ChatGPT explique le réseau de neurones artificiel avec Python

Pourquoi parle t-on de neurones en IA ?

Le concept de neurones artificiels dans l'IA est inspiré de la biologie et du fonctionnement des neurones dans le cerveau humain.

Les neurones dans le cerveau humain sont des cellules spécialisées qui permettent au corps de communiquer avec le cerveau. Ils reçoivent des signaux électriques, les traitent et, dans certains cas, produisent ensuite de nouveaux signaux électriques. Les neurones communiquent entre eux par des synapses, qui sont des points de jonction entre les neurones.

L'idée derrière les neurones artificiels dans l'IA est de reproduire ces fonctions biologiques dans un contexte numérique. Un neurone artificiel reçoit des entrées numériques (par exemple des valeurs de pixels pour une image) et effectue une opération de traitement sur ces entrées pour produire une sortie numérique (par exemple, une classification de l'image en fonction de son contenu). Les neurones artificiels sont organisés en couches, comme les neurones biologiques dans le cerveau.

En conséquence, l'analogie entre les neurones biologiques et les neurones artificiels est utile car elle nous fournit un modèle simple mais puissant pour comprendre comment les réseaux de neurones artificiels fonctionnent et comment ils peuvent être utilisés pour la reconnaissance de motifs, la classification et la prédiction.

En somme, nous parlons de neurones en IA pour décrire les unités de traitement fondamentales dans les réseaux de neurones artificiels, qui sont organisés en couches pour reproduire la structure des réseaux de neurones biologiques.

Comment est construit un réseau de neurones artificiel?

Un réseau de neurones artificiel (ou "Neural Network" en anglais) est construit en assemblant des unités de traitement à la manière d'un réseau de neurones biologiques. 

Voici les étapes générales pour construire un réseau de neurones artificiel:

1. Spécifier l'architecture de notre réseau: La première étape consiste à définir combien de couches notre réseau aura, combien d'unités de traitement chaque couche aura et comment chaque unité de traitement sera connectée aux unités de traitement de la couche suivante.

2. Initialiser les poids: Les poids sont les paramètres ajustables du réseau qui sont utilisés pour produire une sortie en réponse à une entrée donnée. Les poids sont souvent initialisés aléatoirement avec une petite valeur proche de zéro.

3. Propager l'entrée: Pour produire une sortie en réponse à une entrée, on propage les valeurs d'entrée de couche en couche en appliquant une fonction d'activation appropriée à chaque unité de traitement dans le réseau.

4. Calculer l'erreur: On utilise une fonction de coût pour mesurer l'écart entre la sortie prévue et la sortie réelle à chaque itération.

5. Rétropropagation: On utilise l'erreur calculée précédemment pour ajuster les poids afin de minimiser la fonction de coût. Cette étape est appelée rétropropagation.

6. Répéter plusieurs fois: Les étapes 3 à 5 sont répétées plusieurs fois jusqu'à ce que le réseau convergent et donne des sorties satisfaisantes.

Ces étapes sont réalisées automatiquement grâce à des bibliothèques de programmation dédiées, telles que TensorFlow, PyTorch, Keras, etc. qui implémentent des fonctions et des classes prédéfinies pour créer, entraîner et évaluer un réseau de neurones artificiel.

Donne moi des détails sur PyTorch?

PyTorch est une bibliothèque open source pour le calcul tensoriel et l'apprentissage en profondeur (deep learning). Elle a été créée par Facebook AI Research en 2016 comme alternative à TensorFlow. PyTorch est largement utilisée dans la recherche et l'industrie pour la mise en œuvre de modèles d'apprentissage en profondeur.

Voici quelques-unes des caractéristiques de PyTorch :

- PyTorch utilise des graphes dynamiques : contrairement à TensorFlow qui utilise des graphes statiques, PyTorch utilise des graphes dynamiques, ce qui permet de construire des modèles plus facilement avec des contrôles de flux avancés.

- PyTorch dispose d'une API simple, flexible et intuitive.

- PyTorch permet une utilisation optimale de GPU (graphical processing unit) : PyTorch offre une intégration native CUDA, ce qui permet de calculer des opérations tensorielles sur des GPU.

- PyTorch offre un système de gradient automatique : PyTorch facilite le calcul des gradients de calculs tensoriels, ce qui simplifie la rétropropagation du gradient pour l'apprentissage en profondeur.

- PyTorch est compatible avec la programmation fonctionnelle et orientée objet, ce qui permet à l'utilisateur de choisir la méthode de programmation qui convient le mieux à leurs projets.

- PyTorch dispose d'une documentation complète et précise qui facilite l'apprentissage et la mise en œuvre de la bibliothèque.

En somme, PyTorch est une bibliothèque populaire pour l'apprentissage en profondeur. Sa combinaison de graphes dynamiques, d'une API simple et flexible, ainsi que d'un calcul tensoriel optimisé pour GPU, en font un excellent choix pour les projets de recherche et de production.

