Apprentissage Automatique et Réseaux Neuronaux - page 7

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Les réseaux de neurones convolutifs expliqués (visualisés par CNN)



Les réseaux de neurones convolutifs expliqués (visualisés par CNN)

La vidéo explique les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et leur structure pour la reconnaissance d'images, en utilisant l'exemple de la reconnaissance des nombres.

La première couche cachée, la couche convolutionnelle, applique des noyaux ou des détecteurs de caractéristiques pour transformer les pixels d'entrée et mettre en évidence les caractéristiques, telles que les bords, les coins et les formes, conduisant à plusieurs cartes de caractéristiques qui subissent une fonction de non-linéarité.

Les cartes d'entités nouvellement produites sont utilisées comme entrées pour la couche cachée suivante, une couche de regroupement, qui réduit les dimensions des cartes d'entités et aide à créer d'autres abstractions vers la sortie en conservant des informations importantes. La couche de regroupement réduit le surajustement tout en accélérant le calcul grâce au sous-échantillonnage des cartes d'entités. Le deuxième composant de CNN est le classificateur, qui se compose de couches entièrement connectées qui utilisent des fonctionnalités de haut niveau extraites de l'entrée pour classer correctement les images.

  • 00:00:00 Dans cette section, la vidéo présente les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et leur structure pour la reconnaissance d'images, en utilisant l'exemple de la reconnaissance des nombres. La vidéo explique que les images dans les appareils numériques sont stockées sous forme de matrices de valeurs de pixels, et chaque matrice est un canal ou un composant de l'image. La première couche cachée, la couche convolutive, applique des noyaux ou des détecteurs de caractéristiques pour transformer les pixels d'entrée et mettre en évidence les caractéristiques, telles que les bords, les coins et les formes, conduisant à plusieurs cartes de caractéristiques qui subissent une fonction de non-linéarité pour s'adapter au monde réel. données. Les cartes d'entités nouvellement produites sont utilisées comme entrées pour la couche cachée suivante, une couche de regroupement, qui réduit les dimensions des cartes d'entités et aide à créer d'autres abstractions vers la sortie en conservant des informations importantes.

  • 00:05:00 Dans cette section, la vidéo couvre les caractéristiques et fonctionnalités de la couche de regroupement dans les réseaux de neurones convolutifs (CNN). La mise en commun est un processus qui réduit le surajustement tout en accélérant le calcul grâce au sous-échantillonnage des cartes de caractéristiques. Dans la mise en commun maximale, un noyau est glissé sur les cartes de caractéristiques d'entrée, et la plus grande valeur de pixel dans cette zone est enregistrée dans une nouvelle carte de sortie. Les cartes de caractéristiques obtenues conservent généralement des informations importantes de la couche convolutionnelle tout en permettant une résolution spatiale inférieure. Cette section couvre également le deuxième composant de CNN : le classificateur, qui se compose de couches entièrement connectées qui utilisent les fonctionnalités de haut niveau extraites de l'entrée pour classer correctement les images.
 

Pourquoi les réseaux de neurones convolutifs fonctionnent-ils si bien ?



Pourquoi les réseaux de neurones convolutifs fonctionnent-ils si bien ?

Le succès des réseaux de neurones convolutifs (CNN) réside dans leur utilisation d'entrées de faible dimension, ce qui les rend facilement entraînables avec seulement des dizaines de milliers d'exemples étiquetés.

Le succès est également obtenu grâce à l'utilisation de couches convolutives qui ne produisent que de petites quantités d'informations utiles en raison de la compressibilité des patchs de pixels qui existent dans le monde réel mais pas nécessairement dans des images réarrangées artificiellement. Bien que les CNN soient utilisés pour effectuer diverses tâches de traitement d'images, leur succès ne peut être entièrement attribué à leur capacité d'apprentissage, car les humains et les réseaux de neurones ne peuvent pas apprendre à partir de données de grande dimension. Au lieu de cela, des structures spatiales codées en dur dans leur architecture doivent exister avant la formation afin de "voir" le monde.

  • 00:00:00 Dans cette section, la vidéo explique comment les modèles d'apprentissage automatique fonctionnent par ajustement de courbe, ce qui implique de trouver une fonction qui passe aussi près que possible d'un ensemble de points. Cependant, décrire une image nécessiterait un point de grande dimension, où chaque coordonnée représente une intensité de pixel particulière. Cela pose un problème car l'espace d'entrée de toutes les images 32x32 est de 3 072 dimensions, et pour remplir de manière dense cet espace, il faudrait étiqueter environ 9^3072 images, un nombre nettement supérieur au nombre de particules dans l'univers. La vidéo note également que la classification des images en deux catégories, comme dans l'exemple précédent, ne nécessiterait toujours pas un remplissage dense de l'espace.

  • 00:05:00 Dans cette section, la vidéo explique comment les entrées de haute dimension, telles que les images, présentent un défi dans la formation des réseaux de neurones. La solution consiste à utiliser des entrées de faible dimension, telles qu'un patch de 3x3 pixels d'une image, et à permettre au réseau de neurones d'apprendre à partir de plusieurs patchs afin qu'il puisse prendre en compte de plus grandes régions de l'entrée d'origine. Grâce à des couches successives, le réseau de neurones peut éventuellement regarder l'image entière et faire des prédictions précises. Cette approche s'appelle un réseau neuronal convolutif et peut atteindre un taux de précision des tests de 95,3 % sur l'ensemble de données CIFAR10.

