L'IA autonome n'est plus un rêve lointain. Des progrès significatifs ont été réalisés dans le développement de robots capables de penser par eux-mêmes ces dernières années. Avec les progrès de l'apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur, l'IA autonome est devenue une réalité. Des voitures autonomes aux drones capables de naviguer dans des environnements complexes, ces machines intelligentes transforment notre façon de vivre et de travailler.
Qu'est-ce que l'IA autonome ?
L'IA autonome est une machine qui s'appuie sur un programme intégré pour communiquer ou servir un contenu défini. Il permet aux véhicules et autres appareils d'effectuer des séquences de manœuvres prolongées de manière autonome sans guidage humain. L'intelligence artificielle (IA) peut déjà nous aider à effectuer de nombreuses tâches simples. L'IA autonome peut faire des choses dans le monde réel sans intervention humaine. Les exemples incluent les voitures autonomes, les chatbots, etc.
La loi nationale sur l'intelligence artificielle de 2020 explique l'intelligence artificielle (IA) :
"Le terme" intelligence artificielle "signifie un système basé sur une machine qui peut, pour un ensemble donné d'objectifs définis par l'homme, faire des prédictions, des recommandations ou des décisions influençant des environnements réels ou virtuels."
LOI NATIONALE SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DE 2020
Les voitures autonomes sont les plus connues. Mais il existe d'autres endroits où les chercheurs utilisent l'IA pour explorer les capacités des véhicules. Au fur et à mesure que l'IA progresse à pas de géant, l'IA autonome peut prendre en charge encore plus d'emplois. Il s'agit notamment de piloter des avions, de livrer des marchandises et éventuellement de faire fonctionner des ambulances. Certains chercheurs ont également découvert que l'IA autonome peut faire le travail plus efficacement et en toute sécurité que les humains.
L'IA en mode autonome est plus complexe que prévu. Les chercheurs doivent développer et construire plus de stratégies étape par étape pour obtenir plus d'algorithmes pour plus de tâches. C'est le moyen d'atteindre l'objectif d'étendre cette fonctionnalité. Nous pouvons acquérir plus de capacités grâce à l'IA que jamais auparavant.
L'IA autonome nécessite une réflexion stratégique. Cette approche de réflexion couvre de nombreuses applications réussies différentes de l'IA. Il existe de nombreux exemples typiques. Les exemples incluent la vision artificielle ou les algorithmes de reconnaissance vocale. Ils se concentrent tous sur un moment précis dans le temps. Les utilisateurs leur permettent également d'accéder à des bases de données et de trouver toutes les données dont ils peuvent avoir besoin. À notre connaissance, la plupart des applications d'apprentissage automatique utilisent un ensemble de formation de presque tous les résultats possibles.
Ces opérations autonomes d'IA nous obligent à imaginer les résultats potentiels qui pourraient se produire à l'avenir. Nous devons prévoir les problèmes possibles et définir le plan d'action correspondant. De cette façon, cela nous aide à réduire les risques de danger. Cela peut également améliorer la vitesse de l'IA et d'autres facteurs. Nous pourrions faire apprendre à ces IA à jouer aux échecs. Jouer aux échecs est la meilleure méthode d'entraînement pour l'IA et les humains.
De nombreux appareils autonomes sont devenus de bons assistants pour les humains. Les cartes numériques des routes et les outils qui passent les tests en sont les meilleurs exemples. Nous pouvons les utiliser pour trouver le meilleur itinéraire vers un emplacement spécifique. L'utilisation de capteurs sonar et de caméras aide les gens à détecter les dangers potentiels.
L'histoire de l'IA autonome
L'histoire de l'IA autonome remonte aux années 1950, lorsque le concept d'intelligence artificielle a été introduit pour la première fois. Cependant, ce n'est que dans les années 1980 que les robots autonomes ont commencé à émerger. Le premier robot autonome a été développé en 1985 par Rodney Brooks, professeur au MIT. Ce robot, appelé Gengis, pouvait naviguer dans son environnement et éviter les obstacles en utilisant un ensemble de règles simples. Depuis lors, l'IA autonome n'a cessé d'évoluer, les chercheurs développant des algorithmes et des techniques d'apprentissage automatique de plus en plus complexes pour former ces systèmes. Aujourd'hui, l'IA autonome est utilisée dans une variété d'industries, des voitures autonomes aux drones et aux dispositifs médicaux.
