Q:
Quelles sont les cinq écoles d'apprentissage automatique?
UNE:Pour ceux qui n'ont pas recherché ce qui se cache derrière le travail moderne d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, tous ces efforts et recherches ressemblent souvent à un gros fouillis amorphe. Cependant, lorsque vous grattez la surface et regardez ce que les leaders scientifiques font dans ces domaines, vous voyez que, d'une certaine manière, il existe en réalité cinq approches principales différentes pour faire avancer l'intelligence artificielle.
Ces cinq «écoles» ou «tribus» ont été popularisées par les travaux de Pedro Domingos dans son livre «Master Algorithm» sur le développement de l'IA, mais elles sont également à l'étude ailleurs dans diverses parties du monde scientifique.
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La première école d'intelligence artificielle est appelée connexionnisme. Cette école se concentre sur les connexions neuronales réelles et la physique du cerveau humain. Il s'appuie sur l'idée de rétropropagation, qui trace ces connexions pour former des résultats. Certaines personnes appellent l'école connexionniste un «effort de rétro-ingénierie du cerveau humain».
La prochaine école d'intelligence artificielle est le symbolisme. Les symbolistes utilisent la logique et les connaissances préexistantes pour construire des modèles qui fonctionnent intelligemment. À certains égards, l'approche symboliste est similaire à ce qui a émergé très tôt dans le monde de l'intelligence artificielle avant le développement des réseaux de neurones. Si vous compilez une base de connaissances suffisamment grande et que vous la traitez de manière particulière, cela commence à créer une forme d'intelligence artificielle, et c'est ce qui se cache derrière l'approche symboliste qui a maintenant été combinée avec certaines des autres approches modernes.
La troisième école est l'école de l'évolutionnisme. Ici, l'accent est mis non seulement sur la théorie de l'évolution, mais également sur la génétique et la biophysique ainsi que sur la bioinformatique. Vous pourriez voir ce bras de l'intelligence artificielle comme la catégorie qui travaille avec le génome humain et applique les technologies modernes au domaine de la génétique. En ce sens, l'intelligence artificielle évolutionniste est unique. C'est un type de projet quelque peu différent de celui des quatre autres écoles.
L'école bayésienne est la quatrième école d'intelligence artificielle. C'est, encore une fois, l'une des écoles les plus anciennes et a été appliquée dès le début, par exemple, dans l'élimination du spam dans les dossiers de messagerie.
Le modèle et l'approche bayésienne est un modèle heuristique. Il fonctionne sur l'idée de probabilité de faire évoluer des modèles qui supprimeront les résultats indésirables ou poursuivront d'autres objectifs, en fonction de l'endroit où les événements sont le plus susceptibles de se produire, ou d'autres paramètres. Une autre application populaire de la logique bayésienne est la sécurité du réseau - au cours des dernières années, les ingénieurs en sécurité ont largement utilisé la logique bayésienne pour repérer les menaces sur un réseau en modélisant où elles sont susceptibles de se produire et comment.
La cinquième et dernière école d'apprentissage automatique est appelée analogisation. C'est aussi une école qui est peut-être plus facile à comprendre pour le consommateur moyen. Les moteurs de recommandation d'entreprises comme Facebook et Google sont basés sur une approche d'analogie. Ils prennent des algorithmes comme "le plus proche voisin" et les combinent avec différents types de signalisation pour essayer de faire correspondre les idées à d'autres idées, ou alternativement, aux gens. Un ordinateur qui prétend savoir quel genre de musique vous aimez est un bon exemple de cette approche.
Toutes ces écoles de pensée se combinent pour former l'ensemble des recherches sur l'intelligence artificielle moderne. Les scientifiques s'efforcent de faire avancer chacun de ces éléments en conjonction les uns avec les autres, et font généralement progresser le domaine - et ils essaient de le faire dans un contexte très intéressant. Certains des plus grands leaders de la technologie au cours des dernières décennies ont averti qu'en plus de faire progresser l'IA, il fallait mettre l'accent sur l'éthique et l'utilisation responsable de la technologie afin de prévenir de graves problèmes sociaux. Cela doit être appliqué à chacune de ces cinq écoles d'apprentissage automatique.
