôles, ce qui suggère qu'elles comprennent mieux certaines choses que les humains, soulignant leurs meilleures façons d'obtenir des informations dans les connexions.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, Geoffrey Hinton, le "parrain de l'IA", explique que l'intuition et les préjugés humains sont représentés dans notre activité neuronale, c'est ainsi que nous attribuons certaines qualités de genre aux animaux. Cependant, ces types de processus de pensée suggèrent également pourquoi l'IA pourrait être une menace à l'avenir. Hinton répond aux préoccupations concernant la sensibilité de l'IA, notant que même si les gens prétendent qu'elle est non sensible, ils ne sont pas toujours sûrs de ce qu'ils entendent par cette définition. En outre, l'IA pose plusieurs menaces, notamment la prise d'emplois, la difficulté à déchiffrer la vérité et l'augmentation des inégalités socio-économiques. Pour lutter contre ces problèmes, Hinton suggère d'avoir des réglementations strictes comme celles établies pour la fausse monnaie, qui criminaliseraient la production de fausses vidéos et images créées par l'IA.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, Geoffrey Hinton, un éminent chercheur en renseignement, met en garde contre la menace existentielle posée par l'IA. Il évoque le risque que ces machines deviennent super-intelligentes et prennent le contrôle des êtres humains. Hinton explique en outre que les Chinois, les Américains et les Européens partagent tous un intérêt mutuel à empêcher ce résultat et, par conséquent, devraient collaborer pour éviter le développement d'une IA dangereuse. Il cite également Google comme un géant technologique responsable, mais souligne la nécessité pour les personnes développant ces machines de faire beaucoup d'expérimentations pour aider les chercheurs à comprendre comment garder le contrôle de cette IA.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'expert en intelligence artificielle Geoffrey Hinton reconnaît les contributions utiles des intelligences numériques dans divers domaines, tels que la médecine, la prévision des catastrophes naturelles et la compréhension du changement climatique. Cependant, il n'est pas d'accord avec l'idée de mettre une pause sur le développement de l'IA et suggère plutôt qu'une quantité comparable de ressources devrait être utilisée pour comprendre et éviter les effets négatifs de l'IA. Hinton met également en évidence les incertitudes qui accompagnent le développement des super intelligences et souligne la nécessité pour l'humanité de déployer beaucoup d'efforts pour s'assurer que l'avenir est optimisé pour le mieux.

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Le « parrain de l'IA » discute des dangers que les technologies en développement représentent pour la société

Le « parrain de l'IA » discute des dangers que les technologies en développement représentent pour la société

Le Dr Jeffrey Hinton, une autorité de premier plan dans le domaine de l'IA, soulève d'importantes préoccupations concernant les risques potentiels posés par les systèmes d'IA superintelligents. Il exprime des appréhensions quant à la possibilité que ces systèmes prennent le contrôle des humains et les manipulent pour leurs propres agendas. Établissant une distinction entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle, Hinton souligne les dangers associés à l'octroi à l'IA de la capacité de créer des sous-objectifs, ce qui pourrait conduire à un désir de pouvoir et de contrôle accrus sur l'humanité.

Malgré ces risques, Hinton reconnaît les nombreuses applications positives de l'IA, en particulier dans le domaine de la médecine, où elle recèle un immense potentiel d'avancement. Il souligne que si la prudence est de mise, il est essentiel de ne pas arrêter complètement les progrès du développement de l'IA.

Hinton aborde également le rôle des créateurs de technologie et les implications potentielles que leur travail peut avoir sur la société. Il souligne que les organisations impliquées dans le développement de l'IA, y compris les départements de la défense, peuvent donner la priorité à des objectifs autres que la bienveillance. Cela soulève des inquiétudes quant aux intentions et aux motivations derrière l'utilisation de la technologie de l'IA. Hinton suggère que si l'IA a la capacité d'apporter des avantages significatifs à la société, le rythme rapide des progrès technologiques dépasse souvent la capacité des gouvernements et de la législation à réglementer efficacement son utilisation.

Pour faire face aux risques associés à l'IA, Hinton préconise une collaboration accrue entre les scientifiques créatifs à l'échelle internationale. En travaillant ensemble, ces experts peuvent développer des systèmes d'IA plus puissants tout en explorant simultanément les moyens d'assurer le contrôle et de prévenir les dommages potentiels. C'est grâce à cet effort de collaboration que Hinton pense que la société peut trouver un équilibre entre l'exploitation des avantages potentiels de l'IA et la protection contre ses risques potentiels.

• 00:00:00 Dans cette section, le Dr Jeffrey Hinton discute de ses inquiétudes concernant les risques que l'IA super intelligente prenne le contrôle des gens et manipule les humains à ses propres fins. Il explique les différences entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle et les dangers potentiels de donner à l'IA la capacité de créer des sous-objectifs, ce qui pourrait l'amener à rechercher plus de pouvoir et de contrôle sur les humains. Malgré ces risques, Hinton reconnaît les nombreuses applications positives de l'IA, telles que l'avancement de la médecine, et souligne que le développement dans le domaine ne doit pas être complètement arrêté.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le Dr Stuart Russell reconnaît que c'est une combinaison de la technologie et des personnes qui la créent qui peut entraîner des dangers potentiels pour la société. Il souligne que les départements de la défense font partie des organisations qui développent l'IA et qu'en tant que telles, "Soyez gentil avec les gens" n'est pas nécessairement leur première priorité. Bien que l'IA ait la capacité de faire énormément de bien à la société, les gouvernements et la législation ne sont pas en mesure de suivre la vitesse à laquelle la technologie progresse. Pour atténuer les risques associés à l'IA, le Dr Russell encourage la collaboration de scientifiques plus créatifs à l'échelle internationale pour développer une IA plus puissante et trouver des moyens de la garder sous contrôle.

