cinq experts dévoilent leurs lectures de base

Andrew Ng, l’un des plus grands experts mondiaux de l’intelligence artificielle, a déclaré il y a des années que l’intelligence artificielle était la nouvelle électricité. Il ne semble pas qu’il se soit trompé, et on assiste depuis quelques mois à une véritable explosion dans ce domaine grâce aux modèles d’IA générative.

Des développements tels que ChatGPT ou Midjourney ont démontré de manière pratique tout ce qui peut être réalisé avec cette technologie, mais pour mieux comprendre toutes ces avancées, ce n’est pas une mauvaise idée de partir de la base.

C’est la raison pour laquelle depuis Simseo nous avons contacté plusieurs experts dans ce domaine afin qu’ils puissent nous parler de quelque chose qui peut être très utile : nous leur avons demandé de recommander un livre sur l’intelligence artificielle qui nous permet de commencer à explorer ce domaine et à approfondir dans ça.

Ramón López de Mantaras Badia (LinkedIN) est un chercheur du CSIC, directeur de l’Institut de recherche sur l’intelligence artificielle et l’un des grands experts et pionniers de l’IA en Espagne.

Il était le premier des invités du podcast Captcha, et en fait, dans cet épisode, nous avons expliqué précisément pourquoi il est si difficile de définir ce qu’est l’intelligence artificielle. Ce fut une belle occasion de parcourir avec lui l’histoire des débuts de l’IA, comment elle est passée de l’optimisme de Dartmouth en 1956 à la prudence de la réédition du même meeting tenu en 2006. L' »hiver de l’IA » semble avoir passé, et nous sommes sans doute dans un autre âge d’or pour la discipline.

Sa recommandation est en fait très appropriée : il a écrit le livre « (Que savons-nous ?) L’intelligence artificielle » avec Pedro Meseguer González, un livre qui a tous deux été publié en 2017 et qui est un moyen fantastique d’entrer dans ce domaine. et mieux comprendre tous les concepts qui l’entourent.

Pour López de Mantaras, « ce livre fait le tour de l’intelligence artificielle, analysant les acquis mais aussi les limites rencontrées, et analysant l’avenir possible du sujet ». Les auteurs rappellent ce qu’on appelle dans leur domaine la métaphore de la cathédrale : construire une IA polyvalente, c’est comme construire une cathédrale. La construction de la première cathédrale a pris plusieurs générations et beaucoup de ceux qui y ont travaillé sont morts avant d’avoir vu l’œuvre finie. Chaque artisan qui a travaillé pour la cathédrale a construit de plus en plus de briques parfaites. Cela voilà à quoi ressemblent maintenant les chercheurs en intelligence artificielle, construisant les briques (les algorithmes en l’occurrence) qui feront la cathédrale. »

nourie oliver (@nuriaoliver, web), est depuis longtemps une autre des voix les plus pertinentes dans ce domaine. Elle est la fondatrice et directrice scientifique d’ELLIS (Laboratoire européen pour l’apprentissage et les systèmes intelligents), ingénieure en télécommunications, docteure du prestigieux MIT Media Lab, IEEE, EurAI & ACM Fellow et l’une des chercheuses en informatique les plus citées en Espagne. .

Oliver a participé à Captcha 1×05, l’épisode intitulé « L’IA a une voix féminine », et avec elle, nous avons expliqué comment la plupart des voix avec lesquelles les assistants vocaux sont nés ont adopté ces voix féminines. Comme il l’expliquait alors, ce choix était logique après les études qui montraient comment les voix masculines étaient plus acceptées pour donner des ordres, et les voix féminines étaient plus adaptées à ce type d’environnement.

Sa recommandation est également « un livre que j’ai écrit il y a quelques années en collaboration avec l’ONTSI du ministère de l’Économie et de la Société numérique. Le livre peut être acheté pour un prix symbolique à la librairie du ministère, mais il est également disponible gratuitement en format numérique à l’ONTSI et sur le site ELLIS ».

Pour Oliver, c’est « un livre spécial car il commence par raconter, à la première personne, ma carrière professionnelle et mon expérience avec l’Intelligence Artificielle. Il est également spécial car il est basé sur mon discours d’inauguration en tant qu’universitaire à la Royal Academy of Ingénierie. Les lecteurs acquerront une compréhension historique de l’IA, ainsi qu’une vision holistique des opportunités et des défis que l’IA représente pour nous. » Le livre fait un bref tour de l’histoire de l’intelligence artificielle, puis décrit son impact actuel et décrit les défis qu’elle présente sous différents angles.

Andrés Torrubia (@antor) est toujours défini comme « Bruce Wayne le jour et Batman la nuit ». Au-delà, il est ingénieur en télécommunications, entrepreneur de projets tels que Fixr, une place de marché pour la rénovation et les services de l’habitat, ou HowMuch, un portail dont le but est de nous aider à appréhender de manière simple des problématiques financières complexes grâce à des visualisations de données. Cet expert est également le créateur de Software 2.0, son podcast d’intelligence artificielle, l’une des références en espagnol dans ce domaine.

