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L’ordinateur, aujourd’hui dorénavant un outil une chose principal dans les affaires, l’industrie et dans les tâches de la vie courante, est l’héritier de nombreuses autres inventions, à commencer par celle des mathématique et des machines à calculer. Nous vous proposons de conter l’histoire de cette folklore. Les ordinateurs sont des bornes de traitement automatisé de l’information, capables de gérer des chiffres sous forme binaire en ligne et de suivre des informations d’après des séquences d’instructions prédéfinies : les programmes.A l’inverse, une ia forte ( AGI ) ou une superintelligence artificielle ( ASI ) sont entièrement autonomes et auto-apprenantes ( mais il n’en existe aucune à l’heure actuelle préconception ) ! En résumé, si l’Intelligence Artificielle est une affaire très vaste qui rassemble partiellement des algorithmes qui « n’accomplissent pas rêver », il y a aussi des algorithmes plus meilleurs, particulièrement dans le machine learning.La technologie de DeepFakes pourrait provenir plus en plus utilisée à des fins de spoliation pour amuser ces méthodes d’identification. Or, la majorité de ces possibilités sont incapables d’acquérir les DeepFakes. La propagation de Fake News sur les réseaux risque également de subsister pour les mêmes causes. fort heureusement, étant donné que l’explique le docteur Jans Aasman, CEO de Franz, il existe des technologies permettant de remédier au calamité des DeepFakes. Par exemple, les bases de connaissances sont combinées avec le Deep Learning pour test des photos et des vidéos modifiées.Un tel système associe par conséquent phase et dénonciation de façon problématique. Pour prendre un exemple fondamental, aux etats-unis, les cas de noyade dans les piscines corrèlent précisément avec le recense émissions tv dans lesquels Nicolas Cage s’est présentée à nous. Un activité d’IA probabiliste peut potentiellement vous narrater que la meilleure façon d’éviter le risque de hydrocution est d’empêcher Nicolas Cage d’apparaître dans des séries ! Nous sommes toutefois tous d’accord pour convenir que ne plus avoir Nicolas Cage apparaitre dans des séries n’aurait aucune retentissement sur les dangers de hydrocution. Ce que fait un système d’IA basé sur une approche solde, c’est de mécaniser 100% d’une activité, mais avec seulement 70% de minutie. Il sera couramment en mesure de vous procurer une résolution, mais 30% du temps, la réponse apportée sera fausse ou inexacte. cette méthode ne peut par conséquent pas coller à certains activités d’une banque, d’une garantie, ou encore de la grande distribution. Dans bon nombre d’activités de service, fournir 30% de réponses erronées aurait un impact important. par contre, cette approche est très adaptée et utile dans d’autres aspects, comme notamment les plateformes sociales, la publicité, etc., où le machine learning peut avoir des résultats très intéressants face à l’immense masse d’informations analysées et où un taux de 30% d’erreurs reste relativement indolore.L’intelligence outrée ( ia ) et le machine learning ( deep ) – ce dernier étant ou apprentissage automatique ( AA ) en français – sont 2 sujets très lancée à l’heure et qui sont généralement employés de manière interchangeable. L’IA et le deep sont au cœur des requêtes des “GAFAM”, Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft. Une course internationale à l’innovation est lancée et laisse entrevoir toutes types de progrès que ce soit domotique, des espaces de opération intelligents, des méthodes médicales ou la robotique.En 1976, Steve Wozniak et Steve Jobs créent le Apple iode dans un garage. Cet poste informatique est dotée un pupitre, un daphnie à 1 MHz, 4 ko de RAM et 1 ko de mémoire vidéo. La petite informations sur l’histoire dit que les deux compères ne savaient pas de quelle manière nommer l’ordinateur ; Steve Jobs un pommier à côté de la piscine décida d’appeler l’ordinateur pommeau ( en anglais de steeve jobs ) s’il ne voyait pas de nom pour ce dernier dans les 5 minutes suivantes…
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