  • 00:10:00 Dans cette section, il est expliqué comment le réseau de neurones convolutifs (CNN) fonctionne si bien. Ces réseaux ont des entrées de faible dimension, ce qui les rend facilement entraînables avec seulement des dizaines de milliers d'exemples étiquetés. Alors que la pratique courante exige que des centaines, voire des milliers de nombres soient produits par une couche, ce n'est pas la réalité. Alors que les réseaux de neurones commencent avec de petits poids aléatoires et apprennent en faisant de petits changements pour capturer des informations plus utiles à partir de l'entrée, les réseaux de neurones révèlent que tous les nombres de sortie ne contiennent pas d'informations utiles. Par conséquent, les couches convolutionnelles ne sont pas strictes dans leur compression car les couches ne produisent que de petites quantités d'informations utiles. Cela est dû à la compressibilité des patchs de pixels qui existent dans le monde naturel mais qui peuvent ne pas exister dans les images réarrangées artificiellement.

  • 00:15:00 Dans cette section, il est expliqué que bien que les réseaux de neurones convolutifs soient utilisés pour effectuer diverses tâches de traitement d'images, leur succès ne peut être entièrement attribué à leur capacité d'apprentissage. Il n'est pas possible pour les humains et les réseaux de neurones d'apprendre à partir de données de grande dimension. Alors que les humains sont intrinsèquement dotés de connaissances sur le fonctionnement du monde dès la naissance, les réseaux de neurones convolutifs nécessitent une structure spatiale codée en dur dans leur architecture avant que la formation ne commence à pouvoir "voir" le monde, sans avoir à apprendre des données.
 

Peut-on enseigner à l'IA la différence entre le bien et le mal ? [4K] | INTELLIGENCE ARTIFICIELLE | Étincelle



Peut-on enseigner à l'IA la différence entre le bien et le mal ? [4K] | INTELLIGENCE ARTIFICIELLE | Étincelle

La vidéo traite de l'état actuel et du potentiel de l'IA et de la robotique, couvrant des sujets tels que l'apprentissage en profondeur, les capacités des robots, l'impact potentiel dans diverses industries, l'éthique, l'intelligence émotionnelle et les limites.

Alors que l'IA a évolué de manière transparente dans divers domaines, les experts croient toujours que les humains sont nécessaires pour gérer les situations inattendues et les dilemmes éthiques. La peur de transformer les robots en armes et le potentiel de l'IA à se développer sans contrôle humain sont également discutés. Cependant, le potentiel de créativité et d'intelligence émotionnelle de l'IA, comme l'a démontré Yumi, est quelque chose à espérer dans le futur. Le principal défi est de gagner la confiance du public dans la fiabilité et la sécurité de l'IA alors que son intégration devient de plus en plus vitale dans notre société.

  • 00:00:00 Dans cette rubrique, la vidéo explique que l'intelligence artificielle (IA) et son pendant, la robotique, ne sont pas les ennemis que les films nous ont fait croire. Les problèmes autrefois résolus uniquement par les humains sont désormais gérés par l'IA, qui semble s'être transformée de manière transparente dans différents domaines, tels que les téléphones mobiles, la télévision en continu, les applications de médias sociaux et les cartes GPS. La vidéo explique également que la technologie de l'IA découle de l'étude et de l'imitation du fonctionnement du cerveau. Le réseau de neurones est l'équivalent informatique du fonctionnement du cerveau humain, et les neurones du réseau sont responsables de l'addition des entrées et des sorties. De plus, l'apprentissage automatique, la science qui consiste à faire en sorte que les ordinateurs apprennent à partir des données qu'ils analysent, est devenu un moteur de changement dans différents secteurs comme la finance, la santé, la vente au détail en ligne et la comptabilité fiscale, pour n'en nommer que quelques-uns.

  • 00:05:00 Dans cette section, la vidéo explique comment l'apprentissage automatique s'améliore constamment, avec de nombreuses recherches en cours axées sur l'amélioration de son efficacité et de son efficience. Les algorithmes d'apprentissage automatique ne sont qu'une partie du processus, car ils n'incluent pas la préparation des données, la modélisation des problèmes ou la traduction des solutions informatiques en solutions réelles. L'apprentissage en profondeur fait référence à un réseau neuronal particulier ou à un algorithme d'apprentissage automatique qui s'est joué des millions et des millions de fois pour apprendre les meilleures stratégies. L'IA peut être utilisée dans le marketing, comme les sites Web recommandant des articles spécifiques en analysant l'historique des achats, mais il existe une différence entre l'automatisation et la véritable créativité de l'IA. La vidéo aborde également les dangers potentiels des données sociales librement disponibles et la possibilité d'utiliser l'IA pour la robotique.

  • 00:10:00 Dans cette section, les personnes interrogées discutent de l'état actuel des robots et de l'IA, notant que si l'apprentissage en profondeur peut aider à accélérer leur processus d'apprentissage, il leur manque encore des capacités de base telles que la différenciation entre les objets, comme les pommes et les poires. La représentation hollywoodienne des robots, bien qu'intéressante, est largement irréaliste compte tenu de leurs capacités actuelles. Cependant, le désir de fabriquer des robots humanoïdes peut s'avérer pratique, car le monde est déjà construit pour les humains et peut être plus facile à naviguer pour les robots dotés de capacités humaines. Le potentiel de l'IA à prendre en charge des tâches humaines plus banales, telles que la cuisine et le pliage du linge, soulève des questions quant à savoir si elles peuvent collaborer de manière significative avec les humains.

  • 00:15:00 Dans cette section, la vidéo traite des progrès de la robotique, en particulier dans l'intégration de différents composants tels que la vision, la mobilité et les capacités de manipulation. La robotique se concentre sur le déplacement d'un environnement plus contrôlé vers des espaces plus ouverts où les robots doivent travailler avec des humains, des meubles et divers obstacles. Alors que les robots actuels peuvent marcher et se déplacer sur des terrains compliqués, ils n'ont pas le système de vision et les capacités de manipulation des humains. Cependant, la technologie récente développée par des entreprises comme Boston Dynamics a abouti à des robots plus agiles et capables, ce qui oblige les concepteurs à améliorer les algorithmes et l'intelligence artificielle. La vidéo soulève la question de savoir si les robots pourraient agir de manière autonome dans des situations d'urgence, mais note que les capacités actuelles des robots ont des limites dans les environnements physiquement perturbés.