Cette vidéo présente le point de vue du secrétaire d'État américain Anthony Blinken sur l'intelligence artificielle :
Comment fonctionne l'Intelligence Artificielle Autonome ?
L'intelligence artificielle autonome est encore un domaine très nouveau pour nous. De nombreux chercheurs travaillent à affiner leurs algorithmes et à trouver des moyens de résoudre des problèmes. Nous pouvons décomposer le travail de l'IA autonome en ce qui suit.
- Couche de détection : Les capteurs sont utilisés pour construire un modèle du monde en constante évolution. Les caméras sont souvent choisies comme capteurs pour étudier cette direction. Ces caméras sont généralement toujours contrôlées par l'éclairage de lasers ou d'autres sources. Les chercheurs peuvent également utiliser ces capteurs pour obtenir des informations de localisation du GPS ou d'autres agences indépendantes.
- Couche de fusion : Ces détails obtenus des différents capteurs doivent être organisés en une vue unique et complète. Cette vue doit également représenter ce qui se passe autour du véhicule. Dans ce cas, certaines images peuvent ne pas être visibles en raison de l'occlusion. Certains peuvent ne pas suivre des choses spécifiques. Ils peuvent avoir besoin de suivre des informations plus cohérentes. C'est alors que les algorithmes de fusion de capteurs sont la meilleure voie à suivre. Ils classifieront les détails collectés par les capteurs et construiront un modèle fiable. Ce modèle peut être utilisé à des stades ultérieurs de la planification.
- Couche perceptive : Le système doit identifier la zone spécifique pour laquelle le modèle a été construit. Qu'il s'agisse d'une route, d'un chemin ou d'un objet en mouvement spécifique.
- Couche de planification : L'IA autonome étudiera le modèle construit pour trouver la meilleure voie à suivre. Il obtient également des informations supplémentaires via un logiciel de cartographie, des prévisions météorologiques et des capteurs de trafic.
- Couche de contrôle : Il doit également s'assurer que les moteurs et le système de direction ne sont détournés par aucun obstacle lorsqu'il choisit et se déplace le long de ce chemin.
Les informations de décision prises par le système autonome AI sont transmises via la couche supérieure de capteurs à la couche de contrôle. Bien sûr, certaines boucles de rétroaction ramènent les informations à la couche supérieure via les couches inférieures. De cette façon, cela aide à améliorer les couches de détection, de planification et de perception ci-dessus.
L'IA du système autonome peut également importer des données via des sources externes. Les systèmes autonomes sont particulièrement utiles lorsque deux appareils communiquent entre eux. Ils échangent des informations dans un processus appelé « apprentissage de la flotte ». Et atteindre l'objectif de collecte d'informations et d'apprentissage. Les algorithmes de fusion de capteurs permettent aux appareils d'utiliser l'historique d'autres appareils au même endroit. Cela peut également vous aider à prendre des décisions plus éclairées. Prenons l'exemple de la détection d'objets en mouvement, tels que des piétons. Il est difficile d'utiliser quelques secondes de vidéo pour déterminer la vitesse ou non d'un objet en mouvement. C'est parce que les gens peuvent ne pas bouger pendant cette période. Mais si nous utilisons les données du capteur pour comparer avec des images similaires prises plus tôt dans la journée. On peut facilement conclure.
On peut également classer ces systèmes autonomes d'IA. Sur la base de la quantité d'interaction humaine requise pour son fonctionnement, il peut être classé dans les types suivants.
