L’IA d’aujourd’hui est-elle les routines logicielles d’hier avec de meilleures relations publiques? Nous nous sommes disputés, vous avez voté dessus. Et le gagnant est…

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  • Enregistrer le débat Comment ça se passe? Je ne suis pas cynique, je suis réaliste. C’est à peu près ainsi que je résumerais notre tout premier débat sur le registre, qui s’est déroulé cette semaine.

    Au cours des derniers jours, nous avons dressé certains de nos vautours les uns contre les autres, cajolé nos chers lecteurs en leur faisant intervenir vos propres commentaires et avons voté du côté de qui vous étiez. La motion à débattre était la suivante: L’intelligence artificielle dans l’entreprise n’est que les algorithmes stupides d’hier rebaptisés IA. Il existe de nombreuses preuves que les logiciels, les équipements et les projets internes sont qualifiés de propulsés par l’intelligence artificielle à la mode du jour, et les acheteurs dépensent des millions pour eux.

    «L’adoption de l’intelligence artificielle se développe dans le monde entier», a déclaré IDC en juin. «Plus d’un quart de toutes les initiatives d’IA sont déjà en cours de production et plus d’un tiers en sont à des stades de développement avancés. Et les organisations signalent une augmentation de leurs dépenses en IA cette année.

    Mais quelle part est en fait de l’intelligence artificielle? La technologie intelligente d’aujourd’hui est-elle simplement les mêmes anciens algorithmes des versions précédentes avec un meilleur marketing, ou une réelle innovation se produit-elle? Et si un apprentissage automatique approprié est réellement déployé, quels sont les avantages commerciaux compte tenu des forces et des faiblesses du ML?

    Lançant les choses lundi, Thomas Claburn a plaidé en faveur de la motion. Il a noté que l’IA était si glissante à définir et équivalait à l’alchimie moderne.

    La plupart des entreprises à la recherche de spécialistes des données recherchent des personnes pour collecter, gérer et calculer des statistiques de base sur les processus commerciaux normaux.

    «La grande majorité des entreprises en sont encore aux premières phases de collecte et d’utilisation des données», a déclaré Jeffrey Bigham, professeur adjoint à l’Université Carnegie Mellon, à notre vautour. «La plupart des entreprises à la recherche de spécialistes des données recherchent des personnes pour collecter, gérer et calculer des statistiques de base sur des processus commerciaux normaux.»

    Svetlana Sicula, une veep de recherche chez Gartner, a déclaré à notre Thomas qu’il y avait encore un écart majeur entre la science de l’IA et l’ingénierie de l’IA. Par exemple, la pandémie COVID-19 a brisé de nombreuses solutions d’IA pour la détection de la fraude et la gestion de la chaîne d’approvisionnement, car à mesure que les habitudes des gens changeaient soudainement, les données entrantes changeaient soudainement et les modèles ne pouvaient pas gérer les scénarios pour lesquels ils n’étaient pas formés. En tant que tel, tout ce qui se trouve dans l’IA d’entreprise d’aujourd’hui n’est peut-être pas vraiment intelligent, nouveau ou pratique, à en juger par ces types de pannes.

    Ensuite, Katyanna Quach n’allait pas laisser le cynisme triompher, se plaignant contre la motion. Elle a souligné les services d’apprentissage automatique hébergés dans le cloud offerts par Amazon, Microsoft et Google qui peuvent être exploités par les applications commerciales d’aujourd’hui pour analyser les données de nouvelles manières – reconnaissance sonore et d’objets, reconnaissance de formes dans les enregistrements clients, etc. . Ceux-ci résolvent de réels problèmes pour de grands noms du commerce de détail, de l’énergie et de la science.

    Et la fabrication aussi. “Même si nous ne faisons que commencer, les systèmes que nous avons déployés en Europe et en Amérique du Nord apprennent déjà les uns des autres et s’améliorent chaque jour”, a-t-elle déclaré en citant Pieter Abbeel, fondateur et scientifique en chef de la startup Covariant, à propos de l’IA- robots d’usine motorisés qu’elle fabrique et vend.

    Et la santé: des modèles de vision par ordinateur sur le marché capables de détecter les lésions oculaires. Lorsque vous obtenez un produit basé sur l’IA auprès d’un fournisseur de confiance, vous jouez vraiment avec un certain niveau d’intelligence artificielle.