  • 00:20:00 Dans cette section, des experts discutent de l'impact potentiel de l'intelligence artificielle (IA) et de la robotique dans divers domaines, tels que la médecine et la chirurgie. Bien que l'IA puisse être utilisée pour analyser des données médicales et éventuellement améliorer le traitement, les experts estiment qu'un médecin humain est toujours nécessaire en cas d'événements inattendus ou d'erreurs. De plus, une question épineuse est de savoir si l'IA peut apprendre les complexités de la morale humaine et des normes éthiques, qui sont nécessaires dans certaines professions telles que la médecine. Les chercheurs étudient comment apprendre aux machines à raisonner comme les philosophes d'il y a des centaines d'années, mais cela reste une tâche difficile.

  • 00: 25: 00 Dans cette section, les experts discutent des dilemmes éthiques qui surviennent lorsque l'IA est chargée de prendre des décisions difficiles, comme donner la priorité à la sécurité du conducteur de la voiture ou à celle d'un piéton en cas d'accident. Les implications potentielles et les complexités de la programmation de considérations éthiques, telles que la détermination du moins mauvais résultat dans une situation, dans les systèmes d'IA sont explorées. De plus, les gens hésitent naturellement à adopter l'IA en raison de préoccupations concernant la sécurité et les dysfonctionnements potentiels. Cependant, les percées technologiques poussent la société vers une plus grande intégration de l'IA, même dans des domaines vitaux comme le contrôle du trafic aérien, mais le défi consiste à gagner la confiance du public grâce à la sécurité et à la fiabilité.

  • 00:30:00 Dans cette section, la vidéo explore la peur des robots militarisés et des armes autonomes mortelles. On craint que des robots équipés de capacités de mise à mort autonomes ne provoquent un massacre aveugle sans aucune surveillance humaine. Cependant, certains soutiennent que les robots pourraient en fait mieux se comporter dans les scénarios de guerre que les humains qui sont émotifs et peuvent commettre des atrocités. Néanmoins, il y a un mouvement vers la limitation ou l'interdiction des armes autonomes létales, et l'armée s'intéresse à divers aspects de la technologie robotique, tels que les avions de combat sans pilote et les chars. La vidéo souligne également l'importance pour l'IA de comprendre les émotions humaines si elle veut travailler positivement avec les humains.

  • 00:35:00 Dans cette section, l'importance de l'intelligence émotionnelle chez les robots est discutée, la capacité de lire et de signaler les états émotionnels devenant de plus en plus nécessaire pour des interactions fluides entre les humains et l'IA. Cependant, l'identification et l'interprétation de certaines expressions faciales peuvent être difficiles en raison de différences culturelles et personnelles. De plus, la production et l'abordabilité des robots pour les maisons sont encore incertaines malgré leur faisabilité technique, et il faudra peut-être encore 50 ans pour que les robots passent de l'automatisation et du calcul numérique à la créativité et à l'ingéniosité. L'orateur mentionne sa fascination pour la programmation et la croyance initiale que l'IA pourrait conduire à la retraite, mais cela n'a pas été atteint après 20 ans.

  • 00:40:00 Dans cette section, la discussion est centrée sur les limites de l'IA et son potentiel à devenir comme les humains, à atteindre la conscience de soi et la sensibilité émotionnelle. L'accent est mis sur l'explicabilité, la nécessité de comprendre comment les décisions prises par l'IA sont prises et d'en conserver le contrôle humain. Le débat sur la question de savoir si les ordinateurs devraient être conçus pour avoir une conscience, une conscience de soi, une sensibilité émotionnelle et la capacité d'acquérir la sagesse est discuté, et l'idée d'une intelligence artificielle générale qui peut fonctionner comme un humain est explorée, et malgré son potentiel, il reste encore un long chemin à parcourir avant que l'IA puisse y parvenir.

  • 00:45:00 Dans cette section, l'orateur aborde la préoccupation de l'IA se développant d'elle-même sans contrôle humain. Il soutient que les ordinateurs sont des outils et qu'ils feront ce qu'on leur dit, de sorte que ce scénario peut être évité avec une conception appropriée. La vidéo explore ensuite l'idée de savoir si l'IA peut imiter ou apprendre la créativité humaine, brouillant les frontières entre l'homme et la machine. Un exemple d'une machine hautement flexible et artistique appelée Yumi est montré, démontrant le potentiel de l'IA pour aller au-delà des tâches simples et effectuer des actions plus complexes.
 

Jensen Huang - PDG de NVIDIA sur la prochaine génération d'IA et de MLOps



Jensen Huang - PDG de NVIDIA sur la prochaine génération d'IA et de MLOps

Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, explique l'histoire de l'entreprise en matière d'apprentissage automatique, en commençant par l'accélération des modèles de réseaux neuronaux pour le concours ImageNet. Il discute du type de calcul full-stack de NVIDIA et de son succès dans la construction d'un GPU universel pour différentes applications. Huang prédit la croissance de l'IA dans la fabrication et la conception de puces et le potentiel des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour simuler les stratégies d'atténuation du changement climatique. Il discute également de l'importance des MLOps et compare le processus de raffinement de l'apprentissage automatique à une usine. Enfin, Huang partage son enthousiasme pour l'avenir de l'innovation et de la créativité dans le monde virtuel.

