Quelles sont les différentes techniques d'intelligence artificielle?
Bien que de nombreuses techniques d'intelligence artificielle différentes aient été développées et que de nouvelles méthodes soient créées, quelques formes d'intelligence artificielle (IA) sont devenues de plus en plus populaires. Certaines des techniques les plus courantes incluent l’utilisation de réseaux de neurones et le développement de systèmes experts. Ces différentes techniques d’intelligence artificielle peuvent être utilisées pour développer différentes formes d’intelligence artificielle, généralement basées sur le degré de «réflexion» que peut réellement faire le programme. Celles-ci sont appelées «forte IA» ou «faible AI».
Les techniques d'intelligence artificielle sont des méthodes qui peuvent être utilisées pour développer et créer des programmes informatiques généralement considérés comme des formes d'intelligence artificielle. En général, l'intelligence artificielle est un programme capable d'imiter ou de recréer les processus de pensée démontrés par le cerveau humain. Cela implique généralement la résolution de problèmes, la formulation d'observations ou la réception d'informations à utiliser pour l'analyse ou la résolution de problèmes, ainsi que la capacité de catégoriser et d'identifier différents objets et leurs propriétés.
Il existe de nombreuses techniques d'intelligence artificielle différentes qui peuvent être utilisées par un programmeur d'IA, bien que deux des plus courantes soient les réseaux de neurones et les systèmes experts. Les réseaux de neurones sont des programmes informatiques conçus autour des processus cognitifs utilisés par le cerveau humain. Un réseau de neurones est essentiellement constitué de couches de catégorisation et de méthodes permettant d'identifier et de catégoriser des objets. Ceci est similaire à l'idée de schéma dans la cognition humaine, qui permet aux gens d'identifier des objets en fonction de leurs propriétés. Les nouvelles informations présentées au réseau de neurones peuvent ensuite être analysées et identifiées sur la base de critères précédemment saisis, ce qui permet au système «d'apprendre» de nouvelles catégories et d'identifier des objets connus ou inconnus.
Les systèmes experts sont des techniques d'intelligence artificielle construites autour de la logique et de déclarations «si / alors». Cela implique généralement une grande quantité d'informations «transmises» au système informatique, ce qui en fait un expert dans un domaine particulier. Lorsqu'une nouvelle entrée est introduite, telle qu'une demande de traitement de rapports financiers, le système expert peut analyser les informations en utilisant ces instructions if / then afin de limiter la réponse en sortie.
Ces différentes techniques d'intelligence artificielle peuvent être utilisées pour développer des systèmes considérés comme des «IA fortes» ou des «IA faibles». Les systèmes d'IA forte sont ceux qui cherchent le plus à imiter la pensée humaine et les capacités cognitives à travers un large éventail de fonctions. Ces systèmes peuvent analyser de nouvelles informations et produire des résultats pouvant aller au-delà des limites des données d'entrée. Les techniques d'intelligence artificielle qui développent des systèmes d'IA faibles ont une portée plus étroite et cherchent à reproduire une seule fonction ou un seul aspect de l'intelligence humaine.