lorinne Posted March 6, 2021 Share Posted March 6, 2021 hello *pourquoi on considère que deep blue et watson n'utilisent pas l'apprentissage ? *est-ce que Watson utilise des réseaux neuronaux profonds ? *pourquoi on ne considère pas que c'est de l'apprentissage quand une machine utilise la recherche arborescente ? *je ne comprends comment il est possible que la mémoire vive de Watson renferme tout le contenu de Wikipedia, toutes les encyclopédies et tous les thesaurus ? merci Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Ancien Responsable Matière Solution TutoBulot Posted March 6, 2021 Ancien Responsable Matière Solution Share Posted March 6, 2021 Re-hey ! Il y a 2 heures, lorinne a dit : hello *pourquoi on considère que deep blue et watson n'utilisent pas l'apprentissage ? Alors je ne sais pas où tu as trouvé cette information, mais je pense que c'est parce qu'ils utilisent l'approche symbolique dans leur programmation. En gros ils sont basés sur la logique et la recherche arborescente, ce qui est logique (héhé t'as compris le jeu de mot) parce que pour jouer aux échecs, tu vas réfléchir en mode "ok si je fais ce coup là, ça va mener à tel schéma, et ensuite je vais pouvoir faire ce coup là, qui va mener à, et je vais pouvoir prendre telle pièce, et... etc." Tu utilises donc déjà une recherche arborescente dans ta réflexion : tu as des catégories menant à des sous-catégories... etc. Un peu comme un arbre de probabilité ! Ils n'ont pas besoin d'apprendre des informations, juste qu'on leur donne les règles du jeu puis ils traitent les informations en fonction d'elles. Mais encore une fois, je ne sais pas où tu as trouvé cette information. Il y a 2 heures, lorinne a dit : *est-ce que Watson utilise des réseaux neuronaux profonds ? Je n'en ai aucune idée. Je ne pense pas que ce soit à apprendre, c'est simplement un exemple de recherche arborescente donc tout son fonctionnement, s'il n'a pas été dit, n'est pas à apprendre. J'ai néanmoins essayé de rechercher sur internet mais je ne trouve pas d'informations concernant l'utilisation d'un réseau neuronal profond, donc je ne pense pas mais je n'en sais rien du tout. Il y a 2 heures, lorinne a dit : *pourquoi on ne considère pas que c'est de l'apprentissage quand une machine utilise la recherche arborescente ? Dans l'exploration arborescente, toutes les règles sont déjà données. On te donne une base de faits, dans lesquelles par la suite l'IA va simplement traiter les informations par catégorie et sous-catégorie. Imaginons qu'on demande à une IA de détecter une infection bactérienne (comme MYCIN) : l'IA va simplement regarder les choses par catégories : Patient a de la température : oui/non ? Oui : signe d'inflammation ? Oui : taux de globule blanc élevé ? Oui : infection Bon c'est très simplifié parce que ça peut fonctionner par autre chose que des oui/non, mais c'est l'idée. Il n'y a pas à apprendre une nouvelle info (rien à classer, aucune classe à créer). Aucune nouvelle donnée ne vient, il n'y a qu'une base de données (déjà donnée par l'expert) qui permettent de dire "s'il y a ça, on fait ça" Il y a 2 heures, lorinne a dit : *je ne comprends comment il est possible que la mémoire vive de Watson renferme tout le contenu de Wikipedia, toutes les encyclopédies et tous les thesaurus ? merci Parce qu'on lui a rentré ces données dans son programme. C'est un système basé sur l'approche symbolique, donc un expert a rentré une base de donnée dans l'IA. Et la base de données en question, c'est le contenu de wikipédia, des encyclopédies et des thesaurus (en gros c'est un comme si tu avais branché une clef USB avec toutes ces infos et que tu les avais transféré dans le disque dur de l'IA, mais en plus compliqué). Voilà voilà, bon courage lorinne 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
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