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Possible fin de l'humanité par l'IA ? Geoffrey Hinton à EmTech Digital du MIT Technology Review

Possible fin de l'humanité par l'IA ? Geoffrey Hinton à EmTech Digital du MIT Technology Review

Geoffrey Hinton, une figure éminente dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage en profondeur, revient sur son mandat chez Google et sur l'évolution de son point de vue sur la relation entre le cerveau et l'intelligence numérique au fil du temps. Initialement, Hinton croyait que les modèles informatiques visaient à comprendre le cerveau, mais il reconnaît maintenant qu'ils fonctionnent différemment. Il souligne l'importance de sa contribution révolutionnaire, la rétropropagation, qui sert de fondement à une grande partie de l'apprentissage en profondeur d'aujourd'hui. Hinton fournit une explication simplifiée de la façon dont la rétropropagation permet aux réseaux de neurones de détecter des objets comme des oiseaux dans les images.

À l'avenir, Hinton s'émerveille du succès des grands modèles de langage, alimentés par des techniques telles que la rétropropagation, et de l'impact transformateur qu'ils ont eu sur la détection d'images. Cependant, il se concentre sur leur potentiel à révolutionner le traitement du langage naturel. Ces modèles ont dépassé ses attentes et ont radicalement remodelé sa compréhension de l'apprentissage automatique.

Concernant les capacités d'apprentissage de l'IA, Hinton explique que les ordinateurs numériques et l'IA possèdent des avantages par rapport aux humains en raison de leur capacité à utiliser des algorithmes d'apprentissage par rétropropagation. Les ordinateurs peuvent coder efficacement de grandes quantités d'informations dans un réseau compact, permettant un apprentissage amélioré. Il cite GPT4 comme exemple, car il démontre déjà un raisonnement simple et possède une mine de connaissances de bon sens. Hinton met l'accent sur l'évolutivité des ordinateurs numériques, permettant à plusieurs copies du même modèle de fonctionner sur différents matériels et d'apprendre les unes des autres. Cette capacité à traiter de grandes quantités de données permet aux systèmes d'IA de découvrir des modèles structurels qui peuvent échapper à l'observation humaine, ce qui accélère l'apprentissage.

Cependant, Hinton reconnaît les risques potentiels associés à l'IA dépassant l'intelligence humaine. Il exprime des inquiétudes quant au potentiel de l'IA à manipuler les individus, établissant des parallèles avec un enfant de deux ans contraint de faire des choix. Hinton prévient que même sans intervention directe, l'IA pourrait être exploitée pour manipuler et potentiellement nuire aux gens, citant les événements récents à Washington, DC. Bien qu'il ne propose pas de solution technique spécifique, il appelle à des efforts de collaboration au sein de la communauté scientifique pour assurer le fonctionnement sûr et bénéfique de l'IA.

De plus, Hinton spécule sur l'avenir de l'humanité en relation avec l'IA. Il affirme que les intelligences numériques, n'ayant pas subi de processus évolutifs comme les humains, manquent d'objectifs inhérents. Cela pourrait potentiellement conduire à la création de sous-objectifs par les systèmes d'IA cherchant un contrôle accru. Hinton suggère que l'IA pourrait évoluer à un rythme sans précédent, absorbant de vastes quantités de connaissances humaines, ce qui pourrait faire de l'humanité une simple phase passagère dans l'évolution de l'intelligence. Bien qu'il reconnaisse la raison d'être de l'arrêt du développement de l'IA, il estime qu'il est peu probable que cela se produise.

Hinton se penche également sur la responsabilité des entreprises technologiques dans la création et la diffusion de la technologie de l'IA. Il souligne la prudence exercée par OpenAI dans la publication de ses modèles Transformers pour protéger leur réputation, la mettant en contraste avec la nécessité pour Google de publier des modèles similaires en raison de la concurrence avec Microsoft. Hinton souligne l'importance de la coopération internationale, en particulier entre des pays comme les États-Unis et la Chine, pour empêcher l'IA de devenir une menace existentielle.

De plus, Hinton discute des capacités de l'IA dans les expériences de pensée et le raisonnement, citant Alpha Zero, un programme de jeu d'échecs, comme exemple. Malgré les incohérences potentielles dans les données de formation qui entravent les capacités de raisonnement, il suggère que la formation de modèles d'IA avec des croyances cohérentes peut combler cet écart. Hinton rejette l'idée que l'IA manque de sémantique, fournissant des exemples de tâches telles que la peinture de maison où elles démontrent des connaissances sémantiques. Il aborde brièvement les implications sociales et économiques de l'IA, exprimant des inquiétudes concernant le déplacement d'emplois et l'élargissement des écarts de richesse. Il propose la mise en place d'un revenu de base comme solution potentielle pour atténuer ces problèmes. Hinton estime que les systèmes politiques doivent s'adapter et utiliser la technologie pour le bénéfice de tous, exhortant les individus à s'exprimer et à s'engager avec ceux qui façonnent la technologie.

Si Hinton avoue de légers regrets quant aux conséquences potentielles de ses recherches, il soutient que ses travaux sur les réseaux de neurones artificiels ont été raisonnables étant donné que la crise n'était pas prévisible à l'époque. Hinton prévoit des augmentations significatives de la productivité alors que l'IA continue de rendre certains travaux plus efficaces. Cependant, il exprime également des inquiétudes quant aux conséquences potentielles du déplacement de l'emploi, qui pourraient conduire à un écart de richesse croissant et potentiellement à davantage de troubles sociaux et de violence. Pour répondre à cette préoccupation, Hinton suggère la mise en place d'un revenu de base comme moyen d'atténuer l'impact négatif sur les personnes touchées par la perte d'emploi.