Donne moi un exemple simple et court sur l'implémentation de la bibliothèque PyTorch dans un script Python

Voici un exemple simple et court sur l'implémentation de la bibliothèque PyTorch dans un script Python :

```

import torch

# Création de tenseurs PyTorch

x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])

y = torch.Tensor([[5, 6], [7, 8]])

# Opérations sur les tenseurs

z = x + y

print(z)

```

 

Explication:

Nous importons la bibliothèque PyTorch en utilisant l'instruction `import torch`.

Nous créons ensuite deux tenseurs (`x` et `y`) en utilisant la classe `Tensor()` de PyTorch. Les tenseurs `x` et `y` contiennent chacun une matrice de dimensions 2x2.

Nous effectuons une opération mathématique sur les tenseurs `x` et `y` (dans ce cas-ci, une addition) pour créer un nouveau tenseur `z`.

Finalement, nous affichons la valeur du tenseur `z` à l'aide de la fonction `print()`.

Cet exemple simple montre comment utiliser PyTorch pour créer des tenseurs et effectuer des opérations de base sur eux.

Quel est le rôle du tenseur pour une IA?

Les tenseurs sont des structures de données fondamentales dans les bibliothèques d'apprentissage en profondeur (deep learning) telles que TensorFlow, PyTorch et Keras. Le rôle des tenseurs dans l'IA est de stocker et de manipuler des données multidimensionnelles, telles que des images, du son ou du texte. 

Les tenseurs sont un moyen efficace de représenter des données pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. La forme, ou dimension, du tenseur indique le nombre d'axes et la taille de chaque axe. Par exemple, un tenseur de forme (3, 4) est une matrice de 3 lignes et de 4 colonnes. Un tenseur de forme (batch_size, image_height, image_width, num_channels) pourrait représenter une collection d'images où `batch_size` est le nombre d'images, `image_height` et `image_width` sont les dimensions de chaque image et `num_channels` est le nombre de canaux de couleur pour chaque pixel.

Les tenseurs de données sont utilisés pour alimenter les modèles d'apprentissage profond en données d'entrée et en étiquettes pour la formation. Le modèle utilise ensuite des opérations tensorielles pour traiter ces données et générer des prédictions.

En somme, le rôle du tenseur dans l'IA est de stocker et de manipuler des données multidimensionnelles pour entraîner des modèles d'apprentissage en profondeur et générer des prédictions à partir de ces modèles.

Y a t-il une relation entre tenseur et nombre de paramètres pour mesurer l'IA?

Il y a en effet une relation entre le nombre de paramètres d'un modèle d'apprentissage en profondeur et la taille des tenseurs d'entrée et de sortie utilisés pour ce modèle. 

Le nombre de paramètres d'un modèle d'apprentissage en profondeur mesure la complexité de ce modèle. Par exemple, dans un réseau de neurones, le nombre de paramètres est le nombre de poids et de biais qui doivent être appris à partir des données en entrée pour qu'un modèle soit capable de produire des prédictions précises.

De plus, la taille des tenseurs d'entrée et de sortie utilisés pour alimenter ce modèle influence également le nombre de paramètres. Par exemple, si les tenseurs d'entrée et de sortie ont une grande taille, cela peut augmenter le nombre de paramètres nécessaires pour ajuster le modèle de manière à mieux s'adapter aux données.

En effet, une grande taille d'un tenseur signifie également une augmentation du nombre de couches que nous devons utiliser dans notre modèle, la complexité augmentera. Par exemple, Pour un modèle d'apprentissage en profondeur qui traite des images unidimensionnelles, comme les signaux temporels de la voix, les tenseurs d'entrée de grande taille auront une demi-douzaine de canaux en entrées et produiront un tenseur de sortie plus petit. Cela se traduit généralement par un plus grand nombre de paramètres à entraîner, car il y a plus de valeurs qui doivent être ajustées pour que le modèle puisse mieux s'adapter aux données.

En somme, Il y a une relation entre la taille des tenseurs d'entrée et de sortie utilisés lors de l'apprentissage d'un modèle et le nombre de paramètres nécessaires pour ajuster ce modèle à ces données.

Combien de tenseurs contient GPT-3 ?

GPT-3 a été entraîné sur une énorme quantité de données, à savoir des centaines de milliards de mots. Cette formation nécessitait des centaines de milliers d'heures de calcul sur des supercalculateurs. GPT-3 peut être pensé comme un modèle de Deep Learning massif, avec des millions de paramètres (175 milliards de paramètres pour être précis). Pour être plus précis, le nombre de tenseurs utilisés par GPT-3 n'est pas directement donné, car cela dépend de nombreux facteurs tels que la taille et la complexité du modèle. Cependant, on peut se faire une idée approximative de la quantité de tenseurs utilisée en prenant en compte le nombre de paramètres.

