Article très intéressant ! J'aime le fait qu'il ait présenté un peu la partie technique, la plupart des articles sur le deep learning se contentent juste de donner des résultats sans chercher à démystifier ce qui se trame derrière.
J'ai posté un article qui explique que l'IA c'est un peu de l'alchimie… d'où peut-être le manque de transparence de certains articles sur le bien-fondé scientifique des méthodes utilisées par l'IA.
Je l'ai également lu, mais il me pose plus interrogations qu'il n'y répond, sur le côté « science de l'informatique ». Pendant des années, l'informatique s'est posée comme une science en se basant sur les notions de calculabilité, complexité et d'expressivité des programmes. Les algorithmes qui sont utilisés tous les jours dans les librairies standard (tri rapide, djikstra) ont été prouvé mathématiquement.
Dans le cas de l'IA, on perd complètement cette dimension. J'ai l'impression qu'on ne cherche plus à prouver la démarche utilisée, mais que l'on construit une tautologie qui se résume à « on prouve que l'IA fonctionne car on obtient des résultats ».
Bon, je résume grossièrement ici. Mais dans l'ensemble, j'ai l'impression qu'il nous manque tout un bagage théorique sur l'IA pour pouvoir en comprendre ses limites et son fonctionnement.
Chimrod, pour en avoir discuter avec une connaissance qui est chercheuse sur le sujet. Il y a un peu de “magie” que l'on ne sais pas encore suffisamment expliquer.
Pourquoi tel pattern de réseaux de neurone fonctionne bien sur une problématique et pas sur une autre restent un peu mystérieux. On sait que ça fonctionne, alors on l'utilise….
Article très intéressant ! J'aime le fait qu'il ait présenté un peu la partie technique, la plupart des articles sur le deep learning se contentent juste de donner des résultats sans chercher à démystifier ce qui se trame derrière.
:-). Tu peux aussi voter pour lui ….pour traduire ton appréciation.
Exact !
J'ai posté un article qui explique que l'IA c'est un peu de l'alchimie… d'où peut-être le manque de transparence de certains articles sur le bien-fondé scientifique des méthodes utilisées par l'IA.
Je l'ai également lu, mais il me pose plus interrogations qu'il n'y répond, sur le côté « science de l'informatique ». Pendant des années, l'informatique s'est posée comme une science en se basant sur les notions de calculabilité, complexité et d'expressivité des programmes. Les algorithmes qui sont utilisés tous les jours dans les librairies standard (tri rapide, djikstra) ont été prouvé mathématiquement.
Dans le cas de l'IA, on perd complètement cette dimension. J'ai l'impression qu'on ne cherche plus à prouver la démarche utilisée, mais que l'on construit une tautologie qui se résume à « on prouve que l'IA fonctionne car on obtient des résultats ».
Bon, je résume grossièrement ici. Mais dans l'ensemble, j'ai l'impression qu'il nous manque tout un bagage théorique sur l'IA pour pouvoir en comprendre ses limites et son fonctionnement.
Chimrod, pour en avoir discuter avec une connaissance qui est chercheuse sur le sujet. Il y a un peu de “magie” que l'on ne sais pas encore suffisamment expliquer. Pourquoi tel pattern de réseaux de neurone fonctionne bien sur une problématique et pas sur une autre restent un peu mystérieux. On sait que ça fonctionne, alors on l'utilise….