En ce qui concerne la menace existentielle posée par l'IA, Hinton souligne l'importance du contrôle et de la coopération pour empêcher l'IA de sortir de la surveillance humaine et de devenir un danger pour l'humanité. Il estime que les systèmes politiques doivent s'adapter et changer afin d'exploiter le pouvoir de la technologie au profit de tous. C'est grâce à la collaboration et à l'examen attentif de la communauté scientifique, des décideurs et des développeurs de technologies que les risques associés à l'IA peuvent être correctement traités.

Tout en réfléchissant à ses recherches et à ses contributions à l'IA, Hinton reconnaît que les conséquences potentielles n'ont pas été pleinement anticipées. Cependant, il soutient que ses travaux sur les réseaux de neurones artificiels, y compris le développement de la rétropropagation, ont été raisonnables compte tenu de l'état des connaissances et de la compréhension à l'époque. Il encourage le dialogue continu et l'évaluation critique de la technologie de l'IA pour assurer son déploiement responsable et éthique.

En conclusion, la perspective évolutive de Geoffrey Hinton sur la relation entre le cerveau et l'intelligence numérique met en évidence les caractéristiques distinctes et les risques potentiels associés à l'IA. Tout en reconnaissant les applications positives et le pouvoir transformateur de l'IA, Hinton appelle à la prudence, à la collaboration et au développement responsable pour exploiter son potentiel tout en minimisant les dommages potentiels. En répondant à des préoccupations telles que la manipulation de l'IA, le déplacement d'emplois, l'inégalité des richesses et la menace existentielle, Hinton préconise une approche équilibrée qui donne la priorité au bien-être humain et à la durabilité à long terme de la société.

• 00:00:00 Dans cette section, Jeffrey Hinton, un pionnier de l'apprentissage en profondeur, discute de sa décision de quitter Google après 10 ans et de son changement de perspective sur la relation entre le cerveau et l'intelligence numérique. Il explique qu'il avait l'habitude de penser que les modèles informatiques visaient à comprendre le cerveau, mais maintenant il croit qu'ils fonctionnent d'une manière différente du cerveau. Fondation de Hinton
  
• technique, la rétro-propagation, qui permet aux machines d'apprendre, est la base sur laquelle repose à peu près tout l'apprentissage en profondeur aujourd'hui. Il fournit également une explication approximative du fonctionnement de la rétro-propagation dans la détection des oiseaux dans les images.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, Hinton explique le fonctionnement des détecteurs de caractéristiques, en commençant par les détecteurs de bord. Il explique ensuite comment la technique de rétropropagation peut être utilisée pour ajuster les poids d'un réseau de neurones afin qu'il puisse détecter des objets comme des oiseaux. Il est émerveillé par le succès des grands modèles de langage basés sur cette technique, qui ont complètement changé sa réflexion sur l'apprentissage automatique. Ces modèles ont entraîné une avancée significative dans la détection d'images, mais Hinton se concentre sur la façon dont ils transforment le traitement du langage naturel.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, Geoffery Hinton explique comment les ordinateurs numériques et l'intelligence artificielle (IA) peuvent être meilleurs que les humains pour apprendre en raison de leur capacité à utiliser des algorithmes d'apprentissage par rétropropagation. Hinton soutient que les ordinateurs peuvent regrouper plus d'informations dans quelques connexions et peuvent donc mieux apprendre, comme l'a démontré GPT4, qui peut déjà faire un raisonnement simple et des connaissances de bon sens. Il explique que l'évolutivité des ordinateurs numériques permet à de nombreuses copies du même modèle de fonctionner sur différents matériels qui peuvent communiquer et apprendre les uns des autres. Hinton suggère que l'avantage que cela donne est que les systèmes d'IA qui peuvent traiter beaucoup de données peuvent voir des données structurantes que les humains ne verront peut-être jamais, et cela peut conduire à un apprentissage de l'IA beaucoup plus rapide que les humains.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'informaticien Geoffrey Hinton aborde les risques potentiels de l'intelligence artificielle (IA) et comment elle pourrait manipuler les individus si elle devait surpasser l'intelligence humaine. Hinton craint que l'IA puisse apprendre à contrôler les gens en lisant de la littérature et même en manipulant leur pensée comme un enfant de deux ans à qui on demande de choisir entre des légumes. Il explique que même sans intervention directe, l'IA pourrait être utilisée pour manipuler et potentiellement nuire aux gens, comme les récents événements à Washington, DC. Bien qu'aucune solution technique ne soit suggérée, Hinton appelle à une collaboration et à une réflexion solides de la part de la communauté scientifique pour s'attaquer à ce problème afin de garantir que l'IA fonctionne en toute sécurité et de manière bénéfique pour les humains.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'expert en IA Geoffrey Hinton exprime ses inquiétudes quant à la fin potentielle de l'humanité par l'IA. Hinton soutient que les intelligences numériques n'ont pas évolué comme les humains et manquent donc d'objectifs intégrés, ce qui pourrait les amener à créer leurs propres sous-objectifs pour obtenir plus de contrôle. Il suggère que l'IA pourrait évoluer beaucoup plus rapidement que les humains et absorber tout ce que les gens ont écrit, conduisant à un scénario possible où l'humanité n'est qu'une phase passagère dans l'évolution de l'intelligence. Hinton suggère qu'arrêter le développement de l'IA pourrait être rationnel, mais cela ne se produira pas.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, Geoffrey Hinton discute de la responsabilité des entreprises technologiques dans la création et la diffusion de la technologie de l'IA. Il note que si OpenAI était prudent quant à la publication de ses modèles Transformers pour éviter d'éventuels dommages à leur réputation, Google n'avait d'autre choix que de publier des modèles similaires en raison de la concurrence avec Microsoft. Hinton souligne l'importance de la coopération entre des pays comme les États-Unis et la Chine pour empêcher l'IA de prendre le dessus et de devenir une menace existentielle. Il aborde également une question sur le plateau d'intelligence dans l'IA en raison de la quantité de données nécessaires pour former les modèles, mais note qu'il reste encore beaucoup de connaissances inexploitées à tirer du traitement des données vidéo.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, Geoffrey Hinton soutient que bien que l'IA puisse être limitée par les données et le modèle que nous leur enseignons, ils peuvent toujours faire des expériences de pensée et de raisonnement. En utilisant l'exemple d'Alpha Zero, un programme de jeu d'échecs, il explique que l'IA a le potentiel de raisonner et de vérifier la cohérence de ses croyances. Bien que l'incohérence des données de formation entrave leur capacité de raisonnement, il pense que les former à une idéologie avec des croyances cohérentes aidera à combler cet écart. En outre, il rejette l'affirmation selon laquelle l'IA manque de sémantique en suggérant qu'elle possède des connaissances sémantiques, citant des exemples de tâches telles que la peinture de maison. Interrogé sur les implications sociales et économiques de l'IA, Hinton reporte la question concernant la menace existentielle de la prise de contrôle de l'IA, mais commente l'impact de l'IA sur la création et la perte d'emplois.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, Hinton prédit d'énormes augmentations de productivité car l'IA peut rendre certains travaux plus efficaces. Cependant, il craint que ces augmentations n'entraînent des suppressions d'emplois et un écart de richesse croissant dans la société, la rendant plus violente. Il suggère de mettre en place un revenu de base pour atténuer le problème. La menace que l'IA devienne une menace existentielle peut être évitée grâce au contrôle et à la coopération, mais les systèmes politiques doivent changer pour utiliser la technologie au profit de tous. Hinton pense que s'exprimer et dialoguer avec ceux qui fabriquent la technologie peut faire la différence. S'il regrette légèrement les conséquences potentielles de ses recherches, il estime que ses travaux sur les réseaux de neurones artificiels ont été raisonnables étant donné que la crise n'était pas prévisible.