    Commentaires des meilleurs lecteurs tels que votés par vous et sélectionnés par nous

    “Il existe sans aucun doute des algorithmes d’apprentissage automatique extrêmement utiles, en particulier dans l’industrie et la médecine. Sont-ils intelligents? Oui. Sont-ils intelligents? Non!” – Chris G

    “Les statistiques consistent à comprendre la relation entre les variables d’entrée. L’intelligence artificielle (qu’il s’agisse d’informatique évolutive, de réseaux de neurones, de systèmes de classification d’apprentissage ou d’un mélange de ceux-ci) consiste à faire correspondre l’entrée et la sortie. Par exemple: un réseau de neurones ne peut pas vous dire quelle est la relation entre votre taille et votre poids mais il peut deviner votre IMC.

    “Les algorithmes d’apprentissage automatique ne sont pas si nouveaux mais ce ne sont pas des statistiques.” – RobLang

    «La réalité est que l’IA est toujours l’algorithme de quelqu’un, justifié uniquement par des montagnes de données.

    “Jusqu’à ce qu’il y ait une réelle intelligence – c’est-à-dire un raisonnement indépendant combiné à l’intuition et renforcé par une méthode scientifique,” l’IA “est une pure poubelle marketing bien que très utile pour tuer des emplois pour les gens. – c1ue

    Après cette dose de réalité, Dave Cartwright a versé un seau d’eau froide sur tout le mouvement, se plaignant également contre cela. Il a pris un angle assez rusé, selon lequel le mouvement doit être faux – parce que les algorithmes d’hier ne peuvent pas faire ce que l’IA d’aujourd’hui peut faire, donc non, l’intelligence artificielle n’est pas les routines logicielles d’hier.

    L’apprentissage automatique implique aujourd’hui des montagnes de données dans toutes sortes de formats qui doivent être traitées sous une forme pouvant être utilisée pour former et tester des réseaux de neurones et des systèmes similaires, puis ces modèles doivent être en mesure de prendre des décisions sur les nouvelles données entrant dans leur. Tout cela va au-delà de ce dont vos fonctions heuristiques et arbres de décision binaires typiques sont capables. Ainsi, il doit y avoir une certaine intelligence présente, à en juger par le travail en cours.

    Comme la cavalerie venant en aide à Thomas, Rupert Goodwins a clos le débat en plaidant pour la motion. Eh bien, pas tant se disputer contre cela que lui donner un coup de pied parfait.

    Prenez une technologie que peu de gens comprennent parfaitement … puis vendez-la comme la nouveauté la plus importante qu’une entreprise puisse avoir. Vous ne savez pas vraiment ce qui se passe? Parfait, vous ne pourrez pas dire si cela fonctionne ou non. Signez ici.

    Un algorithme artificiel intelligent semble technique et mystérieux, a-t-il ouvert en ajoutant: «L’utilisation de l’exotique pour masquer le banal est en effet un diagnostic de ce qui se passe.

    «Prenez une technologie que peu de gens comprennent parfaitement, définissez-la comme nécessitant beaucoup de tout coûteux – matériel, logiciel, personnel, acheté ou embauché – et ne dites pas exactement ce qu’elle fait ou comment elle le fait.

    “Ensuite, vendez-le comme la nouvelle chose la plus importante qu’une entreprise puisse avoir, pour repousser toute la concurrence qui adopte déjà le nouveau brillant pour vous réduire en décombres. Vous ne savez pas vraiment ce qui se passe? Parfait, vous ne pourrez pas dire si cela fonctionne ou non. Signez ici. “

    Rupert a poursuivi en affirmant que l’IA d’entreprise, ce sont des statistiques, des analyses, et cela vous éloigne du processus de prise de décision si vous la laissez vous diriger. Et vous ne savez jamais vraiment si vous pouvez faire confiance à des surprises dans la perspicacité offerte, car personne ne semble être en mesure d’expliquer comment il est arrivé à cette conclusion. L’informatique d’entreprise, en revanche, consiste à comprendre la sortie, et si la sortie est inattendue à partir de l’entrée, vous savez exactement comment la corriger, la véritable intelligence se déroulant entre vos deux oreilles.

    Alors, qui a eu le meilleur argument? Qui a gagné? Je ne vais pas l’appeler: je laisserai cela au vote des lecteurs, dans lequel aucun bulletin de vote n’a disparu dans le courrier. Le score final était de 69% pour la motion et de 31% contre. Ainsi, la majorité d’entre vous qui avez participé estiment que les algorithmes d’IA d’aujourd’hui sont les routines logicielles d’hier avec de meilleures relations publiques.

    Quels sont mes points à retenir de tout cela? Une définition fonctionnelle de l’IA: un système intelligent jusqu’à ce qu’il ne le soit pas. ®

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