  • 00:00:00 Dans cette section de l'interview, Jensen Huang, PDG et fondateur de NVIDIA, explique comment l'entreprise s'est concentrée sur l'apprentissage automatique. Tout a commencé lorsque des équipes de recherche ont contacté NVIDIA pour les aider à accélérer leurs modèles de réseaux neuronaux à soumettre à ImageNet, un grand concours. La percée d'AlexNet dans la vision par ordinateur a attiré leur attention, et ils ont pris du recul pour considérer les implications pour l'avenir du logiciel, de l'informatique et de l'informatique. Huang attribue le succès de l'entreprise à rester dominante dans cet espace à son intérêt pour la vision par ordinateur, à la réalisation des implications profondes pour l'informatique et à la remise en question des implications pour tout.

  • 00:05:00 Dans cette section, Jensen Huang explique comment l'entreprise a été formée correctement pour le calcul accéléré et comment elle maintient son omniprésence sur le marché. L'entreprise est du type informatique à pile complète qui nécessite une base solide dans l'accélération des applications avec une mission en tête. L'entreprise a de l'expérience dans l'infographie, le calcul scientifique et les simulations physiques, le traitement d'images et les applications d'apprentissage en profondeur. Huang explique plus tard comment l'entreprise priorise les différents besoins entre les joueurs, les mineurs de crypto, les scientifiques et les individus en apprentissage approfondi, et comment ils essaient de construire un GPU universel pour toutes ces applications.

  • 00:10:00 Dans cette section, Jensen Huang discute de l'avenir de l'IA et des MLOps, mentionnant l'importance d'adapter les fonctionnalités au marché et d'apporter les meilleurs produits pour chaque cas d'utilisation. Il doute que l'informatique quantique soit généralement utile au cours des cinq prochaines années, mais note que les progrès de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur ont conduit à des améliorations multipliées par 1 000 000 dans de nombreux domaines. Il pense que l'IA sera capable d'accomplir de nombreuses tâches mieux que les humains et prédit que nous verrons des IA surhumaines dans les années à venir. Huang souligne également l'importance de l'IA dans la fabrication et la conception des puces, déclarant que les puces de nouvelle génération ne peuvent pas être construites sans l'IA.

  • 00:15:00 Dans cette section, le PDG de NVIDIA discute de la contribution de l'entreprise à la démocratisation du calcul scientifique en permettant aux chercheurs du monde entier d'utiliser les GPU NVIDIA pour mener des recherches scientifiques avec de puissantes capacités de calcul. Il parle également de la démocratisation de l'informatique grâce à l'intelligence artificielle, qui permet à presque tout le monde de télécharger un modèle pré-formé et d'atteindre des capacités surhumaines pour leur domaine d'application. En outre, il partage les initiatives de l'entreprise pour répondre aux préoccupations concernant le changement climatique, telles que la construction d'un jumeau numérique appelé Earth-2, qui imite le climat de la Terre.

  • 00:20:00 Dans cette section, Jensen Huang discute du potentiel des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour aider à la création d'un jumeau numérique à grande échelle de la Terre. Ce modèle numérique pourrait permettre aux scientifiques et aux chercheurs de tester des stratégies d'atténuation et d'adaptation pour lutter contre le changement climatique et simuler l'impact des technologies absorbant le carbone dans le futur. Huang attribue la possibilité de ce type de technologie au travail d'apprentissage en profondeur et à l'importance de rester curieux et éduqué dans le domaine. De plus, Huang attribue le succès de NVIDIA à la création d'un environnement qui encourage des personnes incroyables à faire le travail de leur vie et encourage le bricolage à grande échelle. Alors que NVIDIA est généralement associé au jeu, Huang admet qu'il n'est pas un joueur passionné, mais qu'il a aimé jouer à des jeux comme Battlefield avec ses adolescents dans le passé.

  • 00:25:00 Dans cette section, Jensen Huang discute de la chaîne d'approvisionnement de l'entreprise et de sa dépendance à l'IA. Huang parle de la complexité de l'ordinateur DGX, l'ordinateur le plus complexe et le plus lourd construit aujourd'hui, et de la façon dont la défaillance d'un seul composant peut entraîner des retards d'expédition. Il souligne l'importance de suivre la demande de fabrication d'IA, car elle produit une intelligence raffinée. Huang parle également de son évolution en tant que leader et partage certaines des techniques de leadership qu'il utilisait dans le passé, telles que les bonus de suppression de bande, qu'il considère désormais comme inutiles et démotivants.

  • 00:30:00 Dans cette section de la vidéo, Jensen Huang, PDG de NVIDIA, partage son approche inhabituelle des tête-à-tête avec son équipe. Il préfère communiquer avec toute l'équipe pour s'assurer que tout le monde est sur la même longueur d'onde plutôt que de compter sur les choses traduites par une chaîne d'individus. Il croit qu'être transparent avec des connaissances et des informations les met entre les mains d'un plus grand nombre de personnes, et même si cela peut faire
    le rend plus vulnérable et attire plus de critiques, il y voit un moyen d'affiner ses idées et de prendre des décisions plus éclairées. Jensen parle également de son approche du leadership, déclarant que son comportement et sa façon de résoudre les problèmes restent cohérents quelle que soit la performance des actions de l'entreprise. En tant qu'entreprise publique, il reconnaît la pression extérieure pour réussir, mais il croit que s'ils expriment clairement leur vision et pourquoi ils font quelque chose, les gens sont prêts à tenter le coup.

  • 00:35:00 Dans cette section, Jensen Huang discute de la prochaine phase de l'IA et du MLOps. Il explique que si l'entreprise a inventé la technologie de l'intelligence dans plusieurs domaines, il est désormais important de traduire cette intelligence en compétences précieuses telles que la conduite de véhicules autonomes, le service client et la radiologie. Il explique également comment la prochaine ère de l'IA impliquera l'apprentissage des lois de la physique et la création d'un monde virtuel qui obéit à ces lois, ce qui était l'objectif derrière le développement d'Omnivers. Cette plate-forme physique vise à connecter l'intelligence artificielle au monde physique et à construire un jumeau numérique, offrant le potentiel d'un impact profond sur l'avenir.