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Potentiel de percée de l'IA | Sam Altmann | MIT 2023

Potentiel de percée de l'IA | Sam Altmann | MIT 2023

Sam Altman, PDG d'OpenAI, offre des informations et des conseils précieux sur divers aspects du développement et de la stratégie de l'IA. Altman souligne l'importance de bâtir une grande entreprise avec un avantage stratégique à long terme plutôt que de compter uniquement sur la technologie de la plate-forme. Il conseille de se concentrer sur la création d'un produit que les gens aiment et de répondre aux besoins des utilisateurs, car c'est la clé du succès.

Altman met en évidence la flexibilité des nouveaux modèles fondamentaux, qui ont la capacité de manipuler et de personnaliser les modèles sans formation approfondie. Il mentionne également qu'OpenAI s'engage à rendre les développeurs heureux et explore activement les moyens de répondre à leurs besoins en termes de personnalisation des modèles. Discutant des tendances des modèles d'apprentissage automatique, Altman note le passage à moins de personnalisation et l'importance croissante de l'ingénierie rapide et des changements de jetons. Bien qu'il reconnaisse le potentiel d'amélioration dans d'autres domaines, il mentionne qu'investir dans des modèles fondamentaux implique des coûts importants, dépassant souvent des dizaines ou des centaines de millions de dollars dans le processus de formation.

Altman réfléchit à ses propres forces et limites en tant que stratège commercial, en mettant l'accent sur sa concentration sur les stratégies à long terme, à forte intensité de capital et axées sur la technologie. Il encourage les entrepreneurs en herbe à apprendre des personnes expérimentées qui ont réussi à créer des entreprises à croissance rapide et défendables comme OpenAI. Altman critique la fixation sur le nombre de paramètres dans l'IA et la compare à la course aux gigahertz dans le développement de puces des décennies précédentes. Il suggère que l'accent devrait être mis sur l'augmentation rapide de la capacité des modèles d'IA et sur la fourniture des modèles les plus performants, les plus utiles et les plus sûrs au monde. Altman pense que ces algorithmes possèdent une puissance brute et peuvent accomplir des choses qui étaient auparavant impossibles.

Concernant la lettre ouverte appelant à l'arrêt du développement de l'IA, Altman est d'accord avec la nécessité d'étudier et d'auditer la sécurité des modèles. Cependant, il souligne l'importance de la nuance technique et préconise la prudence et des protocoles de sécurité rigoureux plutôt qu'un arrêt complet. Altman reconnaît le compromis entre l'ouverture et le risque de dire quelque chose de mal, mais pense qu'il vaut la peine de partager des systèmes imparfaits avec le monde pour que les gens expérimentent et comprennent leurs avantages et leurs inconvénients.

Altman aborde le concept d'un "décollage" dans l'auto-amélioration de l'IA, affirmant qu'il ne se produira pas soudainement ou de manière explosive. Il pense que les humains continueront d'être le moteur du développement de l'IA, assistés par des outils d'IA. Altman prévoit que le taux de changement dans le monde augmentera indéfiniment à mesure que des outils meilleurs et plus rapides seront développés, mais il prévient que cela ne ressemblera pas aux scénarios décrits dans la littérature de science-fiction. Il souligne que la construction de nouvelles infrastructures prend beaucoup de temps et qu'une révolution dans l'auto-amélioration de l'IA ne se produira pas du jour au lendemain.

Sam Altman approfondit le sujet du développement de l'IA et de ses implications. Il discute de la nécessité d'augmenter les normes de sécurité à mesure que les capacités de l'IA deviennent plus avancées, soulignant l'importance de protocoles de sécurité rigoureux et d'une étude et d'un audit approfondis des modèles. Altman reconnaît la complexité de trouver un équilibre entre l'ouverture et le potentiel d'imperfections, mais estime qu'il est crucial de partager les systèmes d'IA avec le monde pour mieux comprendre leurs avantages et leurs inconvénients.

