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L’IA centrée sur les données, quant à elle, a commencé sérieusement dans les années 1970 avec l’invention de méthodes de construction automatique d’« arbres de décision » et a explosé en popularité au cours de la dernière décennie avec le succès retentissant des réseaux de neurones (désormais surnommés « apprentissage en profondeur »). ”). L’intelligence artificielle centrée sur les données a également été appelée « IA étroite » ou « IA faible », mais les progrès rapides de la dernière décennie ont démontré sa puissance.
Les méthodes d’apprentissage en profondeur, associées à des ensembles de données de development massifs et à une puissance de calcul sans précédent, ont permis de réussir un huge éventail de tâches étroites, de la reconnaissance vocale au jeu, and so on. Les méthodes d’intelligence artificielle construisent des modèles prédictifs qui deviennent de as well as en plus précis grâce à un processus itératif intensif en calcul. Au cours des années précédentes, le besoin de données étiquetées par l’homme pour former les modèles d’IA a été un goulot d’étranglement majeur pour réussir. Mais récemment, la recherche et le développement se sont concentrés sur les moyens de créer automatiquement les étiquettes nécessaires, en fonction de la composition interne des données.
Le modèle de langage GPT-3 publié par OpenAI en 2020 illustre à la fois le potentiel et les défis de cette approche. GPT-3 a été formé sur des milliards de phrases. Il génère automatiquement un texte hautement plausible et répond même de manière sensée à des queries sur un huge éventail de sujets, imitant le même langage qu’une personne pourrait utiliser.
Cet essai fait partie du package 2022 Innovators Under 35 du MIT Know-how Overview, qui reconnaît les jeunes les moreover prometteurs travaillant dans la technologie aujourd’hui. Consultez la liste complète ici ou explorez les gagnants dans cette catégorie ci-dessous.