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En réponse à :

Ciriaco Ciriaco 9 janvier 2018 21:09

Lorsque j’étais étudiant un prof nous avait démontré l’équivalence formelle entre analyse statistique et réseaux de neurones. Les développements ultérieurs (Deep Learning) sont le fruit de la spécialisation techno-économique des réseaux de neurones. Formellement, ils sont équivalent aux méthodes statistiques traditionnelles, mais leur application est plus aisée car elle nécessite moins d’informations a priori. En gros, les évolutions à forte publicité de l’IA sont ce que sont les maths appliquées aux mathématiques : l’usage de techniques. Ce qui n’en réduit pas l’aspect parfois profond (on va assez loin dans ce domaine depuis longtemps, un très bel exemple ici, mais faire le rapprochement avec une intelligence humaine est faire le pas dans le mauvais sens).


Il y a beaucoup de fantasmes à ce sujet. On parle par exemple d’auto-référence (auto-apprentissage), mais en fait l’architecture n’est pas apprise par la machine, c’est l’humain qui intervient laborieusement (d’ailleurs la conduite des apprentissages des machines donnera probablement lieu à de nouveaux métiers d’ici peu).

Je me garderais bien d’approcher la question via un essentialisme, mais plutôt de simplement remarquer ici que l’IA, et ceci depuis qu’elle est née, s’établit sur un modèle téléologique (pas d’IA sans finalité humaine), vieille conception métaphysique. Pas si étrange !
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