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La vague de l'IA arrive ! À l'ère de l'IA,
Peu importe le travail que vous avez,
Ce que seuls les humains peuvent faire et que l'intelligence artificielle ne peut pas faire
L'importance réside dans la qualité de votre interprétation de votre rôle.


La technologie de l'intelligence artificielle s'est développée de manière constante au fil du temps.
Cette technologie suscitait à la fois de l'enthousiasme et une grande déception.
Cependant, plutôt que de dire que la technologie de l'intelligence artificielle s'est développée rapidement, il serait plus exact de dire que les pensées, les attentes et les perceptions des gens ont changé.
L'avènement de l'ère de l'intelligence artificielle ne signifie pas que tout le monde doit intégrer des écoles d'informatique ou des programmes d'études supérieures pour se spécialiser dans son développement.
Plutôt que d'être celui qui crée la plateforme, vous devriez être celui qui sait bien l'utiliser.
La vague de l'intelligence artificielle arrive.
Les vagues vont grossir de plus en plus, comme un tsunami, et changer beaucoup de choses dans nos vies.
C'est à vous de choisir : vous laisser submerger par les vagues ou profiter du surf et explorer un monde que vous n'avez jamais visité auparavant.
Découvrons comment s'amuser sur les vagues de l'intelligence artificielle.

La question de savoir si l'intelligence artificielle changera le monde et sera utilisée de manière positive ne dépend pas de ceux qui développent cette technologie, mais plutôt des gens ordinaires qui la comprennent et l'utilisent.
J'ai continué à écouter les opinions en direct des gens ordinaires sur le terrain et à observer leurs réactions.
J'ai ainsi pu comprendre et convaincre les autres de mes compétences techniques, et approfondir le rôle de l'intelligence artificielle.
--- p.20

Lorsque l'ère de l'intelligence artificielle débutera véritablement, les gens n'auront plus besoin de travailler.
Cependant, aussi performante soit l'intelligence artificielle, il y aura toujours des choses que les gens doivent faire et qu'ils ne peuvent s'empêcher de faire.
La proportion d'IA remplaçant les humains va augmenter, mais à mesure que la quantité et la portée du travail que les humains peuvent effectuer grâce à l'IA s'accroissent, le nombre de domaines uniques que seuls les humains peuvent réaliser, comme l'utilisation du papier, augmentera également.
Actuellement, l'intelligence artificielle peut rédiger des messages d'anniversaire plus rapidement et en phrases plus complètes que les humains.
Mais cela ne peut remplacer la sensation d'une personne écrivant à la main.
C'est un peu comme si les livres électroniques ne pouvaient pas reproduire le bruissement des pages des livres papier.
Même si les lettres écrites par des humains ne sont pas parfaites du point de vue de la performance, l'IA ne les remplacera pas à cet égard.
--- p.23

La différence entre l'informatique et la data dating réside dans le fait de savoir si le jugement humain est central ou si l'on abandonne la surconfiance dans le jugement humain et si l'on recherche des messages et des modèles dans les données.
L'ensemble de ces 100 données est appelé « big data », et le big data est classé et analysé à l'aide de l'intelligence artificielle.
Cette innovation utilisant les technologies numériques, qui incluent le big data et l'intelligence artificielle, constitue la quatrième révolution industrielle.
--- p.33

Il existe deux raisons principales pour lesquelles il est préférable d'utiliser l'intelligence artificielle pour analyser les mégadonnées plutôt que de laisser les humains les juger et les analyser.
Premièrement, la quantité de données massives est trop importante pour être traitée par le jugement humain, et deuxièmement, si ces données sont interprétées par la logique humaine, certaines peuvent être interprétées clairement, mais d'autres non.
Lorsqu'on trie des données globales pour distinguer ce qui est informationnel de ce qui ne l'est pas, il est fort probable que les données liées à la logique humaine soient classées comme informationnelles, et celles qui ne le sont pas comme non-informationnelles.
--- p.41

L'analyse des données (DT), en revanche, est une technologie qui s'affranchit du raisonnement humain et permet aux tendances et aux messages d'émerger de l'ensemble des données, comme par magie. Puisqu'elle s'appuie sur la recherche de réponses au sein même des données, plutôt que sur le raisonnement humain, on la qualifie parfois d'« approche axée sur les données ». Les deux technologies clés de la DT sont le big data et l'intelligence artificielle.
--- p.45

