Ce livre a été publié initialement en 1974 et réédité en 1985. C'est la copie que je possède.
Un résumé des différentes sections:
### Introduction
1. L'intelligence, c'est *agir correctement* dans une situation donnée. La recherche se concentre sur le *succès partiel* pour éventuellement éliminer le maximum d'erreurs.
1. Tests d'intelligence: capacité de résolution de problèmes
1. Intelligence artificielle générale: machine ou procédure qui a des aptitudes pour résoudre différents types de problèmes, jouer différents jeux, prouver différents théorèmes, reconnaissance de motifs et compréhension de langages.
## Émission La Sphère de Radio-Canada, 9 septembre 2017
- [L'intelligence artificielle pour les nuls - La sphère](http://medias-balado.radio-canada.ca/diffusion/2017/09/balado/src/CBF/2017-09-10_11_44_33_laspherebalado_0000.mp3)
- Il y a quelques années, mettre IA dans une demande de subventions était une mauvaise idée
### L'histoire de l'intelligence artificielle avec Martin Lessard
- Element AI: Plus grande levée de fonds en capital de risque pour une startup en intelligence artificialle.
- [Application of Deep Convolutional Neural Networks for Detecting Extreme Weather in Climate Datasets](https://arxiv.org/abs/1605.01156). Selon Prabhat, Pas assez de données pour l'instant, on devra attendre plusieurs années.
- [Le temps des algorithmes, Gilles Dowek, Serge Abiteboul](https://www.editions-lepommier.fr/le-temps-des-algorithmes)
- Iliade d'Homère: machines qui travaillent pour lui
- Philosophie: méthode structurée pour argumenter, syllogismes
- Algorithmes: recette mathématique
- Cerveau électronique, recréer l'intelligence avec l'électronique. Depuis environ 50 ans. Conférence de Dartmouth 1956. John McCarthy, Marvin Minsky, Shannon, Alan Turing.
- Intelligence artificielle forte (générale) vs. faible (spécialisé)
- Ancienne génération: Systèmes experts, arbres de décisions, voir toutes les possibilités. Programmés à priori.
- Nouvelle génération: apprendre à mesure que l'évènement se déroule. Neurones: bout de code. Réseau de neurones. Retenir l'information de manière plus efficace que les algorithmes précédents. Il faut alimenter le réseau avec des données.
- Depuis 5 ans: Matériel peu dispendieux, beaucoup de puissance de calcul et beaucoup de données.
### Les mythes sur l’intelligence artificielle : Entrevue avec Joëlle Pineau
- Hawking, Elon Musk: Craintes par rapport aux avancées de l'intelligence artificielle
- Les chercheurs sont beaucoup moins alarmistes: sommme de petites découvertes
- Ce qui dérange avec les médias:
- Aspect épeurant joue dans l'imaginaire
- Passer à côté de trucs intéressants, en santé par exemple
- Grandes pertes d'emploi: transports, centres d'appels. On a vécu d'autres transformations. Agriculture, entrée des femmes, ... Création de nouveaux emplois.
- Métiers qui demandent davantage d'études ? Flexibilité et complexité d'interaction humaine, soutien aux enfants, personnes agées, malades. Redonner de la valeur à des métiers actuellement peu valorisés.
- Robots qui ont développé leur propre langue chez Facebook ? Sensationnalisme
- Impacts éthiques: Relève d'encadrer les mathématiques ... Encadrement dans des domaines précis plutôt ?