Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Alan Turing a posé la question audacieuse : « Les machines peuvent-elles penser ? » et a proposé que, plutôt que de définir la « pensée », nous considérions qu’une chose « pense » si elle peut simuler de manière satisfaisante l’acte de penser.
Il s'agit du « jeu de l'imitation », nom donné par Alan Turing dans son article et également utilisé comme titre d'un film célèbre.
Moi aussi, j'aimerais répondre à la question « Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? » de la même manière.
Au lieu de définir l'intelligence artificielle comme Turing, si nous pouvons prouver de manière satisfaisante son utilité, alors nous pourrons considérer que nous avons « compris l'intelligence artificielle ».
Je souhaite donc vous présenter l'utilité de l'intelligence artificielle.
--- À partir de « Entrée »

En 1770, une nouvelle machine à jouer aux échecs fit son apparition en Autriche.
C'était un automate jouant aux échecs, avec une poupée sculptée vêtue d'un costume ottoman et coiffée d'un turban, assise derrière un échiquier.
Le plus surprenant, c'était que cette machine jouait aux échecs toute seule.
De plus, ses compétences étaient si exceptionnelles qu'il pouvait battre la plupart des gens.
Naturellement, beaucoup de gens soupçonnaient qu'une personne se cachait à l'intérieur de la machine.
Des personnes suspicieuses ont examiné la machine dans les moindres recoins, mais n'ont rien trouvé d'autre qu'un dispositif mécanique composé de leviers et de ressorts inconnus.
…mais quelle était donc l’identité de cet automate joueur d’échecs ?
--- Extrait de « Intelligence artificielle | La grande intelligence artificielle, l'éveil »

Tesla a enregistré son premier accident mortel en Floride en mai 2016, sept mois seulement après le lancement de sa fonction de conduite autonome.
Il s'agissait d'un accident au cours duquel une remorque blanche a été percutée sur le côté.
À ce moment-là, la Tesla Model S n'a absolument pas reconnu le côté de la remorque blanche comme un obstacle et a fini par la percuter sans ralentir.
Le véhicule a été complètement détruit et le conducteur est mort sur le coup.
D'après un rapport d'accident ultérieur, le conducteur n'était au volant que pendant 25 secondes sur les 37 minutes que compte l'incident.
De plus, le signal sonore vous avertissant de garder les mains sur le volant a retenti sept fois.
Il avait une confiance excessive dans les capacités de conduite autonome de Tesla.
--- Extrait de « Conduite autonome | La machine de rêve de Tesla »

Comment la recherche à elle seule peut-elle générer des revenus aussi importants ? L’affichage aléatoire de publicités n’augmente pas le nombre de clics.
L'essentiel est d'augmenter la probabilité de clics.
Nous devions afficher des publicités contextuellement pertinentes pour l'utilisateur afin qu'il clique dessus.
Par exemple, si un homme d'une trentaine d'années travaillant dans un bureau d'une grande ville recherche des « chemises », des marques célèbres telles que « Polo » et « Beanpole » s'afficheront, l'incitant ainsi à effectuer un achat en ligne.
…Il s’agit du modèle publicitaire et du modèle de revenus typiques des moteurs de recherche.
C'est également le modèle de revenus représentatif de Google.
Google a généré 330 milliards de dollars de revenus publicitaires de cette manière rien qu'en 2023.

--- Extrait de « Moteur de recherche | Comment Google effectue des recherches dans le monde »

Siri est désormais sous l'aile d'Apple, deux mois seulement après son lancement.
Les projets de sortie de versions Android et BlackBerry ont bien sûr été annulés, et un travail est actuellement en cours pour intégrer Siri à l'iPhone.
Même après le rachat, Jobs a manifesté un vif intérêt en assistant aux réunions hebdomadaires de Siri.
Quelques mois avant la présentation du produit, l'équipe de développement de Siri et Jobs se sont croisés à la cafétéria. Steve Jobs, qui saluait habituellement tout le monde de façon superficielle, s'est arrêté et a salué chaleureusement l'équipe de Siri.
« Salut les amis de Siri ! Comment ça va ? »
--- Extrait de « Haut-parleur intelligent | Siri peut-elle devenir une secrétaire utile ? »