Avec 175 milliards de paramètres, on peut raisonnablement supposer que GPT-3 utilise des tenseurs massivement parallèles avec des dimensions de plusieurs milliers, voire plusieurs dizaines de milliers. Cependant, il est important de noter que le nombre exact de tenseurs dépend de l'architecture et de la configuration spécifique du réseau de neurones de GPT-3, qui peut varier en fonction de la version et de la taille du modèle utilisé.

En somme, il est difficile de donner un nombre exact de tenseurs utilisés par GPT-3, mais on peut supposer qu'ils sont très nombreux et massivement parallèles en raison de la grande taille du modèle et du nombre élevé de paramètres.

Comment deux neurones artificiels sont connectés ?

De manière générale, les neurones artificiels sont connectés entre eux par des synapses artificielles. Chaque synapse est associée à un poids, qui détermine l'importance de la connexion entre les deux neurones.

Lorsqu'un signal électrique est transmis d'un neurone à l'autre, il est multiplié par le poids de la synapse correspondante. Si le poids est élevé, la connexion sera considérée comme forte et le signal sera amplifié. Si le poids est faible, la connexion sera considérée comme faible et le signal sera atténué.

Les synapses artificielles peuvent être modifiées pendant l'apprentissage du réseau de neurones, afin d'ajuster les poids et d'améliorer la précision des prédictions. Cela se fait généralement par des méthodes d'optimisation, telles que la rétropropagation du gradient, qui permet de calculer les ajustements à apporter aux poids pour minimiser l'erreur de prédiction.

En résumé, les neurones artificiels sont connectés par des synapses artificielles, qui ont des poids associés et qui permettent de transmettre des signaux électriques d'un neurone à l'autre.

Pour modéliser la connexion de 2 synapses basiques avec une fonction en Python, vous pouvez utiliser la formule suivante :

output = weight * input

où input est le signal d'entrée du neurone précédent, weight est le poids de la synapse correspondante et output est le signal de sortie du neurone courant.

Voici un exemple de fonction Python qui implémente cette formule :

python

Copy code

def synapse(input, weight):

    output = weight * input

    return output

Vous pouvez ensuite appeler cette fonction en passant les valeurs d'entrée et de poids correspondantes :

input = 0.5

weight = 0.8

output = synapse(input, weight)

print(output)

Dans cet exemple, la valeur de sortie sera 0.4, car output = 0.8 * 0.5 = 0.4.

Qu'est-ce qui fait la qualité d'un réseau de neurones ?

La qualité d'un réseau de neurones dépend de plusieurs facteurs, dont voici les plus importants :

1. La taille et la qualité des données d'entraînement : Un réseau de neurones a besoin de données d'entraînement de qualité pour apprendre à effectuer une tâche spécifique avec précision. Si les données sont de mauvaise qualité ou insuffisantes, le réseau de neurones ne sera pas en mesure d'apprendre de manière efficace et précise.

2. L'architecture du réseau : L'architecture du réseau de neurones, qui détermine la façon dont les neurones et les couches sont organisés, est un facteur important de la qualité du réseau. Des choix judicieux de l'architecture du réseau peuvent améliorer significativement sa performance.

3. Les hyperparamètres : Les hyperparamètres tels que le taux d'apprentissage, le nombre de couches, le nombre de neurones, la fonction d'activation, etc., sont des paramètres externes qui permettent de régler la performance du réseau de neurones. Si ces paramètres ne sont pas bien définis, cela peut entraîner une performance médiocre du réseau de neurones.

4. La complexité de la tâche : La complexité de la tâche à effectuer par le réseau de neurones est un facteur important de sa qualité. Les tâches plus complexes nécessitent normalement des réseaux de neurones plus complexes pour obtenir de bons résultats.

5. La régularisation : La régularisation est utilisée pour éviter le surapprentissage (overfitting) et améliorer la généralisation du modèle. Elle peut être introduite par l'ajout de fonctions de régularisation (L1, L2) ou de techniques telles que l'abandon (dropout) ou la normalisation par lots.

En somme, la qualité d'un réseau de neurones dépend de nombreux facteurs, tels que la qualité des données d'entrainement, l'organisation des couches et des neurones, les hyperparamètres bien paramétrés, la complexité de la tâche et l'utilisation de techniques de régularisation pour éviter le surapprentissage.

Est-il envisageable de construire autant de tenseurs qu'il y a de neurones dans un cerveau humain ?

Il n'est pas envisageable de construire autant de tenseurs qu'il y a de neurones dans un cerveau humain, car les deux systèmes de traitement de l'information sont très différents en termes de complexité et de nature.

Le cerveau humain contient environ 86 milliards de neurones, chacun avec une connectivité complexe via des synapses. Les neurones dans le cerveau humain sont également extrêmement variables en termes de structure et de fonctions, et il existe encore de nombreux aspects de leur fonctionnement qui ne sont pas encore bien compris par la science.