- Système informatique à interaction directe : On peut dire que ce système est contrôlé presque entièrement par l'opérateur. Nous pouvons également appeler ce processus opéré par l'homme une opération à distance. Ce processus nécessite une intervention humaine pour changer de position, d'attitude et d'état. Nous voyons couramment des excavatrices, des grues et des drones opérer des processus de ce type.
- Applications robotiques assistées par opérateur : Les robots nécessitent l'aide d'un opérateur humain pour effectuer certaines tâches haut de gamme. En même temps, ces robots peuvent effectuer certaines activités et faire des choix. Cependant, ces systèmes nécessitent une intervention humaine supervisée avant de terminer la tâche.
- Systèmes entièrement autonomes : Ce système permet de longues périodes de fonctionnement sans l'aide de l'opérateur. Il est bien adapté pour une utilisation dans des régions éloignées où il peut y avoir des retards, ou une supervision directe est impossible.
Autonomie vs IA
Les concepts d'intelligence artificielle et d'autonomie sont complètement différents dans la pratique. Ils peuvent être utilisés individuellement ou en concert. Vous pouvez exprimer la différence entre eux de la manière suivante.
Autonomie de l'Intelligence Artificielle = Intelligence Artificielle + Achèvement des tâches = Résolution de problèmes
Cette intelligence artificielle autonome peut être qualifiée de système robotique autonome. Vous pouvez les utiliser dans des environnements prévisibles. Ils nous aident à effectuer des tâches dans un environnement spécifique et pré-planifié. Des capteurs fournissent au robot des informations détaillées sur son emplacement. Les systèmes robotiques autonomes peuvent effectuer des tâches avec les données collectées par ces capteurs. On peut dire qu'ils rassemblent tout le potentiel de chaque algorithme d'intelligence artificielle avec lequel ils interagissent. De plus, nous pouvons obtenir les systèmes et appareils autonomes souhaités en combinant des logiciels traditionnels et des systèmes d'IA. La combinaison des deux peut les rendre capables d'apprendre et de s'adapter au travail.
Université de Yale a une perspective unique sur l'intelligence artificielle. Ils pensent que l'IA est "des systèmes que vous pouvez construire pour résoudre des tâches complexes d'une manière qui nécessite traditionnellement l'intelligence humaine". L'IA traditionnelle détecte, organise et crée des résultats en ingérant un grand nombre de données étiquetées. Un exemple est l'apparence d'une voiture particulière. Un système d'analyse vidéo doit examiner des milliers d'exemples de voitures pour comprendre à quoi elles ressemblent. Et tous ces résultats doivent être fournis et étiquetés par des analystes de données et des ingénieurs en intelligence artificielle.
En général, l'IA est utile pour produire des systèmes robotiques autonomes. Ce sont des outils et des techniques efficaces pour produire cette technologie. L'intelligence artificielle exécute automatiquement des tâches hautement analytiques et évolutives. D'autre part, l'IA autonome effectue diverses actions pour produire les résultats souhaités sans l'aide d'humains.
IA faible vs IA forte vs IA autonome
L'intelligence artificielle peut être classée en trois types : faible, forte et autonome. L'intelligence artificielle faible, également connue sous le nom d'IA étroite, est conçue pour effectuer une tâche ou un ensemble de tâches spécifiques. Ces systèmes sont programmés pour suivre des règles prédéfinies et ne peuvent pas apprendre au-delà de ces règles. Les exemples courants d'intelligence artificielle faible incluent les chatbots, les assistants vocaux et les algorithmes de recommandation.
En revanche, l'IA forte est une forme hypothétique d'IA qui peut effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut effectuer. Ce type d'IA pourrait apprendre et comprendre n'importe quel concept intellectuel, tout comme un être humain. Alors que l'IA forte existe depuis des décennies, nous n'avons pas encore développé de système qui réponde vraiment à cette définition.
Comme nous en avons discuté précédemment, l'IA autonome est un type de IA consciente de soi qui peut prendre des décisions et agir de manière autonome sans intervention humaine. Il s'appuie sur l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et d'autres techniques pour apprendre des données et prendre des décisions basées sur cet apprentissage. L'IA autonome est déjà utilisée dans diverses industries, des voitures autonomes à la fabrication.
