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# Semaine 2: Introduction à l'intelligence artificielle
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## Première lecture
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## Introduction to artificial intelligence, Philip C. Jackson, Jr.
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Extraits du livre Introduction to artificial intelligence de Philip C. Jackson, Jr.
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Ce livre a été publié initialement en 1974 et réédité en 1985. C'est la copie que je possède.
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@ -110,4 +109,37 @@ Lien entre la structure de la phrase et le sens qu'elle contient. Deux approches
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1. Robots: intelligence mécanique capable d'évoluer dans le monde réel.
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2. Possibilités: Références à Azimov:
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- Dictateur machine
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- Machine intégrée à la nature.
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- Machine intégrée à la nature.
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## Émission La Sphère de Radio-Canada, 9 septembre 2017
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- [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)
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- Il y a quelques années, mettre IA dans une demande de subventions était une mauvaise idée
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### L'histoire de l'intelligence artificielle avec Martin Lessard
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- Element AI: Plus grande levée de fonds en capital de risque pour une startup en intelligence artificialle.
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- [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.
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- [Le temps des algorithmes, Gilles Dowek, Serge Abiteboul](https://www.editions-lepommier.fr/le-temps-des-algorithmes)
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- Iliade d'Homère: machines qui travaillent pour lui
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- Philosophie: méthode structurée pour argumenter, syllogismes
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- Algorithmes: recette mathématique
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- Cerveau électronique, recréer l'intelligence avec l'électronique. Depuis environ 50 ans. Conférence de Dartmouth 1956. John McCarthy, Marvin Minsky, Shannon, Alan Turing.
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- Intelligence artificielle forte (générale) vs. faible (spécialisé)
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- Ancienne génération: Systèmes experts, arbres de décisions, voir toutes les possibilités. Programmés à priori.
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- 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.
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- Depuis 5 ans: Matériel peu dispendieux, beaucoup de puissance de calcul et beaucoup de données.
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### Les mythes sur l’intelligence artificielle : Entrevue avec Joëlle Pineau
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- Hawking, Elon Musk: Craintes par rapport aux avancées de l'intelligence artificielle
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- Les chercheurs sont beaucoup moins alarmistes: sommme de petites découvertes
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- Ce qui dérange avec les médias:
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- Aspect épeurant joue dans l'imaginaire
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- Passer à côté de trucs intéressants, en santé par exemple
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- Grandes pertes d'emploi: transports, centres d'appels. On a vécu d'autres transformations. Agriculture, entrée des femmes, ... Création de nouveaux emplois.
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- 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.
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- Robots qui ont développé leur propre langue chez Facebook ? Sensationnalisme
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- Impacts éthiques: Relève d'encadrer les mathématiques ... Encadrement dans des domaines précis plutôt ?
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