  • 00:40:00 Dans cette section de la vidéo, Jensen Huang explique comment son entreprise a l'intention de créer un cadre d'application pour les personnes qui créent des applications, afin qu'elles puissent créer des applications pour la prochaine ère de l'IA. Il explique que l'un des cadres d'application qui le passionne est un robot virtuel doté de la vision par ordinateur, de l'IA vocale et de la capacité de comprendre le langage. Il a un grand potentiel pour des choses comme les hôpitaux virtuels, les usines et les divertissements, mais Jensen précise que le métaverse sera largement apprécié sur les écrans 2D. Jensen parle d'IA multimodalité, d'approches d'apprentissage auto-supervisé qui sont multimodalités qui amèneront la perception à un nouveau niveau, d'apprentissage zéro coup et de réseaux de neurones graphiques qui permettent le traitement des graphiques dans le même cadre que les pipelines d'apprentissage en profondeur. Enfin, il partage son enthousiasme pour l'avenir de l'innovation et de la créativité dans le monde virtuel, ce que les gens appellent le métaverse.

  • 00:45:00 Dans cette section, Jensen Huang, PDG de NVIDIA, discute des défis auxquels les entreprises sont confrontées pour exploiter la puissance de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage automatique pour écrire des logiciels. Il souligne l'importance vitale des méthodes, des processus et des outils, également connus sous le nom de MLOps, et compare le processus de raffinement de l'apprentissage automatique à une usine. Huang reconnaît l'importance des entreprises comme celle qui héberge l'interview pour rendre cela possible et aider les chercheurs à développer et valider leurs modèles de réseaux neuronaux.
 

PDG d'OpenAI, CTO sur les risques et comment l'IA va remodeler la société



PDG d'OpenAI, CTO sur les risques et comment l'IA va remodeler la société

Le PDG et directeur technique d'OpenAI, Sam Altman, a déclaré à Rebecca Jarvis d'ABC News que l'IA va remodeler la société et reconnaît les risques : "Je pense que les gens devraient être heureux que nous soyons un l... discuter de l'impact potentiel de l'IA sur la société, en soulignant la nécessité de développement responsable qui s'aligne sur les valeurs humaines et évite les conséquences négatives telles que la suppression d'emplois ou l'augmentation des préjugés raciaux.

Ils affirment que bien que l'IA présente des dangers potentiels, ne pas utiliser cette technologie pourrait être plus dangereux. Les PDG soulignent également l'importance du contrôle humain et de la contribution du public dans la définition des garde-fous pour l'IA, ainsi que le potentiel de l'IA à révolutionner l'éducation et à fournir un apprentissage personnalisé à chaque élève. Tout en reconnaissant les risques associés à l'IA, ils expriment leur optimisme quant à ses avantages potentiels dans des domaines tels que la santé et l'éducation.

  • 00:00:00 Dans cette section, il discute de l'impact potentiel de l'intelligence artificielle sur la société, à la fois positif et négatif. Il pense que le pouvoir collectif et la créativité de l'humanité détermineront ce que l'IA changera dans un, cinq ou dix ans. Bien que le potentiel de bien soit grand, il existe également un grand nombre d'inconnues qui pourraient mal tourner pour la société. Il insiste donc sur l'importance de diffuser ces produits dans le monde et d'entrer en contact avec la réalité. Bien que cette technologie puisse être très dangereuse, ne pas l'utiliser pourrait être encore plus dangereux, estime-t-il.

  • 00:05:00 Dans cette section, Sam Altman discute de l'importance d'un développement responsable de l'IA, reconnaissant le potentiel à la fois bon et mauvais. Ils soulignent la nécessité d'options de personnalisation permettant aux utilisateurs d'aligner le comportement de l'IA sur leurs propres valeurs dans certaines limites, ainsi que de recueillir les commentaires du public sur ce à quoi ces limites devraient ressembler. Les PDG reconnaissent également le potentiel de conséquences négatives majeures compte tenu de la puissance de l'IA et donc de l'importance de construire de manière responsable, tout en soulignant les avantages potentiels dans des domaines tels que la santé et l'éducation. Enfin, ils discutent de la nécessité cruciale pour les humains de garder le contrôle de l'IA, en particulier pour se prémunir contre les gouvernements autoritaires qui tentent d'exploiter la technologie, et avertissent les utilisateurs d'être conscients du problème des hallucinations qui peut survenir lorsque les modèles énoncent en toute confiance des faits entièrement inventés. .

  • 00:10:00 Dans cette section, il discute de la question de savoir si l'IA crée plus de vérité ou plus de contrevérité dans le monde. Ils mentionnent que les modèles qu'ils créent doivent être considérés comme des moteurs de raisonnement et non comme des bases de données factuelles, et qu'ils sont un outil pour les humains et peuvent amplifier leurs capacités. Cependant, ils reconnaissent que l'IA pourrait éliminer des millions d'emplois actuels, augmenter les préjugés raciaux et la désinformation et créer des machines plus intelligentes que toute l'humanité réunie, ce qui pourrait avoir des conséquences terribles. Ils soulignent l'importance de reconnaître ces inconvénients et de les éviter tout en poussant vers les avantages, tels que guérir les maladies et éduquer chaque enfant. Ils mentionnent également la nécessité pour la société dans son ensemble de se rassembler et de définir des garde-fous pour l'IA.