Andrés a participé à la fois à un épisode spécial de Captcha 1×04, « Play it again, IA ». Dans ce programme, nous avons presque anticipé l’avenir lorsque nous avons parlé de créativité dans le domaine de l’intelligence artificielle, de savoir si les machines pouvaient être créatives. Comme il l’a lui-même expliqué, « la créativité n’est pas un sprint, c’est un marathon », et avec le temps on a fini par voir comment ChatGPT et surtout les IA génératrices d’images pouvaient être considérées d’une certaine manière comme des IA créatives.

Sa recommandation est le livre « The Ethical Algorithm » de Michael Kearns et Aaron Roth. Il nous expliquait comment il y a deux gros soucis que les gens ont avec l’IA : que ça marche mal… ou que ça marche très bien. Les problèmes tels que les biais d’algorithmes sont très bien traités dans le livre car « il les aborde d’un point de vue assez analytique et vous met également sur la table comment le mesurer, comment concevoir des algorithmes pour qu’ils puissent être optimisés avec des critères » . Quand on conçoit un algorithme « il faut faire des sacrifices, et je trouve que le livre est un très bon équilibre entre les aspects plus pratiques et les plus quantitatifs. Sans être hyper technique, pour moi l’idée sous-jacente du livre est que cela vous oblige à analyser les algorithmes, à les quantifier et peut-être à choisir et à changer ».

Cristina Urdiales (@crisurdiales), ingénieur en télécommunications de l’UPM, est titulaire d’un doctorat dans le programme de technologie électronique et de communications de l’Université de Malaga (1999) et dans le programme d’intelligence artificielle de l’UPC (2010), tous deux avec des mentions de qualité. Elle est spécialisée dans le domaine de la robotique — plus spécifiquement dans la robotique d’assistance —, mais elle a de l’expérience dans des domaines tels que la vision artificielle, les réseaux de capteurs et la réalité augmentée.

Sa recommandation est un livre déjà vétéran dans ce domaine et peut-être quelque chose de différent des autres. Il s’agit de ‘On Intelligence’, de Jeff Hawkins, qui fut le créateur du célèbre PalmPilot avec lequel il a lancé la révolution des PDA (Personal Data Assistant), prédécesseurs de nos smartphones actuels.

Comme elle l’explique elle-même, « ça date de pas mal d’années, mais la façon d’établir des parallèles entre le fonctionnement du cerveau et comment l’attaquer d’un point de vue technique m’a semblé intéressante. D’ailleurs, à l’époque, j’avais résolu un problème de coordination des robots avec une version simplifiée de sa proposition à l’aide et ça a plutôt bien fonctionné pour moi. Il a l’avantage que c’est un livre adapté à tout type de public, même s’il ne s’agit pas d’une divulgation simplifiée comme les curiosités et les métaphores simplistes »

Il ajoute également que « ce livre se concentre sur le rôle de la mémoire dans l’intelligence. Plus précisément, la détection de séquences de motifs fréquents est proposée comme base, pour créer des représentations partielles invariantes de l’environnement. A partir de celles-ci, il est proposé une hiérarchie pour faire prédictions à moyen-long terme, au fur et à mesure que l’on monte en niveau. tester un système basé sur cette théorie comme le projet Neocortex. Indépendamment de son application plus pratique, il constitue une lecture intéressante en termes d’Intelligence Artificielle.

Pour la dernière recommandation, nous avons réservé l’avis de Antoine Ortiz (@antonello), co-fondateur de Weblogs et Simseo —qui fait maintenant partie de Webedia— et qui s’est entièrement consacré à la fois à ses merveilleuses newsletters —Causas y Azares et Error 500— ainsi qu’à son podcast dédié à l’intelligence artificielle, appelé Monos Estocásticos, qu’il conduit ensemble à Matías S. Zavia (@matiass). Tant dans ce programme que dans ses articles sur ces listes, l’IA occupe un rôle central.

Antonio est passionné par le sujet et a été en charge de tous les épisodes du podcast Simseo Captcha dans ses deux saisons. Sa recommandation est le livre « Artificial Intelligence: A Philosophical Introduction » de Jack Copeland. Le choix peut surprendre si l’on tient compte du fait qu’il s’agit d’un livre qui pourrait être considéré comme « ancien » —la première édition date de 1993— mais, comme il l’explique, c’est peut-être précisément pour cette raison qu’il s’agit d’un excellent choix comme point de départ. .

Selon lui, « l' »intelligence artificielle » de Copeland est un excellent livre d’introduction à l’IA. Il est exhaustif dans le récit, il explique très bien les concepts fondamentaux, et c’est un bonheur au niveau de la discussion des questions philosophiques. Il peut On lui attribuera peut-être qu’il n’est pas aussi actuel que d’autres travaux, bien qu’il « lise bien » l’émergence des réseaux de neurones.Peut-être que pour le compléter j’oserais avec « The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values » : ceci n’est qu’en anglais, mais en même temps. Chaque fois qu’il aborde les aspects éthiques, il fait une explication phénoménale de la technique et de la science derrière des sujets tels que RHLF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ou la vectorisation du langage dans de nouveaux modèles ».