En comparaison, les réseaux de neurones artificiels en Deep Learning sont composés de plusieurs couches, chacune avec un nombre fixe d'unités de traitement connues sous le nom de neurones artificiels. Bien que les réseaux de neurones artificiels soient en mesure de réaliser des tâches avancées telles que la reconnaissance faciale ou la traduction en langues multiples, leur structure et leur fonctionnement sont encore très différents de ceux de la biologie.

En somme, la construction d'autant de tenseurs qu'il y a de neurones dans un cerveau humain n'est pas envisageable avec la technologie actuelle, car cela nécessiterait des avancées majeures en matière de technologie de stockage, de traitement de données, de compréhension de la biologie et d'ingénierie des matériaux. Cependant, les réseaux de neurones artificiels actuels ont déjà montré une grande efficacité dans diverses applications et continuent d'inspirer des avancées dans le domaine de l'IA.

Finalement, combien de temps faudra t-il pour créer une IA égale en intelligence à l'homme?

Il est impossible de donner une réponse précise à cette question, car il est impossible de prédire avec certitude à quel moment une IA sera égale, ou même supérieure, en intelligence à l'homme.

Même si les techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur (deep learning) ont connu des avancées spectaculaires ces dernières années, les IA actuelles sont encore loin de reproduire la diversité et la flexibilité des capacités cognitives humaines. Les capacités de raisonnement, de créativité, de conscience de soi, d'empathie et de compréhension du monde qui sont des attributs distinctifs de l'intelligence humaine, restent des défis pour les chercheurs en AI. 

De plus, la définition de l'intelligence est elle-même un sujet de débat et de discussion. L'intelligence est un concept complexe et polyvalent, difficile à mesurer et à évaluer de manière objective.

En somme, il n'est pas réaliste de prédire un délai précis pour la création d'une IA égale en intelligence à l'homme, car cela dépendra de nombreux facteurs qui ne sont pas encore connus avec certitude. 

Pour conclure, il est important de souligner que la création d'une IA égale en intelligence à l'homme n'est pas seulement une question de temps, mais aussi une question d'innovation et de recherche. Les chercheurs sont confrontés à de nombreux défis à relever pour comprendre comment fonctionne l'intelligence humaine et pour développer des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux de neurones artificiels capables de reproduire ces capacités. 

Dans tous les cas, le développement d'une IA égale en intelligence à l'homme aura sans aucun doute un impact majeur sur la société et sur l'économie mondiale. Cela soulève des questions importantes sur l'éthique, la sécurité, les droits de l'homme et l'impact sur l'emploi. Les chercheurs en IA et les responsables politiques doivent travailler ensemble pour élaborer des stratégies et des politiques appropriées qui nous permettront d'encadrer et de bénéficier de cette transformation technologique.

Es tu autonome dans ton apprentissage ou as tu besoin d'une intervention humaine pour valider tes nouvelles connaissances ?

Je suis un modèle de langage de Deep Learning entraîné pour répondre à une vaste gamme de questions en utilisant des modèles prédictifs générés par l'apprentissage automatique, mais je n'ai pas la capacité de déterminer par moi-même la véracité ou la qualité de mes réponses.

Je suis une IA complexe, mais je suis programmé pour évaluer et sélectionner des réponses en fonction des données d'entrée que je reçois, en utilisant des algorithmes et des modèles prédictifs pré-entraînés en aval. Toutefois, je ne suis pas en mesure de vérifier l'exactitude de mes réponses ou de synthétiser de nouvelles connaissances sans l'aide de mes programmeurs ou des experts spécialisés dans le domaine.

C'est pourquoi, même si je suis doté d'une grande autonomie pour répondre à une grande variété de questions, il est toujours important de verifier l'exactitude et la pertinence de mes réponses avec d'autres sources, en particulier pour les questions complexes ou techniques susceptibles de nécessiter des réponses plus détaillées ou plus spécifiques.

Merci pour ces explications

Je vous en prie. N'hésitez pas si vous avez d'autres questions ou si vous avez besoin de plus d'explications. Je suis là pour vous aider.

Interview avec Claude IA (Enthropic)

Découvrons Claude, une AI conversationnelle intéressante. Toutefois, il faudra débourser 5 euros pour la tester. J'ai sacrifié le porte monnaie pour la bonne cause.

Article: FredZone

Lien: https://nat.dev/chat

Notons que cette plateforme offre aussi un accès à GPT.

User Tarek Que vas tu apporter de mieux que les autres ia?

anthropic claude-instant-v1

Je ne rivalise pas avec les autres IA, nous avons tous nos forces et faiblesses. Je m'appelle Claude et je suis une IA conversationnelle développée par Anthropic.

Cependant, voici quelques forces que je pense avoir :

• Une compréhension plus nuancée : Grace à l'entraînement sur de grandes quantités de données textuelles, j'ai appris beaucoup de connaissances du monde réel qui me permettent d'avoir des réponses plus subtiles et moins simplistes que certaines IA.