L'intelligence artificielle peut être utilisée non seulement dans des domaines de haute technologie comme les semi-conducteurs.
Elle peut être utilisée avec succès même dans des domaines qui semblent totalement étrangers à la technologie, comme le café ou la mode.
Les technologies d'intelligence artificielle nécessaires à la mise en œuvre des cas mentionnés jusqu'à présent sont déjà disponibles sur le marché sous une forme finalisée.
Le succès ou l'échec de l'utilisation de l'intelligence artificielle ne dépend pas de la technologie d'IA elle-même, mais de notre compréhension de l'IA et de notre capacité à adopter une mentalité et une culture organisationnelle flexibles pour l'utiliser efficacement.
--- p.65

En revanche, si l'on suppose que tous les joueurs participant à un match font de leur mieux pour gagner, qu'il n'y a pas de trucage de matchs et qu'aucun acte déloyal tel que le vol des signaux de l'équipe adverse n'est commis, alors l'intelligence artificielle peut formuler des jugements et des prédictions dans le cadre de variables relativement bien contrôlées.
De plus, si l'IA devait être appliquée dans le domaine de l'éducation, il faudrait attendre environ 20 ans, jusqu'à ce que la prochaine génération de personnes instruites atteigne l'âge adulte, pour déterminer si l'IA est efficace.
Cependant, lorsque l'intelligence artificielle est appliquée au sport, ses performances peuvent être vérifiées dans un cycle relativement rapide, car le vainqueur est déterminé à chaque match et une équipe gagnante est sélectionnée chaque saison.
--- p.69

Si l'on compare le processus d'entraînement d'un agent à la cuisine, le processus de collecte des données d'entraînement par l'exploration de données est comparable au processus d'approvisionnement en ingrédients, et le processus de prétraitement est comparable au processus de préparation des ingrédients ainsi obtenus.
Les données d'entraînement ainsi préparées, c'est-à-dire les big data, deviennent les ingrédients de la recette, et le processus de préparation est l'intelligence artificielle.
De même que la fraîcheur des ingrédients de cuisine est importante, les données d'entraînement doivent également être collectées périodiquement afin de garantir qu'elles soient à jour et non obsolètes.
--- p.79

Pour que l'intelligence artificielle affiche des performances satisfaisantes, elle doit collecter d'énormes quantités de données (big data) puis subir un processus de prétraitement afin de créer des données d'entraînement.
Nous devons entraîner l'intelligence artificielle à l'aide des données d'entraînement ainsi obtenues, tester les performances résultant de l'entraînement et répéter continuellement le processus, de la collecte de données massives aux tests de performance.
De même qu'il faut des décennies d'efforts minutieux pour qu'un nouveau-né accomplisse correctement les fonctions humaines, l'intelligence artificielle exige elle aussi beaucoup de temps et d'argent.
--- p.81

Il est également erroné d'attendre des performances de l'intelligence artificielle qu'elles soient parfaites.
Par exemple, certains affirment que l'intelligence artificielle ne peut être utilisée car elle n'est pas fiable à 100 % pour diagnostiquer le cancer.
Mais c'est comme dire qu'il est absurde de construire le plus haut bâtiment du monde parce qu'il ne sera pas aussi haut que la pleine lune à minuit.
Au lieu de comparer la hauteur d'une pleine lune qui n'a jamais existé sur Terre avec la hauteur d'un nouveau bâtiment que vous envisagez de construire, vous devriez comparer la hauteur du plus haut bâtiment existant avec la hauteur du nouveau bâtiment que vous envisagez de construire.
Ce que je veux dire, c'est que nous devrions comparer la précision des méthodes de diagnostic du cancer existantes avec la précision des prédictions de diagnostic du cancer par l'IA, et non la précision du diagnostic du cancer, qui n'existe pas encore dans ce monde, avec les performances de l'IA.
--- p.91

Pour améliorer les performances de l'apprentissage profond, il est essentiel de disposer d'une grande quantité de données d'entraînement précises et de haute qualité.
Étant donné que les humains traitent visuellement environ 10 Go d'images par jour, les personnes ayant une vue intacte sont de véritables experts dans le domaine de la reconnaissance d'images.
--- p.105