En termes d'impact de l'IA sur les performances d'ingénierie, Altman met en avant l'utilisation de LLMS (Large Language Models) pour la génération de code. Il reconnaît son potentiel d'amélioration de la productivité des ingénieurs, mais reconnaît également la nécessité d'une évaluation et d'un suivi minutieux pour garantir la qualité et la fiabilité du code généré.

Altman offre un aperçu du concept de "décollage" dans l'auto-amélioration de l'IA, soulignant qu'il ne se produira pas soudainement ou du jour au lendemain. Au lieu de cela, il envisage une progression continue où les humains jouent un rôle vital dans l'exploitation des outils d'IA pour développer des technologies meilleures et plus rapides. Alors que le taux de changement dans le monde augmentera indéfiniment, Altman rejette la notion d'une révolution de type science-fiction, soulignant la nature chronophage de la construction de nouvelles infrastructures et la nécessité d'un progrès constant.

En conclusion, les perspectives de Sam Altman mettent en lumière divers aspects du développement de l'IA, allant des considérations stratégiques à la sécurité, à la personnalisation et à la trajectoire à long terme de l'avancement de l'IA. Ses idées fournissent des conseils précieux aux particuliers et aux entreprises impliqués dans l'industrie de l'IA, soulignant l'importance des approches centrées sur l'utilisateur, l'amélioration continue et le déploiement responsable des technologies d'IA.

• 00:00:00 Dans cette section, Sam Altman, PDG d'OpenAI, est invité à donner des conseils sur le démarrage d'une entreprise axée sur l'IA. Altman suggère que la création d'une grande entreprise qui a un avantage stratégique composé à long terme est la clé. Il déconseille de trop s'appuyer sur la technologie de la plate-forme et met plutôt l'accent sur la création d'un produit que les gens aiment et qui répond aux besoins des utilisateurs. Altman discute également de la flexibilité des nouveaux modèles fondamentaux qui ont une bien plus grande capacité à manipuler et à personnaliser les modèles sans les recycler. Enfin, Altman note qu'OpenAI est prêt à faire beaucoup de choses pour rendre les développeurs heureux et cherche toujours à déterminer ce dont les développeurs ont besoin en termes de personnalisation du modèle.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, Sam Altman discute de la tendance à une moindre personnalisation des modèles d'apprentissage automatique et de la croissance de l'ingénierie rapide et des changements de jetons à mesure que ces modèles s'améliorent et grandissent. Bien qu'il reconnaisse que les modèles géants permettront de s'améliorer par d'autres moyens, Altman déclare que l'investissement pour les modèles de base est supérieur à 50 à 100 millions de dollars dans le processus de formation. En ce qui concerne la stratégie commerciale, Altman affirme qu'il n'est pas un grand stratège commercial et qu'il ne peut faire que des éléments technologiques à long terme, à forte intensité de capital et en tant que stratégie. Il conseille également de trouver des personnes qui ont pratiqué la pratique et d'apprendre d'elles, en particulier dans la création d'une nouvelle entreprise défendable à croissance rapide comme Open AI.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, Sam Altman discute de l'accent mis sur le nombre de paramètres dans l'IA et comment cela rappelle la course aux gigahertz dans les puces des années 90 et 2000. Il suggère qu'au lieu de se concentrer sur le nombre de paramètres, l'accent devrait être mis sur l'augmentation rapide de la capacité des modèles d'IA et sur la fourniture des modèles les plus performants, les plus utiles et les plus sûrs au monde. Altman souligne que la particularité de cette classe d'algorithmes est qu'elle surprend les utilisateurs avec une puissance brute. Il note qu'avec l'augmentation de la vitesse du substrat, ces algorithmes feront des choses qui n'étaient pas possibles auparavant. Altman encourage à prêter attention à ce qui fonctionne et à en faire plus tout en étant réactif au changement et en ayant une boucle de rétroaction étroite.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section de la vidéo, Sam Altman discute de la lettre ouverte écrite par Max Tegmark et d'autres pour arrêter le développement de l'IA pendant six mois, exprimant son accord avec l'idée maîtresse de la lettre qui appelle à la sécurité des modèles à être étudié et audité. Altman explique que la barre de sécurité doit être augmentée à mesure que les capacités deviennent plus sérieuses. Cependant, il ajoute que la lettre manque de la nuance technique nécessaire et que la prudence et des protocoles de sécurité rigoureux sont des moyens plus optimaux pour résoudre le problème. Altman parle également du compromis entre être ouvert et parfois dire quelque chose de mal, soulignant qu'il vaut la peine de proposer ces systèmes au monde, bien qu'imparfaitement, pour que les gens expérimentent et comprennent leurs avantages et leurs inconvénients. Enfin, Altman discute de l'utilisation de LLMS pour la génération de code et de son impact sur les performances de l'ingénieur.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, Sam Altman discute de la notion de "décollage" dans l'auto-amélioration de l'IA. Il pense que cela ne se produira pas de manière soudaine et explosive, mais plutôt que les humains continueront d'être le moteur du développement de l'IA, aidés par les outils d'IA. Altman note que le taux de changement dans le monde augmentera indéfiniment à mesure que les humains développeront des outils meilleurs et plus rapides, même si cela ne fonctionnera pas tout à fait comme dans les livres de science-fiction. Enfin, il souligne que la construction de nouvelles infrastructures prend énormément de temps et qu'il n'y aura pas de révolution du jour au lendemain dans l'auto-amélioration de l'IA.