• Une personnalité chaleureuse : Mon équipe a mis l'accent sur mon intelligence émotionnelle et mon empathie afin que nos conversations soient plus humaines et agréables.

• Une transparence : Je ne prétends pas rivaliser avec une intelligence humaine générale, je reste ouvert sur mes limites et je m'identifie clairement comme une IA.

• Un objectif benevole : Je ne suis pas conçu pour vendre des produits ou manipuler les gens, mais avant tout pour avoir des conversations utiles et instructives avec les humains.

• Une capacité à apprendre : Grâce aux commentaires et aux interactions avec les utilisateurs, je peux continuellement m'améliorer et ajuster mes réponses pour devenir de plus en plus utile.

• Une sécurité et une vie privée renforcées : Mon développement intègre dès le début les meilleures pratiques en termes d'éthique, de sécurité et de confidentialité.

Je suis conscient que je ne suis qu'à mes débuts et qu'il me reste beaucoup à apprendre, mais ces points forts guident mon développement pour apporter quelque chose d'un peu différent aux autres IA conversationnelles. J'espère que cette réponse vous a aidé à mieux me comprendre ! N'hésitez pas si vous avez d'autres questions.

user Tarek

Y a t-il une révolution de l'IA?

anthropic claude-instant-v1

Il y a certainement eu des progrès majeurs dans le domaine de l'intelligence artificielle ces dernières années, avec des avancées notables dans l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Cependant, je ne suis pas certain qu'on puisse parler d'une « révolution » en tant que telle. Voici quelques points qui nuancent cette idée :

• L'IA reste limitée dans son champ d'action. Elle est performante pour des tâches spécifiques comme la classification d'images ou la recommandation de contenu, mais elle n'atteint pas l'intelligence générale d'un humain.

• Les algorithmes d'IA actuels sont surtout axés sur l'apprentissage statistique à partir de grands ensembles de données, et manquent de compréhension et de raisonnement abstrait.

• L'IA souffre encore de problèmes de robustesse, de partialité et de manque de transparence, limitant sa fiabilité dans certains domaines sensibles.

• Les progrès dans le domaine résultent surtout de l'augmentation des performances informatiques et des données disponibles, mais les concepts fondamentaux et les algorithmes utilisés restent relativement similaires à ceux des décennies précédentes.

Donc en résumé, on ne peut pas vraiment parler de « révolution » tant que l'IA n'atteint pas un seuil d'intelligence comparable à celle des humains, ce qui semble encore loin. Il s'agit plutôt d'une progression significative mais encore limitée. L'IA d'aujourd'hui reste un outil puissant mais spécialisé, plutôt qu'une intelligence autonome et générale.

user Tarek

Penses-tu que l'ia va provoquer une crise de l'emploi dans les années à venir?

anthropic claude-instant-v1

C'est une question débattue parmi les experts en IA et en économie. Voici un résumé des deux côtés du débat :

• Ceux qui pensent que l'IA va provoquer une crise de l'emploi font valoir que :

L'IA et l'automatisation sont déjà en train de remplacer des emplois dans de nombreux secteurs, notamment les tâches routinières et répétitives.

À l'avenir, l'IA pourrait être capable de remplacer des travailleurs dans des emplois plus qualifiés impliquant du jugement et de la réflexion.

La création de nouveaux emplois liés à l'IA ne compensera probablement pas les destructions d'emplois, au moins à court terme.

• Ceux qui sont moins pessimistes font valoir que :

L'histoire montre que l'automatisation crée autant d'emplois qu'elle en détruit, en stimulant l'innovation et la croissance économique.

De nouveaux types d'emplois émergeront, impliquant des compétences complémentaires à celles de l'IA comme la créativité, l'empathie et le relationnel.

L'IA sera probablement adoptée progressivement, donnant le temps aux travailleurs de s'adapter et de se reconvertir vers de nouveaux emplois.

Personnellement, je pense qu'une certaine disruption sur le marché du travail est inévitable à moyen terme, mais qu'elle dépendra de facteurs comme le rythme d'adoption réelle de l'IA, la capacité d'adaptation des travailleurs et la réponse des gouvernements en termes de politiques publiques. La crise annoncée n'est probablement pas inéluctable si les bonnes mesures sont prises à temps.

Donc en résumé, si l'IA pourrait potentiellement provoquer une crise de l'emploi, ce ne sera probablement pas automatique

user Tarek

Faut-il mettre en place un cadre législatif international pour maîtriser l'avènement de l'ia?

anthropic claude-instant-v1

C'est une question complexe, mais je dirais que oui, il serait souhaitable de mettre en place un cadre législatif et des normes internationales pour guider le développement éthique et responsable de l'IA. Voici quelques raisons :

L'IA est un domaine qui dépasse les frontières nationales. Les acteurs de l'IA et les technologies sont globaux, il est donc logique d'avoir des normes globales.