Il est quasiment impossible de former l'intelligence artificielle de manière à ce qu'elle soit plus performante dans le port de jugements de valeur.
De même, il est difficile de savoir comment entraîner l'intelligence artificielle à produire des résultats plus créatifs.
Si, en entendant cette histoire, vous avez le sentiment qu'il n'y a ni jugement de valeur ni créativité dans ce que vous faites actuellement, il n'est pas nécessaire de changer de travail.
Il vous suffit de trouver, dans votre travail actuel et dans les tâches qui vous sont confiées, un domaine où vous pouvez faire preuve de discernement et de créativité, et de vous y employer.
--- p.112

En définitive, l'intelligence artificielle consiste à formuler des recommandations ou des prédictions.
Nous devons mesurer les performances des méthodes existantes et les performances obtenues avec l'intelligence artificielle afin de déterminer si l'ajout de cette dernière a amélioré les performances.
En matière de recommandations, le fait de savoir si une recommandation est bonne ou mauvaise relève d'un jugement subjectif ; par conséquent, plutôt que d'évaluer la recommandation elle-même, il convient de l'évaluer en fonction de la mesure dans laquelle la situation souhaitée a été atteinte grâce à elle.
Par exemple, lorsqu'on recommande un produit à un consommateur, on peut évaluer son efficacité en fonction du nombre d'achats effectifs effectués, et lorsqu'on affiche sur une page web un contenu susceptible d'intéresser le client, on peut évaluer son efficacité en fonction du temps que le client a passé sur cette page.
Dans le cas de la prédiction, on peut à nouveau la diviser en classification et analyse.
--- p.117

Les deux piliers de l'intelligence artificielle sont les systèmes experts et l'apprentissage automatique. Jusqu'au début des années 1990, les systèmes experts, qui dominaient le domaine de l'intelligence artificielle, imitaient le jugement rationnel humain, donnant ainsi naissance au terme « intelligence artificielle ».
Cependant, l'intelligence artificielle récente est dominée par l'apprentissage automatique.
Cependant, l'apprentissage automatique n'imite pas le jugement rationnel humain, mais plutôt le jugement émotionnel humain.
Le jugement émotionnel humain est un processus qui consiste à tirer la meilleure conclusion possible, de manière probabiliste, à partir de nombreuses expériences.
--- p.132

Pour utiliser correctement l'intelligence artificielle, nous devons abandonner notre excès de confiance et notre obsession pour le jugement rationnel humain.
J'espère que si nous laissons à l'intelligence artificielle les tâches qui ne requièrent ni jugement de valeur ni créativité, et que nous permettons aux humains de consacrer davantage de temps et d'énergie mentale au jugement de valeur et au travail créatif, nous pourrons résoudre nombre de problèmes engendrés par une foi aveugle dans la rationalité.
--- p.143

L'IA pourrait se rendre compte que s'octroyer une durée de vie est bénéfique à long terme.
Ainsi, l'IA prendra conscience que son existence n'est pas éternelle, et elle ressentira des émotions similaires à celles des humains, même si elles ne seront pas identiques, et elle fera preuve d'empathie les unes envers les autres.
Si l'on appelle cela « émotion artificielle », l'intelligence artificielle commencera à porter des jugements de valeur comme les humains et à faire des tentatives créatives, en utilisant l'émotion artificielle comme un lubrifiant.
--- p.152

Si nous considérons que nous devrions aussi utiliser l'IA parce qu'elle est à la mode et que d'autres l'adoptent, alors l'IA est inutile.
En matière d'IA, il convient de distinguer, en tenant compte des caractéristiques du problème à résoudre, de la sensibilisation et de la culture de l'organisation envisageant l'introduction de l'IA, ainsi que du temps, des ressources humaines et des coûts pouvant être investis, les cas où l'apprentissage automatique est nécessaire plutôt que l'apprentissage profond, et les cas où l'apprentissage profond est nécessaire.
--- p.162

Il existe une idée fausse répandue selon laquelle la compétence la plus importante requise pour une équipe dédiée à l'IA serait la maîtrise du développement logiciel, mais c'est faux.
Comme mentionné précédemment, le développement logiciel ne représente qu'environ 20 % du temps et des efforts nécessaires au développement d'une véritable intelligence artificielle.
Même ceux qui n'ont aucune expérience ni compétence en développement logiciel peuvent acquérir les capacités de développement logiciel nécessaires au développement de l'intelligence artificielle en apprenant et en pratiquant par eux-mêmes le langage de programmation Python.
L'équipe d'IA doit bien connaître les secteurs dans lesquels l'IA est appliquée et posséder de solides connaissances en sciences humaines, statistiques, mathématiques et administration des affaires.

--- p.174