Intelligence artificielle
Triomphes et Déceptions
Melanie Mitchell
Douglas Hofstadter
Christian Jeanmougin
Dunod
Prologue. Terrifié
1
Première partie. Le contexte15
Chapitre 1. Les racines de l'intelligence artificielle
17
Deux mois et dix hommes à Dartmouth17
On définit, puis on va de l'avant19
Une anarchie de méthodes21
L'IA symbolique22
L'IA sub-symbolique : les perceptrons24
Les entrées de notre perceptron28
L'apprentissage des poids et du seuil du perceptron28
Les limites des perceptrons33
L'hiver de l'IA34
Les choses faciles sont difficiles36
Chapitre 2. Les réseaux neuronaux et l'ascension de l'apprentissage machine
37
Les réseaux neuronaux multicouches37
L'apprentissage par rétropropagation40
Le connexionnisme41
Mauvais en logique, bons au frisbee43
L'ascension de l'apprentissage machine44
Chapitre 3. Le printemps de l'IA
47
Fièvre printanière47
L'IA : étroite et générale, faible et forte49
Les machines peuvent-elles penser ?51
Le test de Turing54
La Singularité57
Une fable sur l'exponentielle59
Le progrès exponentiel des ordinateurs62
Neuro-ingénierie62
Les sceptiques et les convaincus de la Singularité63
Le pari sur le test de Turing65
Deuxième partie. Regarder et voir71
Chapitre 4. Qui, quoi, quand, où, pourquoi
73
Les choses faciles sont difficiles (surtout en vision par ordinateur)75
La révolution de l'apprentissage profond76
Le cerveau, le néocognitron et les réseaux neuronaux convolutifs77
La reconnaissance d'objets dans le cerveau et dans les ConvNets78
Entrées/sorties d'un ConvNet80
Cartes d'activation81
La classification dans les ConvNets85
L'apprentissage d'un ConvNet86
Chapitre 5. ConvNets et ImageNet
89
Construire ImageNet90
Le Turc mécanique93
Les compétitions ImageNet94
La ruée sur le ConvNet100
Les ConvNets ont-ils surpassé les humains dans la reconnaissance d'objets ?101
Au-delà de la reconnaissance d'objets105
Chapitre 6. Gros plan sur les machines qui apprennent
107
Apprendre seul108
Le Big data110
La longue traîne112
Qu'a appris mon réseau ?117
L'IA et les préjugés118
Montrez vos calculs121
Tromper les réseaux neuronaux profonds123
Chapitre 7. Sur une IA fiable et éthique
133
L'IA bénéfique134
Le Grand Compromis de l'IA136
L'éthique de la reconnaissance faciale138
Réglementer l'IA141
Des machines morales142
Troisième partie. Apprendre à jouer147
Chapitre 8. Des récompenses pour les robots
149
Comment dresser votre robot-chien150
Les obstacles du monde réel160
Chapitre 9. Mise en jeu
163
Le Q-apprentissage profond165
L'agent à 650 millions de dollars169
Des dames et des échecs171
Deep Blue174
Le grand défi du go176
AlphaGo contre Lee Sedol178
Comment fonctionne AlphaGo179
Chapitre 10. Au-delà des jeux
185
La généralité et l'« apprentissage par transfert »186
« Sans exemples ou conseils humains »187
Les plus difficiles des domaines188
Qu'ont appris ces systèmes ?189
Quel est le niveau d'intelligence d'AlphaGo ?191
Des jeux au monde réel192
Quatrième partie. L'intelligence artificielle rencontre le langage naturel197
Chapitre 11. Les mots et ceux auxquels ils tiennent compagnie
199
Le temps est venu d'une petite histoire199
La subtilité du langage200
La reconnaissance de la parole et les derniers 10 %202
Classifier les sentiments205
Les réseaux neuronaux récurrents207
Une idée simple pour encoder des mots sous forme de nombres210
L'espace sémantique des mots211
Word2Vec213
Chapitre 12. La traduction en tant qu'encodage et décodage
221
L'encodeur rencontre le décodeur223
Quelques jugements sur la traduction automatique226
Lost in Translation229
Traduire des images en phrases232
Chapitre 13. Demandez-moi n'importe quoi
239
L'histoire de Watson241
La compréhension de la lecture249
Que signifie « il » ?253
Attaques adverses sur des systèmes de traitement du langage naturel256
Chapitre 14. Sur la compréhension
261
Les blocs constitutifs de la compréhension262
Prédire les éventuels futurs264
La compréhension est une simulation265
Les métaphores dans la vie quotidienne266
Abstraction et analogie268
Chapitre 15. Connaissance, abstraction et analogie en intelligence artificielle
275
Les connaissances essentielles pour les ordinateurs275
L'abstraction, idéalisée280
Symboles actifs et créations d'analogies285
La métacognition dans le monde des chaînes de lettres289
La reconnaissance des situations visuelles290
« Nous sommes vraiment, vraiment très loin »292
Chapitre 16. Questions, réponses et réflexions
297
Question : Dans combien de temps les voitures autonomes seront-elles une banalité ?298
Question : L'IA se soldera-t-elle par un énorme chômage humain ?302
Question : Un ordinateur peut-il être créatif ?303
Question : Combien d'années nous séparent encore de la création d'une IA de niveau humain général ?307
Question : Devons-nous avoir peur de l'IA ?310
Question : Quels problèmes exaltants restent encore à résoudre en IA ?313
Postface de Douglas Hofstadter
315
Version anglaise317
Version française321
Notes et références
325
Remerciements
355
Index
357
Crédits iconographique
365