Demandons une fois à l'orateur : « Quel temps fait-il aujourd'hui ? »
Le locuteur reconnaîtra-t-il réellement « Fuck, shit » comme « Fuck, shit » ? Bien sûr, le modèle acoustique le peut.
Mais les modèles de langage ne le perçoivent jamais de cette façon.
Le modèle de langage correspond à ce que nous appelons connaissances préalables.
Le modèle de langage n'a jamais vu la phrase « le temps est nul » auparavant.
Vous n'avez donc aucune chance d'acquérir des connaissances pertinentes.
De toute évidence, le modèle de langage a vu la phrase « quel temps fait-il ? » d'innombrables fois et possède des connaissances préalables.
Par conséquent, nous savons déjà avec une forte probabilité que la phrase « quel temps fait-il aujourd'hui ? » sera suivie de « comment va-t-il ? ».
Le modèle de langage recalibre le modèle acoustique en fonction des probabilités, même s'il reconnaît mal la voix.
C'est une correction à la phrase « Le temps est pourri aujourd'hui », que l'on remplace souvent par « Quel temps fait-il aujourd'hui ? »
--- Extrait de « Haut-parleur intelligent | Siri peut-elle devenir une secrétaire utile ? »

Nous n'intégrons plus de règles dans la traduction automatique.
Apprenez vous-même les règles à partir de phrases similaires.
Il s'agit de résoudre soi-même le problème complexe de la traduction à l'aide de données.
Pour améliorer les performances, il vous suffit de plus de données, de plus de phrases.
Le reste est appris par la machine elle-même.
Les modèles basés sur les réseaux neuronaux évoluent constamment.
La recherche s'intensifie avec l'introduction du concept d'attention, qui va au-delà du simple apprentissage de phrases entières et se concentre sur les mots importants.
À cette époque, on disait même que les résultats de la recherche des deux dernières années avaient surpassé ceux des 20 années précédentes.

--- Extrait de « Traduction automatique | Si vous ne connaissez pas de langue étrangère, utilisez Papago »

Comme pour récompenser la longue attente, GPT-4 affiche des performances remarquablement supérieures.
Il surpasse les modèles existants dans de nombreux domaines.
Lorsque j'ai passé l'examen du barreau, le ChatGPT existant a obtenu un score de 213 sur 400, ce qui le plaçait dans les 10 % les moins bons.
Cependant, GPT-4 a atteint le top 10% avec un score de 298.
Cela suffit pour réussir l'examen du barreau de l'État de New York.
Il a également obtenu un score de 700 sur 800 au test de mathématiques américain SAT, qui est équivalent au test d'aptitude scolaire universitaire coréen.
De même, il s'agit d'un score qui se situe dans les 10 % les plus élevés.
Il ne s'agit pas seulement d'être bon en anglais.
Nous avons testé la traduction automatique de certaines données de l'anglais vers l'italien, l'espagnol, l'allemand, le français, le coréen et le japonais, et les résultats étaient significativement supérieurs à ceux obtenus avec le ChatGPT existant pour le traitement des phrases anglaises.
Les réponses coréennes du nouveau GPT-4 sont plus précises que les réponses anglaises du ChatGPT actuel.
--- Extrait de « Chatbot│ChatGPT, Rédigez un rapport en 1 minute »

Le système de recommandation initial était en réalité Amazon.
Depuis les années 1990, Amazon a connu un succès considérable en recommandant des produits liés aux achats des clients, des produits susceptibles de les intéresser et, finalement, des produits qu'ils sont susceptibles d'acheter.
…Le système de recommandation d'Amazon ne répertoriait initialement que des produits similaires, mais il est depuis devenu un service performant qui influence les taux de clics et d'achat.
Le principe des systèmes de recommandation est qu'ils deviennent plus sophistiqués à mesure qu'on les utilise.
À mesure que les données augmentent et que l'information devient plus abondante, des recommandations plus précises deviennent possibles.
Les systèmes de recommandation représentent une part importante des ventes totales.
On estime que 35 % des ventes de produits sur Amazon proviennent de recommandations.

--- Extrait de « Algorithme de recommandation │L'algorithme inconnu de YouTube m'a conduit ici »