Présentation de la spécialité – Intelligence Artificielle

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Embarquons pour un voyage d’exploration, en commençant par une vue d’ensemble de l’intelligence artificielle. Permettez-moi de mettre en place le cadre et d’établir quelques limites. Je suis engagé dans l’étude et le travail au sein d’une sous-catégorie spécifique de l’intelligence artificielle, et mes idées se renforcent à mesure que je plonge dans les subtilités de ce domaine. Plus je m’approche de ma zone spécialisée, plus mes points de vue deviennent fiables, tandis que m’éloigner de ma base de connaissances introduit des incertitudes. Si vous n’êtes pas un praticien dans le domaine de l’intelligence artificielle, veuillez considérer ma perspective provisoirement. Maintenant, commençons(sources from usms.ac.ma) !

Paysage de l’Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle est un vaste domaine interdisciplinaire, avec l’apprentissage automatique à sa base. Actuellement, la voie technologique la plus prédominante est celle des réseaux neuronaux, communément appelée apprentissage profond en raison de la domination des réseaux neuronaux profonds dans cette ère. Le changement de nomenclature depuis “réseaux neuronaux” a une histoire intrigante, en partie enracinée dans le scepticisme de l’ère précédente, conduisant à un rebranding comme apprentissage profond pour la résurgence. Explorer l’histoire des développements scientifiques et technologiques peut être à la fois divertissant et éclairant. Le domaine incarne également un débat entre “cognition” et “perception”, “logique” et “statistiques”, vu à travers une lentille matérialiste historique.

Mon focus se situe dans le domaine de la vision par ordinateur au sein de l’intelligence artificielle, plongeant spécifiquement dans la vision de bas niveau liée aux technologies d’imagerie des caméras. Cependant, des discussions détaillées sur cet aspect dépassent le cadre de cette exploration.

En substance, l’intelligence artificielle joue un rôle crucial au sein de l’industrie de l’information plus large, englobant divers secteurs tels que l’informatique, l’automatisation, la communication et les logiciels. Pour comprendre l’essence de l’intelligence artificielle en tant que profession, il est essentiel d’adopter une perspective macroscopique. Comprendre l’industrie de l’information plus large implique de questionner son but, ses objectifs ultimes et la source de sa valeur. Pour une analyse comparative, introduisons le secteur financier, un autre secteur bien rémunéré, afin d’identifier les similitudes et les distinctions.

Similitudes et Distinctions

Les secteurs financier et de l’information, en tant que secteurs bien rémunérés, partagent une similitude : leurs entités existent dans un royaume virtuel, entraînant des coûts de réplication bas et des coûts d’expansion bien inférieurs après un développement réussi par rapport à d’autres secteurs. Cependant, une distinction cruciale réside dans leur logique opérationnelle. À mon avis, la finance tourne autour de la “confiance”, tandis que l’industrie de l’information se concentre sur “l’optimisation”.

Diverses activités commerciales, telles que les hypothèques, la gestion des risques et la confiance basée sur des règles, reposent fondamentalement sur le concept de “confiance”. La croyance en ces principes encourage les individus à transférer leurs actifs à d’autres, facilitant la circulation de l’argent et permettant aux actifs de dépasser les seuils individuels pour des possibilités plus grandes. De ce point de vue, comprendre les principes des stratégies financières, comme celles présentées par Zhai Shanying, contribue grandement à la compréhension de l’industrie financière. En outre, en étendant la discussion sur la confiance, la fondation économique façonne la superstructure, fournissant un résumé profond.

En revanche, l’industrie de l’information représente un secteur plus rationnel et utilitariste, étroitement aligné sur une discipline purement orientée vers les outils. Les sous-disciplines au sein de cette industrie optimisent systématiquement diverses dimensions d’autres secteurs. En termes de jeux, c’est comme réduire les temps de recharge des compétences, élargir les plages de lancer des compétences et élargir la portée des effets des compétences grâce à des sorts auxiliaires spécialisés. L’automatisation optimise les mécanismes, l’internet améliore les interactions sociales, la communication affine l’échange d’informations, et notre thème, “l’intelligence artificielle”, optimise ce que nous considérons communément comme l’aspect le plus précieux – les capacités humaines, réalisant une libération technologique.

Conclusion de l’aperçu

En conclusion, les secteurs financier et de l’information ont apporté un développement significatif à la société, mais ont également introduit des risques considérables. La finance, guidée par la “confiance”, a tendance à éroder les intérêts collectifs au profit de groupes plus restreints, entraînant diverses crises financières. D’autre part, l’industrie de l’information, fonctionnant comme une discipline orientée vers les outils, optimise les systèmes et libère la productivité. Cependant, le défi réside dans la détermination de la destination finale de la productivité libérée, une question que cette industrie ne peut résoudre intrinsèquement. Lorsque l’entité libérée est une personne et qu’il n’y a pas de débouché approprié, le risque de chômage devient une préoccupation sérieuse. Par conséquent, pour ceux qui aspirent au développement et au changement sans sacrifier entièrement leur destin à autrui, un engagement continu dans l’apprentissage est crucial, représentant une productivité avancée et un pouvoir de négociation.