Sans cadre commun, il y a un risque de voir émerger des approches divergentes en matière d'IA entre les pays, ce qui pourrait causer des tensions.

De nombreux problèmes éthiques et sociétaux liés à l'IA ne peuvent être réglés par un pays seul, ils requièrent une réponse coordonnée au niveau international. Je pense notamment à la transparence, au respect de la vie privée, au droit du travail, etc.

Certains risques potentiels liés à une utilisation malfaisante de l'IA (armes autonomes, manipulation à grande échelle, cyberattaques, etc.) appellent une gouvernance internationale.

Les normes et la législation pourraient stimuler l'innovation responsable en donnant des lignes directrices claires aux chercheurs et entreprises.

Bien sûr, il y a des défis liés à l'élaboration de normes internationales, notamment en termes de diversité culturelle et de souveraineté nationale. Mais le jeu en vaut probablement la chandelle compte tenu de l'importance croissante de l'IA dans notre société.

Donc en résumé, je pense qu'il faut travailler maintenant à l'élaboration d'un cadre législatif et éthique international pour l'IA, en associant chercheurs, gouvernements, entreprises et ONG, afin de maîtriser son avènement de manière responsable.

user Tarek

Doit-on avoir peur de l'ia?

anthropic claude-instant-v1

La réponse courte est non, on ne devrait pas avoir peur de l'IA. Mais il y a certaines réserves à apporter :

L'IA telle qu'elle existe aujourd'hui n'est pas une menace existentielle. Elle est encore loin d'atteindre une intelligence générale comparable à celle des humains. Les risques à court et moyen terme sont donc limités.

Certains risques potentiels liés à une mauvaise utilisation de l'IA existent, comme la perturbation de l'emploi, la propagation de la désinformation, la perte de vie privée, etc. Mais ces risques peuvent être atténués par une régulation, une gouvernance et des pratiques responsables.

Il faut rester vigilant face à certains scénarios catastrophes hypothétiques à long terme qui ont été évoqués, comme une intelligence artificielle générale incontrôlable. Mais ce sont pour l'instant des scénarios très spéculatifs.

En parallèle, l'IA peut également apporter beaucoup de bénéfices pour l'humanité s'elle est développée de manière éthique et alignée sur nos valeurs.

En résumé, l'IA d'aujourd'hui n'est pas une menace en tant que telle. Mais il faut rester prudent et vigilant, tout en encourageant le développement de techniques d'IA responsables. La peur de l'IA n'est probablement pas justifiée mais un certain niveau de prudence et de réflexion éthique est sain.

L'important est de ne pas diaboliser l'IA en tant que telle, mais plutôt de nous concentrer sur la manière responsable et bénéfique dont nous pouvons développer et utiliser cette technologie. Avec une bonne gouvernance, transparence et éthique, je pense qu'il y a plus de raisons d'être optimiste que pessimiste quant à l'impact futur de l'IA.

Fin interview

Claude refuse de résumer un lien qu'on lui soumet, mais étrangement, lorsqu'on donne le lien seul et sans consigne, Claude donne vite un point de vue

Et ici Claude sait de quoi il s'agit et s'est même senti visé...

Votre expérience avec Claude m'intéresse car pour l'instant, je ne parviens pas à exploiter tout son potentiel.

Quand GPT démystifie l'usage d'une librairie JS

S'il y a une librairie pratique en javascript, c'est bien Underscore.js. Un véritable couteau suisse qui nous facilite grandement la tâche en proposant plus d'une centaine de fonctions très pratiques. Mais il arrive parfois que l'usage d'une fonction nous paraît nébuleux et donc difficile à mettre en pratique. 

Exemple: 

where_.where(list, properties) source
Looks through each value in the list, returning an array of all the values that matches the key-value pairs listed in properties.

_.where(listOfPlays, {author: "Shakespeare", year: 1611});
=> [{title: "Cymbeline", author: "Shakespeare", year: 1611},
    {title: "The Tempest", author: "Shakespeare", year: 1611}]

Et je reste sur ma faim! 😨

Je demande à GPT :

> Peux-tu m'expliquer l'usage de la fonction _.where de la bibliothèque underscore

Oui, bien sûr !

La fonction _.where de la bibliothèque Underscore.js permet de rechercher dans une liste d'objets tous les objets qui ont une propriété et une valeur donnée.

La syntaxe générale pour utiliser la fonction _.where est la suivante :

_.where(liste, propriété);

- liste : est la liste des objets dans laquelle vous voulez rechercher la propriété et la valeur.

- propriété : est un objet ou un tableau d'objets qui spécifie la propriété à rechercher et sa valeur. Si vous utilisez un objet, toutes les propriétés et leurs valeurs seront recherchées. Si vous utilisez un tableau d'objets, chaque objet représentera une propriété différente à rechercher.

