Pour l'apprentissage automatique, mettez un mot
Nous connaissons un boom des méthodes d'apprentissage automatique, et il peut sembler qu'il n'y a aucun problème qu'un réseau de cent millions de couches ne résoudrait pas s'il avait un temps infini et un ensemble de données illimité. L'apprentissage automatique montre d'excellents résultats lorsque vous travaillez avec des images, de la parole. Les réseaux de neurones peuvent "se souvenir" des réponses aux exemples dessinés sur papier et prédire où une balle de tennis volera avant qu'elle ne touche une raquette.
Ils disent que l'apprentissage profond, les algorithmes génétiques et d'autres disciplines nouvelles peuvent résoudre des problèmes de toute complexité. Et apparemment, c'est vrai. À moins bien sûr que vous ayez beaucoup de temps et toutes les données de ce monde.
L'une des méthodes les plus fondamentales de l'apprentissage automatique est l'algorithme génétique. Comme vous le savez sans aucun doute, le grand algorithme génétique de Mère Nature a fonctionné deux milliards d'années avant l'apparition de la vie multicellulaire. Huit cent millions d'années plus tard, l'algorithme génétique a construit une espèce dont le représentant tape ce texte. Avons-nous la patience de trois milliards d'années d'expériences de calcul et pouvons-nous nous permettre de suivre cette voie?
Racine cybernétique du mal
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Lors de la construction de l'intelligence artificielle, il faut se rappeler que les réseaux de neurones artificiels ne résolvent pas les problèmes que la plupart d'entre eux résolvent les réseaux de neurones naturels. Il ne faut pas oublier que l'apprentissage et, en fin de compte, l'intelligence sont des fonctions optionnelles, coûteuses, dangereuses et de haut niveau qui sont étrangères à jouer avec les pixels et les actionneurs individuels. Il y a donc des centaines de millions d'années et à ce jour rien n'a changé, car telle est la voie de la cybernétique.
[1] Vyacheslav Dubynin: "Le cerveau et le mouvement." https://www.youtube.com/watch?v=XNMGhUG3YDA