  • 00:15:00 Dans cette section, Sam Altman discute des risques de l'IA et de son impact sur la société. Ils reconnaissent l'incertitude concernant l'impact de l'IA sur les élections et la façon dont elle peut être utilisée pour manipuler l'information, mais ils soulignent également que la technologie peut être contrôlée, désactivée ou que les règles peuvent être modifiées. Ils déclarent qu'il y aura plusieurs choses que les gens faisaient sur Google et que Touch GPT changera, mais c'est un type de produit fondamentalement différent. Alors que le PDG est d'accord avec Elon Musk sur l'importance que le système d'IA dise la vérité, ils ont des opinions différentes sur la façon dont l'IA devrait fonctionner. Ils ont également souligné la nécessité d'une politique réfléchie et de l'attention du gouvernement pour gérer les risques de l'IA, et l'importance de l'intégrer dans l'éducation tout en évitant d'augmenter la tricherie ou la paresse chez les étudiants.

  • 00:20:00 Dans cette section, Sam Altman discute de l'impact potentiel de l'intelligence artificielle (IA) sur l'éducation. Ils croient que l'IA a la capacité de révolutionner l'éducation en offrant un excellent apprentissage individuel à chaque élève. La technologie de chat GPT est actuellement utilisée de manière primitive par certains étudiants, mais à mesure que les entreprises créent des plates-formes dédiées à ce type d'apprentissage, elle deviendra plus avancée, rendant les étudiants plus intelligents et plus capables que nous ne pouvons l'imaginer. Cependant, cela met la pression sur les enseignants, qui peuvent avoir à comprendre comment évaluer les essais rédigés à l'aide du chat GPT, mais cela peut également les aider à compléter l'apprentissage de nouvelles manières, comme agir en tant qu'éducateur de la méthode socratique.
 

Les réseaux de neurones sont des arbres de décision (avec Alexander Mattick)




Les réseaux de neurones sont des arbres de décision (avec Alexander Mattick)

Les réseaux neuronaux sont des arbres de décision sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique qui convient aux problèmes qui ont des statistiques bien définies. Ils sont particulièrement doués pour apprendre sur des données tabulaires, qui sont un type de données facile à stocker et à comprendre.
Dans cette vidéo, Alexander Mattick de l'Université de Cambridge discute d'un article récent publié sur les réseaux de neurones et les arbres de décision.

  • 00:00:00 L'article explique comment représenter un réseau neuronal comme un ensemble de splines, qui peuvent être considérées comme des régions de transformation linéaire avec biais. Le papier a été publié en 2018.

  • 00:05:00 Les réseaux de neurones sont un type de modèle d'apprentissage automatique qui peut être utilisé pour analyser des données. Les arbres de décision sont un type de modèle d'apprentissage automatique qui peut être utilisé pour prendre des décisions, mais ils sont limités dans leur capacité à interpréter les réseaux de neurones.

  • 00:10:00 Les réseaux de neurones sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique qui peut être utilisé pour faire des prédictions basées sur des données. Les réseaux de neurones sont composés d'un certain nombre de nœuds interconnectés, ou « neurones », qui sont conçus pour apprendre des données afin de faire des prédictions. La taille du réseau de neurones détermine la profondeur de l'arbre de décision, et plus le réseau de neurones est large, plus il devient difficile de faire des prédictions avec précision.

  • 00:15:00 Cette vidéo explique que les réseaux de neurones sont différents des arbres de décision en ce sens que les arbres de décision doivent fonctionner avec une famille de fonctions pour lesquelles nous devons maintenant effectuer des fractionnements optimaux, alors que les réseaux de neurones peuvent simplement fonctionner avec quelques fonctions et espérer pour le meilleur. Cette différence facilite l'utilisation des réseaux de neurones et leur permet d'être plus efficaces dans certains cas, mais cela signifie également qu'ils ne sont pas toujours aussi optimaux.

  • 00:20:00 La vidéo discute de l'idée que les réseaux de neurones peuvent être considérés comme des arbres de décision et que la représentation de l'arbre de décision est avantageuse en termes de complexité de calcul. L'article contient également des résultats expérimentaux qui suggèrent que c'est le cas.

  • 00:25:00 Dans cette vidéo, Alexander Mattick explique que les réseaux de neurones sont en fait des arbres de décision, qui sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique adapté aux problèmes qui ont des statistiques bien définies. Il poursuit en disant que les arbres de décision sont particulièrement efficaces pour apprendre sur des données tabulaires, qui sont un type de données faciles à stocker et à comprendre.

  • 00:30:00 Dans cette vidéo, Alexander Mattick de l'Université de Cambridge discute d'un article récent publié sur les réseaux de neurones et les arbres de décision. Les réseaux de neurones sont des modèles d'arbres de décision (NNDT) similaires aux classificateurs pré-formés sur de grands ensembles de données. Les NNDT extraient de nombreuses fonctionnalités différentes des données, tandis que les classificateurs pré-formés sur de grands ensembles de données n'extraient que quelques fonctionnalités. Les NNDT sont également plus efficaces que les classificateurs pré-formés sur de grands ensembles de données en termes de quantité de données qu'ils peuvent gérer.
 

C'est un changeur de jeu! (AlphaTensor de DeepMind expliqué)




C'est un changeur de jeu! (AlphaTensor de DeepMind expliqué)

AlphaTensor est un nouvel algorithme qui peut accélérer la multiplication matricielle en la décomposant en un tenseur de rang inférieur. Il s'agit d'une percée dans la multiplication matricielle qui peut potentiellement économiser beaucoup de temps et d'énergie.
Cette vidéo explique comment AlphaTensor, un outil développé par DeepMind de Google, pourrait changer la donne dans le domaine de l'intelligence artificielle.