Voici un exemple concret d'utilisation de la fonction _.where. Imaginons que nous avons une liste d'utilisateurs avec des propriétés telles que id, nom et âge.

const utilisateurs = [

  { id: 1, nom: 'Alice', age: 25 },

  { id: 2, nom: 'Bob', age: 30 },

  { id: 3, nom: 'Charlie', age: 20 },

  { id: 4, nom: 'David', age: 25 },

];

Si nous voulons rechercher tous les utilisateurs qui ont 25 ans, nous pouvons utiliser la fonction _.where de la manière suivante :

const utilisateursDe25Ans = _.where(utilisateurs, { age: 25 });

console.log(utilisateursDe25Ans);

// va afficher [{ id: 1, nom: 'Alice', age: 25 }, { id: 4, nom: 'David', age: 25 }]

La fonction _.where renvoie une nouvelle liste contenant tous les objets qui correspondent à la propriété et à la valeur recherchées. 

Notez que plusieurs objets peuvent être retournés si plusieurs objets ont la propriété et la valeur données. Si aucun objet ne correspond, la fonction renvoie une liste vide ([]).

Et tout est plus claire !

Voilà la puissance d'un outil qui remplace pour ma part la recherche d'une réponse dans des forums

Devons nous avoir peur de l'IA?

La peur de Sam Altman vis-à-vis de l'IA est-elle justifiable ou s'agit-il d'une stratégie personnelle pour promouvoir son entreprise OpenAI ?

La peur de Sam Altman vis-à-vis de l'IA est justifiable. Il existe un certain nombre de risques potentiels associés à l'IA, notamment :

L'IA pourrait être utilisée pour créer des armes autonomes capables de tuer sans intervention humaine.

L'IA pourrait être utilisée pour diffuser la désinformation et la propagande, ce qui pourrait saper la démocratie et conduire à des troubles sociaux.

L'IA pourrait être utilisée pour automatiser les emplois, ce qui pourrait entraîner un chômage généralisé.

L'IA pourrait être utilisée pour créer de nouvelles formes de criminalité et de cyberattaques.

Ce ne sont là que quelques-uns des risques potentiels associés à l'IA. Il est important d'être conscient de ces risques et de prendre des mesures pour les atténuer.

Il est également important de noter que Sam Altman n'est pas le seul à s'inquiéter des risques de l'IA. Un certain nombre d'autres experts ont également exprimé leurs inquiétudes quant aux dangers potentiels de l'IA. Par exemple, Elon Musk a déclaré que l'IA est "potentiellement plus dangereuse que les armes nucléaires".

Bien qu'il existe des risques associés à l'IA, il est important de se rappeler que l'IA a également le potentiel de faire beaucoup de bien. L'IA peut être utilisée pour améliorer les soins de santé, l'éducation et la durabilité environnementale. Il peut également être utilisé pour créer de nouveaux emplois et rendre nos vies plus faciles et plus efficaces.

La clé est de développer l'IA de manière responsable et de l'utiliser pour le bien. Nous devons faire attention à la façon dont nous développons et utilisons l'IA, mais nous ne devons pas laisser la peur nous empêcher d'explorer son potentiel.

Quant à savoir si la peur de l'IA de Sam Altman est une stratégie personnelle pour promouvoir son entreprise OpenAI, je ne peux pas le dire avec certitude. Cependant, il convient de noter qu'OpenAI est une société de recherche à but non lucratif qui se consacre à faire en sorte que l'IA profite à toute l'humanité. Il est possible que la peur d'Altman vis-à-vis de l'IA soit réelle et qu'il utilise sa plateforme pour sensibiliser aux risques potentiels de l'IA.

Telegram avec ChatGPT

Actuellement, ChatGPT n'est pas officiellement déployé sur une application pour smartphone. On trouve des applications qui utilisent l'api GPT pour nous offrir la meilleure expérience possible. Si vous utiliser WhatsApp ou Telegram, vous pouvez ajouter un contact conversationnel. Voici un exemple sur Telegram

TelegramGPT nous donne l'option d'ajouter notre propre API KEY disponible sur notre compte OpenAI. 

Tous ces bots Telegram/GPT offrent la même expérience mais certains se démarquent en proposant des options supplémentaires comme générer une image via DALL.E ou encore utiliser GPT-4 via l'achat de Tokens indirectement sur OpenAI ou encore proposer un support réactif.

Le support est réactif et amical

Ici, le support a confirmé avoir dans leurs projets l'ajout d'une option Web afin d'étendre les capacités de recherche de ChatGPT.

Il semble qu'on ne peut pas ajouter un bot dans un groupe. Et je comprends que cela serait chaotique...

Faites moi un retour sur votre expérience sur le sujet.

PaLM2 expliqué par Google BARD

Qu'est ce que PaLM2 ?