L'une des principales différences entre l'IA faible et l'IA forte est leur niveau de flexibilité. Une IA faible est programmée pour effectuer des tâches spécifiques, et bien qu'elle puisse apprendre de l'expérience, elle ne peut pas s'adapter à de nouvelles situations sans être reprogrammée. Une IA forte, en revanche, pourrait apprendre et comprendre toute nouvelle tâche ou tout nouveau concept, tout comme un humain.
L'IA autonome est une forme d'IA forte, car elle peut apprendre et s'adapter à de nouvelles situations sans être spécifiquement programmée pour elles. Cependant, il est important de noter que l'IA autonome est encore limitée par sa programmation et les données sur lesquelles elle a été entraînée.
Alors que l'IA faible et l'IA forte ont leurs propres applications et défis uniques, l'IA autonome est la forme d'IA la plus pertinente et la plus pratique dans un avenir prévisible. Elle peut potentiellement révolutionner les industries et changer notre façon de vivre et de travailler, mais elle soulève également d'importantes préoccupations éthiques qui doivent être prises en compte.
Applications de l'IA autonome
L'IA autonome a le potentiel de révolutionner de nombreuses industries, et ses applications sont déjà explorées et mises en œuvre de diverses manières. L'une des applications les plus importantes de l'IA autonome se situe dans le domaine des transports. Des voitures autonomes sont déjà développées et testées pour réduire les accidents et améliorer la fluidité du trafic.
L'IA autonome est utilisée dans l'industrie manufacturière pour améliorer l'efficacité et la productivité. Les systèmes robotiques peuvent effectuer des tâches répétitives avec un haut degré de précision et travailler 24 heures sur 24 sans se fatiguer. Cela peut aider à réduire les coûts et à augmenter la production.
L'industrie de la santé explore également l'utilisation de l'IA autonome, en particulier dans l'imagerie médicale. Les systèmes d'IA peuvent analyser les images médicales avec un haut degré de précision, aidant à détecter les maladies et les blessures plus tôt et plus précisément.
En finance, l'IA autonome est utilisée pour analyser les données financières et prendre des décisions d'investissement. Cela peut aider les investisseurs à prendre de meilleures décisions sur la base d'informations basées sur des données.
Dans l'armée, les systèmes d'IA autonomes peuvent être utilisés pour la reconnaissance et la surveillance ainsi que pour la planification et l'exécution d'opérations complexes. L'IA autonome peut contrôler des rovers et d'autres équipements sur des planètes éloignées lors de l'exploration spatiale.
L'IA autonome a des applications potentielles dans l'éducation, le divertissement et même l'art. Par exemple, la musique et l'art générés par l'IA sont déjà en cours de création et pourraient devenir plus sophistiqués avec le développement de l'IA autonome.
L'IA autonome a des limites
L'IA autonome est encore une technologie relativement jeune et dépend de la précision des données qui lui sont transmises. La prise de décision et le comportement de la machine peuvent être compromis si les données sont corrompues ou inexactes. De plus, les machines peuvent ne pas être capables de "sortir des sentiers battus" autant que les humains, et il peut y avoir certains scénarios où une perspective humaine est nécessaire. Enfin, certains pensent que la technologie de l'IA autonome a le potentiel de conduire à un remplacement d'emploi. C'est parce que vous pouvez utiliser des machines pour remplacer certains emplois humains.
Ces IA capables d'être indépendantes du guidage humain sont inadaptées à toutes les applications. En effet, certaines applications ont besoin d'aide pour quantifier les meilleurs résultats. Dans ce cas, l'IA est apte à agir en tant que notre conseiller automatique. Parce que nous devons également tenir compte de ces facteurs intangibles lorsque nous effectuons cette tâche. Nous devons également être responsables des décisions que nous prenons. Il serait donc facile que des accidents se produisent si tout était effectué de manière autonome par l'IA. Après tout, il prend toujours des décisions basées sur des faits sans tenir compte des conséquences que nous devons supporter.
