Comment les mathématiques seront le moteur de la troisième vague de l'intelligence artificielle

De la conduite d'une voiture à l'utilisation d'un smartphone, en passant par la préparation d'une tasse de café sur une machine à café dotée d'une minuterie numérique ou la connexion à votre compte bancaire en ligne, nous rencontrons aujourd'hui des algorithmes dans d'innombrables endroits différents.

En raison de la nature omniprésente des algorithmes, ils ont captivé l’imagination de l’industrie, du monde universitaire, de la R&D et de presque tous les secteurs auxquels vous pouvez penser. L’intelligence artificielle est peut-être la technologie la plus susceptible de bénéficier des algorithmes de pointe, qui à leur tour auront des effets d’entraînement sur la plupart des autres secteurs d’activité. Les mathématiques constituent un élément clé du développement d'algorithmes puissants : les graphiques sont la pierre angulaire de l'algorithme de Shor ou des équations de Schrödinger. L'algèbre booléenne a jeté les bases de « l'ère de l'information » d'aujourd'hui. De même, l'algorithme d'Ada Lovelace, dès 1842, est largement considéré comme le premier programme informatique.

Comme vous pouvez l'imaginer, même le plus petit système d'IA (intelligence artificielle) nécessite des instructions de base pour fonctionner. En termes simples, les algorithmes sont des instructions étape par étape qui aident les ordinateurs à effectuer des calculs. Ils sont comme des manuels d’instructions qui indiquent à la machine exactement quoi faire et quand le faire. Par conséquent, dans l’apprentissage automatique de base, les algorithmes constituent la première étape structurelle dans la construction de l’intelligence artificielle. La pratique rend parfait – ainsi, grâce à une interaction continue avec l’IA, nous pourrons, espérons-le, améliorer son efficacité.

En tant que technologie, l’intelligence artificielle a un potentiel infini si elle est utilisée correctement. Comme mentionné précédemment, l’IA contribue à améliorer les secteurs de la santé, de l’éducation, des communications, de l’énergie et de la sécurité publique et même à résoudre des défis critiques tels que le réchauffement climatique.

Aujourd'hui, malheureusement, nous en sommes aux premiers stades de l'intelligence artificielle, utilisant principalement des algorithmes simples tels que :

Algorithme de classification

Un type d'algorithme qui classe un ensemble de données d'une manière spécifique.

Algorithme de régression

Un type d'algorithme qui prédit les résultats futurs en fonction d'un ensemble de données d'entrée. Un bon exemple en est les programmes informatiques utilisés par les météorologues modernes pour prédire la météo

Algorithmes de clustering

Cet algorithme utilise l'ensemble des données pour trouver des similitudes ou des différences entre des points spécifiques. L'identification des transactions frauduleuses dans les documents comptables est un exemple de ce type de travail d'intelligence artificielle

Cependant, pour entrer dans la troisième vague de développement de l'intelligence artificielle - une intelligence qui excelle dans la détection, l'apprentissage et le raisonnement, et qui est capable de généraliser, ce qui est nécessaire Révolutionnaire Les percées – en raison de la nature de l’intelligence artificielle – proviendront des mathématiques.

Nous avons besoin de nouveaux outils mathématiques qui capturent le contexte et la structure des données sous-jacentes, plutôt que de se concentrer uniquement sur les corrélations. Ces outils sont principalement basés sur la topologie et la géométrie. Les experts en IA d’aujourd’hui doivent se concentrer sur le développement d’algorithmes efficaces basés sur ces structures qui leur permettent d’obtenir des résultats transformateurs.

Tout cela nécessite une nouvelle réflexion et de nouvelles façons d’apprendre, obligeant ceux qui utilisent la technologie à sortir de leur zone de confort. La société actuelle, axée sur le numérique, constitue une avancée cruciale et nécessite une formation considérablement améliorée des futurs mathématiciens et spécialistes des données. Bien que l’intelligence artificielle attire plus de mathématiciens que jamais, des outils mathématiques sophistiqués capables de simuler le fonctionnement du cerveau et de nous permettre de mieux développer les capacités logiques intégrées à l’intelligence artificielle future sont cruciaux.

Nous devons accélérer le développement de la technologie de l'intelligence artificielle, créer de puissantes synergies, repousser les frontières de la connaissance et bénéficier à la science, à la société et à l'économie mondiale.

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