  • 00:00:00 AlphaTensor est un nouveau système qui accélère la multiplication matricielle, qui est à la base de nombreux domaines scientifiques. Cela pourrait rendre le monde meilleur, car la multiplication matricielle est essentielle dans de nombreux domaines scientifiques.

  • 00:05:00 AlphaTensor change la donne car il est plus rapide de calculer des additions entre deux matrices que de les multiplier. C'est un gros avantage sur les processeurs modernes, car la plupart du temps est consacré à la multiplication des nombres, au lieu de faire les additions.

  • 00:10:00 Il permet une multiplication matricielle plus rapide. L'explication montre comment l'accélération est possible du fait que nous ne nous soucions que du nombre de multiplications, et que l'algorithme peut être trouvé en décomposant le tenseur en ses matrices composantes.

  • 00:15:00 AlphaTensor est un outil créé par DeepMind qui peut être utilisé pour décomposer une matrice en composants individuels, permettant une multiplication matricielle plus rapide.

  • 00:20:00 C'est un algorithme de décomposition qui peut être appliqué aux tenseurs tridimensionnels. Il est basé sur le produit de trois vecteurs et peut être appliqué à des tenseurs de n'importe quel rang.

  • 00:25:00 Il permet une décomposition plus facile des tenseurs. Cela peut être utile pour résoudre des problèmes avec des vecteurs et des matrices.

  • 00:30:00 Il peut accélérer la multiplication matricielle en la décomposant en un tenseur de rang inférieur. Il s'agit d'une percée dans la multiplication matricielle qui peut potentiellement économiser beaucoup de temps et d'énergie.

  • 00:35:00 AlphaTensor change la donne car il permet une formation plus efficace des algorithmes d'apprentissage par renforcement. AlphaTensor est une version plus raffinée de l'architecture de réseau neuronal Torso, et il peut être utilisé pour optimiser une politique pour un espace d'action donné.

  • 00:40:00 AlphaTensor change la donne car il permet d'utiliser une recherche d'arbre Monte Carlo efficace et de bas rang pour trouver la première étape d'une partie d'échecs. Cet algorithme est utilisé pour apprendre à jouer au jeu et faire des prédictions sur les mouvements futurs. De plus, l'apprentissage supervisé est utilisé pour fournir une rétroaction au réseau sur les mesures à prendre.

  • 00:45:00 AlphaTensor est un nouvel algorithme de DeepMind capable de surpasser les algorithmes les plus connus pour la multiplication et la décomposition matricielles sur les GPU et TPU modernes.

  • 00:50:00 L'algorithme AlphaTensor de DeepMind s'est avéré plus rapide sur certains matériels que d'autres algorithmes, et peut aider à améliorer l'efficacité des programmes informatiques.

  • 00:55:00 Cette vidéo explique comment AlphaTensor, un outil développé par DeepMind de Google, pourrait changer la donne dans le domaine de l'intelligence artificielle.
 

Sentience de l'IA de Google : à quel point sommes-nous vraiment proches ? | Podcast d'information sur les nouvelles techniques | le journal Wall Street




Sentience de l'IA de Google : à quel point sommes-nous vraiment proches ? | Podcast d'information sur les nouvelles techniques | le journal Wall Street

La controverse sur la question de savoir si le système d'IA de Google, Lambda, pourrait devenir sensible est discutée dans ce segment. Bien que les experts aient rejeté l'idée, la perception que cela pourrait se produire et les dangers potentiels posés par les décideurs politiques et les réglementations suscitent des inquiétudes. La discussion souligne que l'accent est davantage mis sur les conséquences de l'hypercompétence et de la discrimination ou de la manipulation des systèmes d'IA, plutôt que sur le mal qui pourrait en résulter, tout simplement parce qu'ils ne fonctionnent pas correctement.

  • 00:00:00 Dans cette section, Karen Howe du Wall Street Journal explique comment les entreprises sont divisées entre les utilisations pratiques et ambitieuses de l'intelligence artificielle (IA), beaucoup investissant dans la technologie de l'IA qui vise à créer une super intelligence qui peut finalement tout faire mieux que les humains. La communauté de l'IA est divisée sur cette question, certains experts mettant en garde contre les dangers de surestimer les capacités des systèmes de génération de langage et de faire confiance à ces systèmes bien plus qu'ils ne devraient l'être. En 2017, le système d'intelligence artificielle de Facebook a mal traduit "bonjour" en arabe pour "les blesser" en anglais et "les attaquer" en hébreu, ce qui a conduit à l'arrestation d'un Palestinien. Pendant ce temps, un autre ingénieur de Google pensait qu'un chatbot expérimental était devenu sensible, une affirmation rejetée par la plupart des experts.

  • 00:05:00 Dans cette section, la vidéo traite de la controverse entourant l'idée que le système d'IA de Google, Lambda, pourrait potentiellement devenir sensible en raison d'une expérience menée par un prêtre mystique. Bien que Google, ainsi que la communauté scientifique, aient déclaré que les systèmes d'IA ne sont pas sensibles, la perception qu'ils peuvent devenir sensibles s'est largement répandue, entraînant des dangers potentiels pour les décideurs et les réglementations. La conversation s'est concentrée sur les dommages causés par les systèmes d'IA hyper-compétents et discriminants ou manipulateurs, mais pas sur les dommages causés par les systèmes d'IA qui ne fonctionnent tout simplement pas.
 

Le réseau de neurones, une introduction visuelle | Visualiser le Deep Learning, Chapitre 1



Le réseau de neurones, une introduction visuelle | Visualiser le Deep Learning, Chapitre 1

La vidéo fournit une introduction visuelle claire à la structure de base et aux concepts d'un réseau de neurones, y compris les neurones artificiels, les fonctions d'activation, les matrices de poids et les vecteurs de biais.
Il démontre l'utilisation d'un réseau de neurones pour trouver des modèles dans les données, en déterminant les lignes de démarcation et les limites de décision complexes dans les ensembles de données. L'importance de la fonction d'activation est également mise en évidence, car elle permet de s'attaquer à des limites de décision plus complexes et de classer les données.
La vidéo se termine en reconnaissant le soutien des pionniers de l'apprentissage en profondeur et en explorant à quoi ressemble un réseau neuronal formé.

