Intelligence artificielle et intuition
Publisher: Universite Paris 8 - Vincennes-Saint-Denis
Published: 2023
Place of publication: Paris, France
Language: fre
Number of pages: 440
Copyright date: 2023
Table of contents: title: Remerciements; title: Resume; title: Summary; title: Introduction; title: Plan; title: Premiere Partie; title: Qu'est-ce que l'intellligence artificielle?; title: 1.1 Naissance du projet d’intelligence artificielle; title: 1.1.1. La cybernétique; title: 1.1.2. Invention de l’ordinateur : un cerveau électronique ?; title: 1.1.3. Retournement : l’ordinateur permet-il de comprendre; title: le cerveau ?; title: 1.1.4. Turing: un ordinateur peut-il penser ? (1950); title: 1.1.5. Le credo de Turing (1950); title: 1.1.6. Anticiper ou participer; title: 1.1.7. La conjecture de Dartmouth (1955-1956); title: 1.1.8. Nommer l’intelligence artificielle; title: 1.1.9. En sciences cognitives, il n’y a pas d’ignorabimus; title: 1.1.10. Le paradoxe du contre-argument; title: 1.1.11. L’intuition est-elle l’ignorabimus des sciences; title: cognitives ?; title: 1.2. Histoire des réseaux de neurones; title: 1.2.1. Une place à part; title: 1.2.2. McCulloch et Pitts, l’invention des réseaux de; title: neurones (1943); title: 1.2.3. Premier âge d’or pour les réseaux de neurones (1951; title: 1969); title: 1.2.4. Comment « apprend » un réseau de neurones ?; title: 1.2.5. La querelle du Perceptron (1969); title: 1.2.6. L’école symbolique; title: 1.2.7. Le retour des réseaux de neurones (1979-1986); title: 1.2.8. L’algorithme de back-propagation (1986); title: 1.2.9. Machines inductives et représentations mentales; title: 1.2.10. Réseaux convolutionnels et cortex visuel; title: 1.2.11. L’engouement connexionniste; title: 1.2.12. Les ripostes de l’école symbolique; title: 1.2.13. La « révolution » du deep learning (les années 2010); title: 1.2.14. Chronologie succincte; title: 1.3. L’apprentissage profond (deep learning); title: 1.3.1. Réseaux de neurones, machine learning et; title: intelligence artificielle; title: 1.3.2. Le machine learning en application; title: 1.3.3. La « boîte noire » du deep learning; title: 1.3.4. Des machines singulières ? « Magie noire » et; title: problèmes de reproductibilité; title: 1.3.5. L’apprentissage profond, un retour aux sources ?; title: 1.3.6. « It will come to the same thing in the end »; title: 1.3.7. L’IA contre la cybernétique, tout contre; title: 1.3.8. De la pratique à la théorie, le principe du verum; title: factum; title: 1.3.9. Récapitulatif; title: 1.4. Décrire la pensée à l’aide de l’apprentissage; title: profond; title: 1.4.1. Les réseaux de neurones et le cerveau; title: 1.4.2. À quel type de jugement comparer le deep learning ?; title: 1.4.3. Les réseaux convolutionnels comme modèle de; title: l’induction; title: 1.4.4. L’abstraction comme région de l’espace vectoriel des; title: caractéristiques; title: 1.4.5. Mathématiques de l’imagination