Flashcards : Les niveaux d'intelligence artificielle — 24 cartes

Classification de l'intelligence artificielle en ANI, AGI, ASI.

IA spécialisée dans une tâche précise, incapable de généraliser.

Reconnaissance faciale, assistants vocaux, moteurs de recommandation.

Absence de compréhension, se limite à l'optimisation statistique.

IA capable d'apprendre, raisonner et s’adapter comme un humain.

Flexibilité cognitive, autonomie, capacité de transfert de compétences.

Raisonnement causal, apprentissage continu, contrôle et éthique.

IA surpassant l’humain dans tous les domaines, hypothétique.

Perte de contrôle, risques existentiels, imprévisibilité.

Méthode où l’IA apprend à partir de données sans programmation explicite.

Supervisé, non supervisé, par renforcement.

Modèles basés sur Transformer, utilisant auto-attention pour le traitement du texte.

Architecture utilisant auto-attention pour traiter de longues séquences.

Permet à chaque mot de calculer sa pertinence avec tous les autres.

Quantité maximale de tokens qu’un LLM peut traiter en une fois.

Réduire la taille et accélérer l’inférence des modèles.

Adapter un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique.

Combinaison d’un LLM avec une recherche externe pour enrichir ses réponses.

Apprentissage sur données étiquetées pour classification ou régression.

Découverte de structures dans des données non étiquetées.

Apprentissage par essais/erreurs avec récompenses ou pénalités.

Amélioration de la compréhension et génération du langage naturel.

Actuellement déployée dans de nombreux domaines.

Théorique, aucun système pleinement opérationnel à ce jour.