  • 00:00:00 Le créateur introduit le concept de réseau neuronal et sa structure. L'objectif d'un réseau de neurones est de trouver des modèles dans les données. Il s'agit d'une structure en couches avec une couche d'entrée, des couches cachées et une couche de sortie. Le réseau neuronal se compose de nombreux neurones ou cercles, où la couche d'entrée se compose des valeurs de pixel de l'image et la couche de sortie se compose de la sortie classifiée. Le créateur explique qu'en entraînant un réseau de neurones, nous déterminons les lignes de démarcation pour trouver où se trouve l'entrée, et la sortie peut être déterminée à l'aide de heavyset wxb. Le créateur va plus loin en expliquant comment l'ajout de dimensions supplémentaires au problème augmente la complexité des perceptrons.

  • 00:05:00 La vidéo couvre les bases des neurones artificiels et des fonctions d'activation, y compris la fonction d'étape de Heaviside, la courbe sigmoïde et l'unité linéaire rectifiée (ReLU). La vidéo explique également le concept d'ensembles de données linéairement séparables et comment les réseaux de neurones utilisent des fonctions d'activation pour modéliser des limites de décision complexes. Les concepts de matrices de poids et de vecteurs de biais sont introduits, ainsi que la visualisation des transformations de réseaux de neurones et des transformations linéaires. Enfin, la vidéo montre un réseau de neurones avec deux entrées, deux sorties et une couche cachée utilisant des poids et des biais aléatoires.

  • 00:10:00 La vidéo explore l'importance de la fonction d'activation pour aider à aborder des limites de décision plus complexes grâce à une représentation visuelle 2D et 3D d'un réseau de neurones. La vidéo montre comment la rotation, le cisaillement et la mise à l'échelle ont été automatiquement effectués avant l'ajout d'un vecteur de biais, et la fonction d'activation (ReLU) aide à plier les entrées positives et à révéler une forme triangulaire avec des plis uniquement dans le premier octant. La vidéo souligne également l'importance des réseaux de neurones non seulement dans les fonctions de modélisation, mais également dans la classification des données en attribuant un chiffre à l'une des 10 valeurs et en choisissant le chiffre des valeurs les plus élevées en fonction des valeurs de la couche finale. La vidéo se termine en attribuant le soutien des pionniers de l'apprentissage en profondeur et en explorant à quoi ressemble un réseau neuronal formé.
 

Visualiser le Deep Learning 2. Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils si efficaces ?



Visualiser le Deep Learning 2. Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils si efficaces ?

Cette vidéo explore l'efficacité des réseaux de neurones, plongeant dans la fonction softmax, les limites de décision et les transformations d'entrée. La vidéo explique comment la fonction signoïde peut être utilisée pour attribuer une probabilité à chaque sortie au lieu de la fonction argmax traditionnelle.
Il démontre ensuite l'utilisation de la fonction softmax pour regrouper des points similaires et les rendre linéairement séparables pendant la formation. Cependant, lorsqu'il se déplace en dehors de la région d'entraînement initiale, le réseau de neurones étend les limites de décision de manière linéaire, ce qui conduit à des classifications inexactes.
La vidéo explique également comment le premier neurone d'un réseau de neurones peut être traduit en une équation plane pour les limites de décision et présente un outil interactif pour visualiser la transformation de chiffres manuscrits à travers un réseau de neurones.

  • 00:00:00 L'idée derrière sigmoïde peut être utilisée pour lisser la fonction échelon de Heaviside et attribuer une probabilité ou une plage d'entrées à chaque sortie. Ceci est particulièrement important lors de la formation d'un réseau de neurones car il garantit la différentiabilité. Dans cet exemple, le réseau de neurones a une couche d'entrée de deux neurones et une couche de sortie de cinq neurones. La couche cachée comprend 100 neurones utilisant la fonction d'activation relu. La couche finale utilise softmax pour attribuer la sortie d'une coordonnée x et y à la valeur maximale des cinq neurones. En utilisant la fonction argmax, l'indice de la valeur maximale peut être déterminé, ce qui facilite la classification des ensembles de données.

  • 00:05:00 La vidéo décrit la fonction softmax, qui prend un vecteur de n éléments en entrée et produit un vecteur de probabilité de n éléments en sortie. Au cours de la formation, le réseau de neurones détermine un ensemble de poids et de biais qui lui permettent de classer les données d'entrée en cinq spirales différentes, séparées par des limites de décision non linéaires. En regardant l'espace de sortie, le réseau de neurones regroupe des points similaires, les rendant linéairement séparables. Cependant, lorsqu'il se déplace en dehors de la région d'entraînement initiale, le réseau de neurones étend les limites de décision de manière linéaire, ce qui entraîne des classifications inexactes. Enfin, la vidéo montre comment visualiser les probabilités pour chaque couleur en représentant graphiquement la sortie de la fonction softmax.

  • 00:10:00 La vidéo explique la valeur du premier neurone d'un réseau de neurones en termes d'équation plane, et comment cela se traduit par des limites de décision pour la classification des données d'entrée. La vidéo montre ensuite comment la fonction softmax est utilisée pour représenter chaque valeur de sortie sous forme de probabilité, chaque surface de couleur représentant la sortie de probabilité maximale pour chaque classe correspondante. Enfin, la vidéo montre un outil interactif pour visualiser la transformation de chiffres manuscrits à travers un réseau de neurones.
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