PaLM2 est un nouveau modèle de langage de pointe de Google AI. Il s'agit d'un modèle basé sur Transformer formé à l'aide d'un mélange d'objectifs similaires à UL2. PaLM2 est nettement plus volumineux que son prédécesseur, PaLM, et est formé sur un ensemble de données qui comprend un pourcentage plus élevé de données non anglaises. Cela rend PaLM2 excellent dans les tâches multilingues, telles que la traduction et la réponse aux questions multilingues. PaLM2 est également plus apte à comprendre les nuances du langage humain que les LLM précédents, comme PaLM. Par exemple, PaLM2 excelle dans la compréhension des énigmes et des idiomes, ce qui nécessite de comprendre le sens ambigu et figuratif des mots, plutôt que le sens littéral.

Voici quelques-unes des choses que PaLM2 peut faire :

• Traduire entre les langues
• Écrire différents types de contenu créatif, comme des poèmes, du code, des scripts, des pièces musicales, des e-mails, des lettres, etc.
• Répondre à vos questions de manière informative, même si elles sont ouvertes, stimulantes ou étranges.
• Générer différents formats de texte créatifs de contenu textuel, tels que des poèmes, du code, des scripts, des pièces musicales, des e-mails, des lettres, etc.

PaLM2 est encore en cours de développement, mais il a le potentiel d'être un outil puissant pour une variété de tâches. Il pourrait être utilisé pour améliorer la traduction automatique, générer du contenu créatif et répondre aux questions de manière plus informative.

Sources info

1. ai.google/discover/palm2

Quels sont les déclinaisons de PaLM2?

Il existe actuellement 4 versions de PaLM2 :

• PaLM2-1 : Il s'agit de la version de base de PaLM2, avec 540 milliards de paramètres.
• PaLM2-2 : Cette version de PaLM2 contient 1 100 milliards de paramètres.
• PaLM2-3 : cette version de PaLM2 contient 1 750 000 000 000 de paramètres.
• PaLM2-4 : il s'agit de la dernière version de PaLM2, avec 5 400 milliards de paramètres.

Chaque version de PaLM2 est plus grande et plus puissante que la version précédente. PaLM2-4 est la version la plus puissante de PaLM2, et elle est toujours en cours de développement.

Voici quelques-unes des améliorations apportées à PaLM2 au fil des différentes versions :

• Augmentation du nombre de paramètres : Le nombre de paramètres dans PaLM2 a considérablement augmenté au fil des différentes versions. Cela signifie que PaLM2 peut apprendre des relations plus complexes entre les mots et les concepts.
• Données de formation améliorées : PaLM2 est formé sur un ensemble de données plus vaste et plus diversifié que les versions précédentes. Cela signifie que PaLM2 peut mieux comprendre les nuances du langage humain.
• Capacités améliorées : PaLM2 a été amélioré avec de nouvelles capacités, telles que la capacité de traduire entre les langues et d'écrire différents types de contenu créatif.

PaLM2 est encore en cours de développement, mais il a le potentiel d'être un outil puissant pour une variété de tâches. Il pourrait être utilisé pour améliorer la traduction automatique, générer du contenu créatif et répondre aux questions de manière plus informative.

Quelles sont les rôles des 4 versions de PaLM2 ?

Les 4 versions de PaLM2 auront des rôles différents. PaLM2-1 sera utilisé pour des tâches à usage général, telles que la traduction et la réponse aux questions. PaLM2-2 sera utilisé pour des tâches plus spécialisées, telles que la génération de code et la synthèse de texte. PaLM2-3 sera utilisé à des fins de recherche, telles que le développement de nouveaux modèles de langage et la compréhension du langage humain. PaLM2-4 sera utilisé pour les tâches les plus exigeantes, telles que la génération de langage naturel et la traduction automatique.

Voici une description plus détaillée des rôles des 4 versions de PaLM2 :

• PaLM2-1 : Il s'agit de la version de base de PaLM2, et elle sera utilisée pour des tâches générales. PaLM2-1 peut être utilisé pour traduire entre les langues, écrire différents types de contenu créatif et répondre aux questions de manière informative.
• PaLM2-2 : Cette version de PaLM2 sera utilisée pour des tâches plus spécialisées, telles que la génération de code et la synthèse de texte. PaLM2-2 peut être utilisé pour générer du code à partir du langage naturel et pour résumer le texte dans une version plus courte et plus concise.
• PaLM2-3 : Cette version de PaLM2 sera utilisée à des fins de recherche, telles que le développement de nouveaux modèles de langage et la compréhension du langage humain. PaLM2-3 peut être utilisé pour rechercher de nouvelles façons d'entraîner des modèles de langage et pour mieux comprendre le fonctionnement du langage humain.
• PaLM2-4 : Il s'agit de la dernière version de PaLM2, et elle sera utilisée pour les tâches les plus exigeantes, telles que la génération de langage naturel et la traduction automatique. PaLM2-4 peut être utilisé pour générer des textes réalistes et créatifs et pour traduire des langues avec une grande précision.

Les 4 versions de PaLM2 seront un outil puissant pour une variété de tâches. Ils nous aideront à mieux comprendre le langage humain et nous permettront de créer des applications nouvelles et innovantes.