Quels sont certains algorithmes ou logiciels impressionnants dans le monde de l'IA?
J'ai toujours aimé l'idée de l'IA et des algorithmes évolutifs. Malheureusement, comme nous le savons tous, le développement du terrain n’a pas été aussi rapide que prévu dans les premiers jours.
Ce que je cherche, ce sont quelques exemples qui ont le facteur "wow":
Systèmes d’apprentissage autodirigés qui s’adaptaient de manière inattendue.
Des agents de jeu particulièrement dynamiques et qui ont produit des stratégies inattendues
Les systèmes de représentation symbolique qui ont produit une sortie significative et perspicace
Comportement émergent intéressant dans des systèmes à agents multiples.
N'entrons pas dans la sémantique de ce qui définit l'IA. Si cela ressemble ou ressemble à de l'IA, entendons-le.
Je vais commencer par un histoire de 1997 .
Adrian Thompson tente d'utiliser des algorithmes génétiques pour créer un circuit de reconnaissance vocale dans un FPGA. Après quelques milliers de générations, il parvient à faire distinguer par le dispositif les commandes vocales "stop" et "go". Il examine la structure de l'appareil et constate que certaines portes logiques actives sont déconnectées du reste du circuit. Quand il désactive ces portes prétendument inutiles, le circuit cesse de fonctionner ...
Modifier
Peut-on essayer de garder la discussion sur des techniques/algorithmes qui ont produit quelque chose d’impressionnant? Je peux faire une recherche sur Google si je veux en savoir plus sur les milliers de technologies d’intelligence artificielle qui sont à leurs débuts mais qui sont prometteuses.
J'ai construit un algorithme évolutif pour la reconstitution des stocks de détail dans un produit destiné aux énormes pépinières (et il en existe de très grandes et intelligentes: des sociétés d'une valeur de 200 millions de dollars).
C'était probablement la chose la plus cool sur laquelle j'ai travaillé. En utilisant trois années de données historiques, il a évolué pendant une semaine consécutive alors que j'étais en vacances.
Les résultats finaux étaient à la fois positifs et bizarres. En fait, j'étais à peu près sûr qu'il était cassé au début.
L'algorithme ignorait les ventes des semaines précédentes, leur attribuant un poids de 0 pour tous les indicateurs (ce qui est en contradiction avec le fonctionnement actuel de ces gars-là: à l'heure actuelle, ils considèrent la même semaine de l'année précédente et tiennent également compte des tendances récentes ).
Finalement, j'ai réalisé ce qui se passait. Avec les indicateurs avec lesquels l'organisme devait travailler, il était de plus en plus efficace, au fil du temps, de regarder la même partie du mois précédent et d'ignorer les tendances récentes.
Ainsi, au lieu de regarder les derniers jours, nous avons regardé la même semaine le mois précédent parce qu'il y avait des tendances subtiles mais stables qui se répètent tous les 30 jours. Et ils étaient plus fiables que les tendances quotidiennes plus volatiles.
Et le résultat était une amélioration significative et reproductible de l'efficacité.
Malheureusement, cela m'a tellement enthousiasmé que j'en ai informé le client qui a annulé le projet. Cette première exécution était extrêmement prometteuse, mais il était difficile de le prouver, même si vous pouviez analyser presque toutes les données des trois dernières années et voir que l’algorithme améliorait comme par magie l’efficacité. Les EA ne sont pas difficiles, mais les gens les trouvent compliquées au début, et l'idée de faire quelque chose d'aussi mystérieux était un peu trop difficile à avaler.
Ce que je retiens de plus, c’est que si je crée quelque chose qui semble un peu trop magique, je ne parlerai plus jusqu’à ce que je puisse préparer un bon exposé. :)
Il y a quelques temps, j'ai trouvé cette série d'articles: Designing Emergent AI .
L'auteur de ces articles a créé le jeu "AI War: Fleet command", qui propose une IA émergente. Peut-être que vous trouverez cela intéressant.
Un peu en dehors du domaine AI traditionnel, se trouvent les HTM (Hierachical Temporal Memory) développés par Numenta . Cette technologie en est encore à ses débuts, mais elle semble prometteuse dans les domaines ciblés du "facteur WOW".
