Kan t'as un vélo, mais que tu préfères marcher à côté.

Il y a un an le vélo autonome passait pour une blague, mais les chinois n'ont pas dû la comprendre : https://sciencepost.fr/ce-velo-electrique-autonome-renferme-une-puce-revolutionnaire/

Envoyé par Foxsking le 19 août 2019 à 09h37

9 commentaires

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Cloudh Vermisseau

En quoi c'est révolutionnaire? Y a un moment qu'Honda la fait sur ses motos avec le riding assist.

Il y a 6 ans

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Thiche En réponse à Cloudh Colonel Chat-Ver

Justement. Chez Honda, c'était sur une moto. Dans le cas qui nous occupe, c'est sur un vélo. D'où innovation.

... De rien.

Il y a 6 ans

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_pepe_

« Generally speaking, there are two approaches to developing artificial intelligence. One is machine learning and the other is brain-inspired computing. »

Je ne sais pas si la traduction est correcte, mais là le type parle deux fois de la même chose. C'est un peu comme si il disait « d'une façon générale, il y deux types de nombres : les nombres pairs et les nombres multiples de deux ».

Le « machine learning », ou « apprentissage automatique » en français, est une approche de l'IA basée sur les réseaux neuromimétiques, constitués d'opérateurs qui reproduisent le fonctionnement des neurones et des synapses. L'autre approche de l'IA, de type « système expert », est basée sur les moteurs d'inférences, les bases de règles et les bases de connaissances.

Sinon, aujourd'hui connaît un gros effet de mode. On cherche à en mettre partout... particulièrement là où c'est inutile et où cela pourrait être dommageable. L'IA existe depuis très longtemps, et l'une des raisons pour lesquelles on ne l'avait pas encore mise partout, c'est que par principe son usage est inadapté aux situations.

Il y a 6 ans

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BarneyGumbles En réponse à _pepe_ Lombric Shaolin

Non, "machine learning" n'est pas synonyme de réseaux neuronaux

Il y a 6 ans

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_pepe_ En réponse à BarneyGumbles

Je ne signifiais pas que le « machine learning » (auto-apprentissage) était *synonyme* de « réseaux neuronaux ». Mais peut-être aurais-je dû préciser « notamment » en en parlant, même si c'est la méthode de loin la plus couramment utilisée aujourd'hui.

Quoi qu'il en soit, l'auto-apprentissage s'appuie sur les principes de mathématiques statistiques issus de la reproduction du comportement du cerveau (aujourd'hui particulièrement sur son fonctionnement physiologique, en termes de neurones formels, lesquels peuvent aussi être mis en œuvre en dehors de l'auto-apprentissage). Une approche plus ancienne du « machine learning » consiste à reproduire le comportement statistique du cerveau d'une façon plus globale que physiologique.

Quoi qu'il en soit, dire que l'IA serait soit de l'auto-apprentissage soit de l'IA inspirée du fonctionnement du cerveau (en sous-entendant que l'un exclut l'autre et que les deux constituent l'ensemble) n'a pas de sens. C'était le but de mon propos.

L'autre approche clairement identifiée de l'IA (basée sur les moteurs d'inférence) est quant à elle totalement différente de ce premier principe. Elle ne fournit pas de résultats basés sur des statistiques (et par conséquent potentiellement faux sur des cas particuliers), mais des résultats issus de la logique, expressément prouvés ou reconnus comme indéterminés.

Il y a 6 ans