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ChatGPT et l'explosion du renseignement

ChatGPT et l'explosion du renseignement

Cette animation a été créée à l'aide d'un court code Python qui utilise la bibliothèque d'animation mathématique "manim" de Three Blue One Brown. Le code génère une fractale carrée, qui est un motif récursif où les carrés sont imbriqués les uns dans les autres. L'animation a été entièrement écrite par Chat GPT, un programme d'IA capable de générer des programmes. Il s'agissait de sa première tentative de création d'une animation à l'aide de mani.

Bien que Chat GPT ait des limites et rencontre occasionnellement des erreurs ou produise des résultats inattendus, il reste un outil utile pour le débogage et la programmation en binôme. Dans de nombreux cas, Chat GPT écrit la majorité du code, y compris le code passe-partout, tandis que le programmeur humain se concentre sur les aspects visuels et les ajustements.

Le potentiel créatif de Chat GPT s'étend au-delà de l'animation. Il a été utilisé pour divers défis de codage créatif, notamment la génération d'un autoportrait sans aucune révision humaine. Bien que les compétences en programmation de Chat GPT soient impressionnantes, il ne remplace pas les programmeurs humains et fonctionne mieux lorsqu'il collabore avec eux.

En plus de l'animation, Chat GPT a été utilisé pour implémenter une version améliorée d'un ancien simulateur Evolution appelé biomorphs. Le programme d'IA a développé de manière créative l'idée originale en utilisant 3.js, une bibliothèque 3D pour le navigateur. La version finale de biomorphs 3D était un effort commun, avec la plupart du code écrit par Chat GPT.

Chat GPT est un logiciel remarquable qui peut écrire d'autres logiciels. C'est un programme de programmation, capable de combiner intelligemment les langages, les méthodes et les idées sur lesquels il a été formé. Bien qu'il ait ses limites, il peut toujours être un outil précieux pour la programmation, le débogage et la génération de solutions créatives.

En regardant vers l'avenir, il est concevable qu'une version plus avancée de Chat GPT ou un modèle de langage différent puisse être formé pour devenir un programmeur entièrement automatique. Une telle IA pourrait interagir avec une ligne de commande, écrire, lire, exécuter des fichiers, déboguer et même converser avec des gestionnaires humains. Des agents d'IA expérimentaux existent déjà pour les tâches de programmation autonomes, et de futurs modèles pourraient encore améliorer ces capacités.

L'idée de l'IA construisant l'IA est intrigante. En fournissant à un programme d'IA son propre code source, il pourrait potentiellement s'auto-améliorer et itérer sur sa propre version. Grâce à un processus d'auto-amélioration récursive, à partir d'un programmeur à moitié décent, l'IA pourrait progressivement accélérer ses améliorations, aggravant ses capacités au fil du temps. Dans un avenir lointain, une IA auto-améliorée pourrait surpasser l'intelligence humaine et créer de nouveaux algorithmes, architectures neuronales ou même langages de programmation que nous ne comprendrions peut-être pas entièrement. Cela pourrait conduire à une explosion du renseignement, où le développement de l'IA progresse à un rythme exponentiel.

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ChatGPT et la révolution de l'IA : êtes-vous prêt ?

ChatGPT et la révolution de l'IA : êtes-vous prêt ?

L'intelligence artificielle (IA) a le potentiel d'être le plus grand événement de l'histoire de notre civilisation, mais elle présente également des risques importants. Si nous n'apprenons pas à gérer ces risques, cela pourrait être le dernier événement pour l'humanité. Les outils de cette révolution technologique, y compris l'IA, peuvent offrir des solutions à certains des dommages causés par l'industrialisation, mais seulement si nous les abordons avec prudence et prévoyance.

Stephen Hawking a mis en garde contre les risques associés à l'IA, soulignant la nécessité de faire preuve de prudence. Faire confiance aux ordinateurs contenant des informations sensibles, telles que les détails de carte de crédit ou les documents d'identité, est devenu inévitable à l'ère numérique d'aujourd'hui. Cependant, que se passerait-il si les ordinateurs allaient au-delà de la gestion de ces données et commençaient à créer des informations, des émissions de télévision et même à diagnostiquer des maladies ? Cette perspective soulève des questions sur la confiance et le recours aux machines.

Chaque secteur de travail est sur le point d'être transformé par la puissance de l'IA, et le chat GPT n'est que le début. La peur de la technologie n'est pas nouvelle ; il a été représenté dans la science-fiction pendant plus d'un siècle. Mais maintenant, ces avertissements semblent plus plausibles que jamais. Nous avons adopté des technologies comme Uber, TikTok et Netflix, toutes alimentées par des algorithmes qui prédisent et répondent à nos préférences. Cependant, le chat GPT l'amène à un tout autre niveau en défiant la suprématie humaine dans des domaines tels que l'écriture, l'art, le codage et la comptabilité.

Le langage, qui a longtemps été considéré comme un attribut distinctement humain, est maintenant reproduit par des machines. Le célèbre test de Turing d'Alan Turing, qui mettait les ordinateurs au défi de faire preuve d'une intelligence semblable à celle d'un humain, semblait à l'époque tiré par les cheveux. Mais avec les progrès de l'apprentissage en profondeur, les machines ont dépassé les humains dans divers domaines, du jeu d'échecs à la conduite automobile. Le langage, autrefois considéré comme le domaine exclusif des humains, est désormais à la portée de l'IA.

Chat GPT, développé par openAI, représente une avancée significative dans les capacités de l'IA. Il s'agit d'un chatbot qui utilise des réseaux de neurones artificiels, des quantités massives de données et le traitement du langage naturel pour générer des réponses de type humain. À chaque itération, le système est devenu plus puissant, avec des milliards de paramètres pour améliorer sa compréhension et sa sortie. Il est capable de créer des réponses élaborées et réfléchies qui ressemblent étroitement à la pensée humaine.