Jusqu'à présent, l'aspect le plus impressionnant de l'IA a été le rapport entre les promesses et les livraisons. À mon avis, la seule approche réellement viable de l'intelligence assistée par ordinateur est la simulation de réseaux de neurones, car tout ce que nous considérons dans le monde réel que nous considérons comme "intelligent" (humains, chimpanzés, chiens, cafards, etc.) possède toutes des variantes. du même système de contrôle de base: un grand désordre de neurones relié à des périphériques d’entrée et de sortie.
Étonnamment, malgré cette apparente vérité, le domaine de l'informatique qui s'appelle «réseaux de neurones» a quasiment abandonné la tentative de simulation de neurones et de structures neuronales réels. Je ne pourrais pas commencer à vous expliquer pourquoi, même si je suppose que cela est dû au fait que les programmeurs n'aiment pas sortir de leur zone de confort et se renseigner sur des sujets autres que celui de l'informatique.
Le seul inconvénient est que Terminator n’est encore qu’un film.
Pour moi, l’une des choses les plus intéressantes dans l’intelligence artificielle est une très vieille discussion entamée par Rodney Brooks au sujet de son architecture comportementale appelée architecture de subsumption .
Il abandonne complètement toutes sortes de représentations symboliques et dit toujours: prenez le monde comme modèle. Cela évite au robot de générer une vision du monde erronée et de résoudre tous les problèmes complexes liés à la correction du modèle.
Il a publié de nombreux livres intéressants et a été l’une des premières personnes à utiliser l’approche de la cognition incarnée, qui est actuellement très utilisée dans la recherche.
Des ouvrages de lecture intéressants peuvent être trouvés sur http://people.csail.mit.edu/brooks/index.html . Certaines de ses publications ultérieures deviennent très philosophiques, mais les descriptions précédentes des robots et de la façon dont leur comportement a émergé d'un simple ensemble de règles et d'actions méritent d'être lues.
Découvrez http://www.wolframalpha.com/ (probablement plus dans les connaissances informatiques)
Je ne pense pas qu'il y ait une réponse précise et objective à votre question, alors voici mon préféré.
learnfun & playfun
"learnfun & playfun: Une technique générale pour l’automatisation des jeux NES" (avec code source et autres informations)
Voici un lien youtube si l’autre précédent mourrait. Cela a également été présenté sur Vsauce .
"Plutôt que de perdre, et de recevoir un" jeu fini ", cela a simplement mis le jeu en pause. Pour toujours. [...] Le seul coup gagnant est de ne pas jouer."
J'ai trouvé les récentes recherches sur l'évolution et la coopération entre robots très intrigantes. Cette entrée de blog donne un bon résumé de l'expérience et de ses résultats. Le comportement le plus intéressant à mes yeux était le comportement observé de l'IA martyr et de l'IA "perverse".
Il existe une bibliothèque Java open source ambitieuse appelée CIlib qui fournit un hôte de méthodes d’intelligence computationnelle. Il est actuellement utilisé au niveau universitaire par un groupe de recherche pour faire avancer leurs propres recherches.
Vous posez peut-être une question incomplète. Vous dites "quelles sont les bonnes réponses", mais tout comme le guide Hitchhikers de la galaxie, lorsque le meilleur ordinateur donne "42" comme réponse, vous voulez savoir quelle est la question.
Certaines "meilleures questions" suscitent d'excellentes réponses. Certaines réponses vraiment utiles concernent des choses qui paraissent banales. Le " voyageur voyageur problème } _" signifie beaucoup de coûts ou d'argent pour FedEx. _ { L'algorithme de Dijkstra } _ conduit les chemins que les paquets sur Internet suivent réellement.
Lois De'Morgans sont assez cool aussi - ils permettent la minimisation des portes dans les puces d'ordinateur pour faire le même travail Ils sont automatisés et fonctionnent sur des milliards de portes dans des puces informatiques. Cela représente probablement un tiers de billion de dollars de création de valeur basée sur du matériel informatique par an. Je ne parle pas de ce que les gens font avec eux, je parle juste "eux".
Celles-ci peuvent paraître banales, mais elles sont chouettes pour moi.
J'aime aussi les antennes évolutives . Je suis à peu près sûr que lorsque Musk dit que l'intelligence artificielle représente une menace existentielle, il se réfère à la puissance des algorithmes évolutifs. Il existe une version beaucoup plus moderne de celle-ci sur l'un des rovers martiens - et les humains ne peuvent l'inventer (seuls), mais ils peuvent configurer des ordinateurs à la mesure de leurs capacités.