Section Pratique

La section pratique vise principalement à discuter de diverses approches d’apprentissage dans le domaine de l’intelligence artificielle. Cette discipline présente un avantage remarquable – son alignement avec une perspective d’apprentissage rationnelle. Dans le processus de compréhension de la manière d’apprendre, nous pouvons saisir les concepts macroscopiques et les parcours d’apprentissage de l’intelligence artificielle.

Tout d’abord, bien que le contenu des “cours majeurs” universitaires soit généralement important, les cours eux-mêmes sont généralement moins cruciaux (à l’exception des cours fondamentaux). À moins que les instructeurs ne soient activement impliqués dans le domaine et n’enseignent leur domaine de recherche, les étudiants en dehors des institutions de premier plan peuvent avoir du mal à trouver des instructeurs offrant à la fois des informations approfondies et pratiques. Maîtriser un cours devrait se concentrer sur les applications pratiques, avec une aide significative provenant de travaux substantiels.

Deuxièmement, malgré l’importance de l’expérience pratique, l’apprentissage pratique et théorique devrait se dérouler simultanément, car les capacités cognitives et les coûts pratiques sont généralement en relation inverse ; plus vous savez, plus il est facile de pratiquer. Équilibrer les deux est crucial, et alterner entre eux est recommandé. Négliger l’apprentissage en raison de l’accent mis sur l’expérience pratique entraîne souvent des goulots d’étranglement. Une éducation de qualité avancée pendant le secondaire a fourni un capital pour une pratique efficace pendant mes années universitaires. Cependant, il devient évident que ce capital initial s’épuise, et l’apprentissage continu devient essentiel pour progresser davantage.

Troisièmement, une clarification précoce de sa compréhension du domaine est cruciale. Si possible, participez à des stages dès le début, développez des compétences fondamentales et effectuez des stages dans des unités ou des laboratoires techniquement avancés. Les institutions de recherche, comme celles affiliées à l’Académie chinoise des sciences, sont souvent confrontées à une pénurie de personnel, offrant des opportunités aux personnes capables. Les enseignants d’âge moyen dans des établissements non de premier plan, se concentrant sur de nouveaux domaines de recherche en dehors de leur expertise, pourraient ne pas offrir plus d’informations que les étudiants de premier cycle avec une expérience pratique, reflétant le point précédent sur l’insignifiance perçue des “cours majeurs”. Une exposition précoce au secteur industriel permet aux individus d’apprendre en ayant des problèmes spécifiques à l’esprit, distinguant ce qui est pratique de ce qui est spéculatif.

Enfin, l’intelligence artificielle, en tant que domaine interdisciplinaire au sein de l’industrie de l’information, exige une attention à la largeur pendant l’apprentissage. Une fois que le contenu interdisciplinaire est établi, la profondeur devient cruciale lors des applications pratiques, en partant des besoins. Cette approche axée sur les exigences aide à traduire la conceptualisation en mise en œuvre pratique. L’étude de l’intelligence artificielle impose des exigences élevées aux capacités d’apprentissage des personnes impliquées, renforçant la raison pour laquelle je recommande de commencer par la perspective présentée dans “l’Observation de l’Apprentissage”. En fin de compte, l’industrie de l’information habilite d’autres secteurs à générer une valeur pratique. Par conséquent, ceux qui ont une éducation formelle devraient explorer des industries transversales d’intérêt, identifier des scénarios d’application spécifiques et transformer le virtuel en tangible pour créer une valeur réelle. D’autre part, les individus sans éducation formelle dans le domaine peuvent considérer leurs propres industries comme l’aspect transversal, intégrant l’intelligence artificielle – une stratégie prometteuse.

Section Prospective

Dans la dernière section, discutons brièvement de ma compréhension et de mon analyse de l’état actuel de l’industrie. L’intelligence artificielle, faisant partie de la vaste industrie de l’information, dépend inévitablement d’une autre industrie tangible pour se concrétiser et créer une valeur pratique. Cette nature la désigne essentiellement comme un domaine d’externalisation. Une perspective stratégique consiste à établir une plateforme monopolistique, s’engageant dans l’économie de plateforme. Cependant, les pionniers des plates-formes actuelles de l’industrie de l’internet viennent de descendre de leur arbre tortueux, toujours debout. Une autre variante stable est une entreprise avec une industrie tangible, utilisant un institut de recherche en intelligence artificielle interne pour l’externalisation interne de son cœur de métier. La plupart des entreprises avec lesquelles je suis familier se situent entre l’externalisation pure et l’externalisation interne(quotes from usms).

Dans le modèle d’externalisation, les entités dépendent soit des affiliations pour générer des revenus, soit des capacités robustes pour créer de la demande. Je crois que les entreprises d’intelligence artificielle véritablement précieuses se concentreront principalement sur cette dernière, car seules elles peuvent conduire au développement continu de l’industrie. Je suis optimiste quant aux groupes qui possèdent de la créativité et peuvent s’adapter à des scénarios spécifiques. Ce n’est qu’en harmonisant l’idéalisme et le réalisme que le monde peut embrasser un avenir plein d’espoir !

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