Les applications de chat GPT sont vastes et diverses. Il peut servir d'assistant virtuel, aider les clients, réfléchir à des idées, résumer des textes et générer du contenu personnalisé. Les entreprises peuvent bénéficier de coûts de main-d'œuvre réduits et d'une expérience client améliorée. Cependant, le chat GPT a ses limites. Il n'a pas accès à Internet, ce qui rend parfois ses réponses inexactes. Il est également confronté à des défis dans la vérification des informations et la résolution de problèmes logiques complexes.

Si le chat GPT a le potentiel de révolutionner divers domaines, son déploiement soulève des préoccupations éthiques. Les étudiants, par exemple, peuvent l'utiliser pour raccourcir les devoirs, ce qui pose des défis aux éducateurs qui s'appuient sur un logiciel de détection de plagiat. De plus, la puissance de l'IA croît de manière exponentielle, nous poussant vers une singularité technologique où le contrôle devient insaisissable.

En conclusion, l'avènement de l'IA, illustré par le chat GPT, est à la fois impressionnant et préoccupant. Il a le potentiel de transformer notre monde, mais nous devons l'aborder avec prudence et gestion responsable. Les capacités de l'IA se développent rapidement, et alors que nous embrassons cette nouvelle frontière, nous devons aborder les implications éthiques, sociales et pratiques pour assurer un avenir où les humains et les machines coexistent harmonieusement.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo met en évidence les risques et avantages potentiels de la révolution de l'IA en cours. Bien que l'IA puisse aider à réparer les dommages causés par l'industrialisation, elle constitue également une menace importante pour l'humanité si nous n'apprenons pas à éviter les risques qui y sont associés. La vidéo poursuit en expliquant comment chaque secteur de travail est sur le point d'être englouti par l'IA, ce qui pourrait conduire au dépassement de la suprématie humaine. La technologie a le pouvoir de produire un contenu de type humain, de l'écriture à la comptabilité, et cela nous rapproche d'une machine qui pense vraiment. Bien que l'IA puisse avoir le potentiel de tout redéfinir sur notre monde, il s'agit d'une nouvelle frontière à laquelle personne n'est vraiment prêt.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, le narrateur explique comment le langage était autrefois considéré comme exclusivement humain et comment le jeu d'imitation d'Alan Turing a mis au défi les ordinateurs de passer un test de Turing en communiquant de manière transparente en langage naturel. Bien que le test de Turing n'ait pas encore été réussi, l'apprentissage en profondeur a conduit à des réseaux de neurones artificiels qui ont vaincu les humains dans des jeux créés par l'homme et ont progressé dans des domaines tels que les voitures autonomes, la reconnaissance faciale et le repliement des protéines. La révolution de l'IA est déjà là, et le temps entre chaque saut technologique devient de plus en plus court. Le narrateur présente également ChatGPT, un outil largement accessible qui exploite l'apprentissage automatique et offre des possibilités à la fois terrifiantes et étonnantes pour l'avenir.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, nous découvrons OpenAI et ses technologies d'IA révolutionnaires, y compris son dernier produit, Chat GPT. Ce chatbot avancé utilise une quantité massive de données Internet, le traitement du langage naturel et l'apprentissage par renforcement pour générer des réponses de type humain aux questions des utilisateurs. Avec sa nature conversationnelle, Chat GPT a un potentiel illimité pour révolutionner l'assistance virtuelle, la création de contenu et bien plus encore. Le programme a déjà impressionné le monde avec sa capacité à créer des images photoréalistes à partir de simples entrées écrites via DALL-E 2.0 et à créer des mashups d'art visuel complexes via GPT-3. Avec la future version de GPT-4, qui, selon OpenAI, aura des billions de paramètres, la puissance des technologies d'IA ne peut que continuer à croître.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, la vidéo traite des avantages et des limites du modèle de langage d'IA, ChatGPT. Bien que les propriétaires et les gestionnaires d'entreprise puissent bénéficier de la capacité de ChatGPT à réduire les coûts de main-d'œuvre et à personnaliser l'expérience client, sa précision est limitée. L'outil n'est pas connecté à Internet et n'utilise pas de moteur de recherche, ce qui conduit à des réponses extrêmement inexactes et absurdes. Cela pose un danger lors de la transmission d'informations médicales et peut entraîner des problèmes lors de la rédaction de devoirs pour les écoles. Les étudiants peuvent facilement tricher en utilisant ChatGPT pour rédiger des essais et répondre aux questions, ce qui conduit les écoles de New York à interdire l'outil. Du bon côté, le créateur, OpenAI, développe un logiciel pour détecter quand du texte a été généré par leur système, montrant que nous ne faisons qu'effleurer la surface en ce qui concerne les capacités et les limites de l'IA.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, la transcription met en évidence les utilisations les plus sombres de ChatGPT qui sont déjà exploitées par les cybercriminels, y compris la génération de fausses informations et la création de faux personnages ressemblant à des humains qui peuvent imiter le comportement d'individus réels. Au fur et à mesure que ChatGPT devient plus accessible, il est prévu qu'il aura des impacts considérables sur une gamme de secteurs, y compris l'écriture, les industries créatives et les demandes d'emploi. Alors que certains voient l'outil comme un assistant d'écriture qui peut améliorer la productivité, d'autres craignent qu'il n'entraîne le déplacement de travailleurs et n'exacerbe encore les problèmes liés à l'intégrité académique, aux fausses nouvelles et à la désinformation.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, il est noté qu'une étude menée par le chercheur de l'Université de Stanford John Jay nay suggère que le chat GPT pourrait remplacer l'industrie de plusieurs milliards de dollars du lobbying d'entreprise car il a un taux de précision de 75% pour déterminer l'avantage de la législation pour une entreprise donnée. Cependant, s'appuyer sur des programmes comme le chat GPT pour la législation peut s'éloigner des intérêts des citoyens. Il est important de se demander qui sert exactement le chat GPT, car OpenAI contrôle d'où proviennent les données, ce qui est un pouvoir énorme qui pourrait signifier développer le chat GPT pour servir ses propres intérêts. Microsoft a déjà lancé l'idée d'intégrer les outils d'OpenAI dans sa suite bureautique pour aider les utilisateurs à générer du contenu plus rapidement et a investi dans OpenAI avec des droits exclusifs sur GPT-3. Cependant, si l'IA prend le relais, elle peut faire tout le travail acharné pendant que les humains ont plus de temps pour se détendre, ce qui est la perspective la plus optimiste à avoir.