L'éthique de l'IA autonome et son impact sur la société
Alors que l'IA autonome devient plus répandue, des préoccupations éthiques concernant son impact sur la société sont soulevées. L'une des principales préoccupations est le déplacement d'emplois, car de nombreuses industries commencent à remplacer les travailleurs humains par des robots autonomes. De plus, on s'inquiète du potentiel de dysfonctionnement de ces systèmes ou de prise de décisions qui vont à l'encontre des valeurs humaines ou de l'éthique. Par exemple, quelle décision prendra-t-il si un véhicule autonome est confronté à une situation où il doit choisir entre heurter un piéton ou sortir de la route et potentiellement blesser ses passagers ? Ces questions éthiques complexes doivent être abordées à mesure que l'IA autonome continue de progresser.
Avec ce qui précède, vous avez une meilleure compréhension de l'intelligence artificielle autonome. Les progrès de l'intelligence artificielle ont un impact positif sur nous. Vous pouvez utiliser des systèmes d'intelligence artificielle autonomes pour les travaux ennuyeux, dangereux et salissants. De cette façon, vous pouvez consacrer plus de temps aux travaux qui vous sont nécessaires.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage automatique, vous pouvez lire :
- Apprentissage automatique dans l'agriculture
- Rôle de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la robotique
Glossaire de l'Intelligence Artificielle
Apprentissage automatique (ML): Un sous-ensemble d'IA qui implique la formation d'algorithmes pour faire des prédictions ou des décisions basées sur des données.
Intelligence Artificielle Générale (IAG): Le futur développement hypothétique de l'IA qui pourrait présenter une intelligence et des capacités de raisonnement de type humain.
L'apprentissage en profondeur: Un type de ML qui utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches pour extraire des caractéristiques de plus en plus complexes des données.
Traitement du langage naturel (TAL): Une branche de l'IA qui permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain.
Réseau neuronal: Il s'agit d'un ensemble d'algorithmes modélisés d'après la structure du cerveau humain utilisé pour reconnaître des modèles dans les données.
Analyses prédictives: Il fait référence à l'utilisation de modèles statistiques et d'algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser des données et prédire des événements ou des tendances futurs.
Robotique: C'est une branche de l'IA qui s'occupe de la conception, de la construction et de l'exploitation de robots.
Enseignement supervisé: Il s'agit d'un type de ML qui implique la formation d'un système sur des données étiquetées pour prédire les résultats de nouvelles données non étiquetées.
Vision par ordinateur: Une branche de l'IA qui permet aux machines d'interpréter et d'analyser les informations visuelles du monde qui les entoure.
Singularité: Un point hypothétique dans le futur où l'IA surpasse l'intelligence humaine et devient capable de s'améliorer au-delà du contrôle humain.
Informatique cognitive: Une branche de l'IA qui se concentre sur la construction de systèmes capables de comprendre et de raisonner comme les humains.
Sécurité de l'IA: Le domaine de la recherche s'est concentré sur la garantie que les systèmes d'IA avancés restent sûrs et bénéfiques pour les humains à mesure qu'ils deviennent plus capables et autonomes.
Explicabilité: La capacité d'un système d'IA à fournir des explications claires et compréhensibles pour ses processus de prise de décision.
Éthique en IA: Un domaine en pleine croissance qui aborde les implications éthiques du développement et du déploiement de l'IA, y compris les problèmes liés aux préjugés, à la vie privée et à l'autonomie humaine.
Singularité: Un point hypothétique dans le futur où l'IA surpasse l'intelligence humaine et devient capable de s'améliorer au-delà du contrôle humain.
Transparence: La mesure dans laquelle les processus de prise de décision d'un système d'IA sont visibles et compréhensibles pour les utilisateurs humains.
Exploration de données: Le processus de découverte de modèles et d'informations dans de grands ensembles de données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.
Perception des machines: La capacité des machines à interpréter et à comprendre les entrées sensorielles du monde qui les entoure.