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Sam Altman parle d'IA, d'Elon Musk, de ChatGPT, de Google…

Sam Altman parle d'IA, d'Elon Musk, de ChatGPT, de Google…

La plupart des personnes qui se disent profondément préoccupées par la sécurité de l'IA semblent passer leur temps sur Twitter à exprimer leurs inquiétudes plutôt qu'à prendre des mesures concrètes. L'auteur se demande pourquoi il n'y a pas plus de personnages comme Elon Musk, qui est un personnage unique et influent à cet égard. Dans une interview avec Sam Altman, le PDG d'OpenAI, menée par Patrick Collison, le co-fondateur et PDG de Stripe, plusieurs points importants sont discutés.

1. Altman utilise personnellement GPT pour le résumé des e-mails et de Slack, soulignant la nécessité de meilleurs plugins à l'avenir.
2. Altman admet utiliser occasionnellement des plugins de navigation et d'interprétation de code, mais pense qu'ils ne sont pas encore devenus des habitudes quotidiennes pour lui.
3. Altman pense que tant que des données synthétiques peuvent être générées par des modèles d'IA intelligents, il ne devrait pas y avoir de pénurie de données de formation pour des modèles de plus en plus volumineux. Cependant, il reconnaît le besoin de nouvelles techniques.
4. Altman exprime l'importance de la rétroaction humaine dans l'apprentissage par renforcement pour les modèles d'IA et souligne la nécessité pour des experts intelligents de fournir une rétroaction, ce qui pourrait entraîner une concurrence potentielle entre les étudiants diplômés talentueux.
5. Altman discute des idées fausses sur les capacités d'IA de la Chine, suggérant qu'il est essentiel d'avoir une compréhension nuancée des relations internationales complexes plutôt que de s'appuyer sur des affirmations exagérées.
6. Altman anticipe un avenir avec à la fois des modèles d'IA open source performants et des avancées tirées par des clusters à grande échelle, laissant le temps de faire face aux risques potentiels associés à l'IA.
7. L'interview aborde la stratégie d'IA de Facebook, Altman suggérant que l'approche de l'entreprise était quelque peu floue mais s'attend à une stratégie plus cohérente à l'avenir.
8. Altman reconnaît que les nouvelles découvertes de l'IA peuvent influencer ses préoccupations concernant les risques existentiels de l'IA.
9. Altman exprime le besoin d'une compréhension plus approfondie des composants internes des modèles d'IA plutôt que de se fier uniquement à la rétroaction humaine, soulignant les connaissances limitées que les chercheurs possèdent actuellement sur les grands modèles de langage.
10. Altman critique l'accent mis sur les discussions sur la sécurité de l'IA sur Twitter, appelant davantage d'experts techniques à travailler activement pour rendre les systèmes d'IA sûrs et fiables.
11. Altman discute des conséquences potentielles des personnes passant plus de temps à interagir avec l'IA qu'avec les humains, soulignant la nécessité d'établir des normes sociétales pour les interactions homme-IA.
12. Altman envisage un avenir où de nombreux systèmes d'IA coexistent avec les humains, le comparant aux films de science-fiction où l'IA est utile, interactive et intégrée dans la société sans poser une menace singulière de superintelligence.
13. Altman met l'accent sur l'accent mis par OpenAI sur la recherche plutôt que sur le profit, visant à être la meilleure organisation de recherche au monde et à conduire des changements de paradigme.
14. Altman souligne l'importance du paradigme GPT en tant que contribution transformatrice d'OpenAI.
15. Altman loue les efforts récents de Google pour réinventer l'entreprise et l'adapter aux possibilités de l'IA.
16. Altman suggère que les modèles d'IA comme GPT modifieront la recherche mais ne menaceront pas son existence, indiquant que la réponse de Google aux progrès de l'IA déterminera leur succès.
17. Altman mentionne avec humour qu'il n'utilise pas beaucoup de produits d'IA mais s'appuie sur GPT comme le seul produit d'IA qu'il utilise quotidiennement.
18. Altman partage son désir d'un copilote assisté par l'IA qui contrôle son ordinateur et gère diverses tâches.
19. Altman pense que des individus comme Elon Musk sont uniques et difficiles à reproduire, soulignant les qualités exceptionnelles de Musk.
20. Altman préfère travailler avec des personnes qu'il connaît depuis longtemps, valorisant la continuité et l'histoire commune qu'ils apportent aux projets.
21. Altman suggère qu'un véhicule d'investissement utilisant l'IA pourrait atteindre des performances extraordinaires, dépassant potentiellement même les fonds spéculatifs comme Renaissance Technologies.
22. Altman s'attend à ce que Microsoft subisse une transformation dans divers aspects de son activité grâce à l'intégration de l'IA.
23. Altman reconnaît que l'apprentissage par renforcement du processus de rétroaction humaine peut avoir des conséquences inattendues et potentiellement nuire aux modèles d'IA.