Discussion :

[Roland Chastain]

Bonjour tout le monde !

L'engouement pour ce qu'on appelle l'intelligence artificielle m'exaspère. Cependant, pour ne pas mourir idiot, j'aimerais bien me faire une idée sommaire de la façon dont ce genre de programme fonctionne.

Savez-vous si quelqu'un a déjà écrit des exemples qui montrent les principes du fonctionnement de l'intelligence artificielle ? Ou auriez-vous des exemples à proposer ?

Les lectures ne m'intéressent pas. Je voudrais des exemples.

Merci d'avance.

[Andnotor]

Jette un œil à ce que propose MaxiDonkey.

[Roland Chastain]

Merci Andnotor. Les projets en question ont l'air valables. Mais ce n'est pas ça que je cherche. Je ne veux pas apprendre à me servir de Claude, mais je voudrais avoir une idée de la façon dont Claude fonctionne. C'est peut-être trop vaste ou trop vague comme question...

Comment peut-on faire "parler" une machine ?

[anapurna]

Salut

Pour simplifier : l'intelligence artificielle et les réseaux de neurones en particulier se basent sur des probabilités. Lors de l'entraînement, quand tu arrives avec un score de 97% de réussite, tu peux considérer que ton réseau est bien entraîné. Il te faudra bien sûr quelques subtilités pour bien le développer.

Il existe de nombreux types de réseaux de neurones, chacun ayant ses propres caractéristiques et applications spécifiques.
Voici un aperçu de quelques-uns des types de réseaux de neurones les plus couramment utilisés :

1. Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
Utilisation : Traitement d'images, reconnaissance d'objets, classification d'images.
Caractéristiques : Utilise des couches de convolution pour extraire des caractéristiques spatiales des images.

2. Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)
Utilisation : Traitement de séquences temporelles, langage naturel, séries temporelles.
Caractéristiques : Utilise des boucles pour maintenir un état interne, permettant de traiter des séquences de données.

3. Long Short-Term Memory (LSTM)
Utilisation : Traitement de séquences longues, langage naturel, prédictions temporelles.
Caractéristiques : Une variante des RNN avec des cellules mémoire pour gérer les dépendances à long terme.

4. Gated Recurrent Units (GRU)
Utilisation : Traitement de séquences, langage naturel, séries temporelles.
Caractéristiques : Une variante des RNN avec des portes pour contrôler l'information à conserver ou à oublier.

5. Transformers
Utilisation : Traitement du langage naturel, traduction automatique, génération de texte.
Caractéristiques : Utilise l'attention mécanisme pour traiter les séquences de données en parallèle, sans dépendance séquentielle.

6. Autoencoders
Utilisation : Réduction de dimensionnalité, débruitage de données, génération de données.
Caractéristiques : Apprend à compresser les données dans une représentation de plus faible dimensionnalité, puis à les reconstruire.

7. Variational Autoencoders (VAE)
Utilisation : Génération de données, apprentissage de représentations latentes.
Caractéristiques : Une variante des autoencoders qui utilise une approche probabiliste pour générer des données.

8. Generative Adversarial Networks (GAN)
Utilisation : Génération d'images, de vidéos, de musique.
Caractéristiques : Utilise deux réseaux (générateur et discriminateur) qui s'entraînent de manière adversariale pour générer des données réalistes.

9. Radial Basis Function Networks (RBFN)
Utilisation : Classification, régression.
Caractéristiques : Utilise des fonctions de base radiale pour modéliser des relations non-linéaires.

10. Self-Organizing Maps (SOM)
Utilisation : Clustering, visualisation de données.
Caractéristiques : Utilise des cartes auto-organisées pour projeter des données de haute dimensionnalité dans un espace de faible dimensionnalité.

11. Sparse Autoencoders
Utilisation : Extraction de caractéristiques, réduction de dimensionnalité.
Caractéristiques : Une variante des autoencoders qui impose une contrainte de parcimonie sur les représentations latentes.

12. Capsule Networks
Utilisation : Reconnaissance d'objets, classification d'images.
Caractéristiques : Utilise des capsules pour capturer les relations spatiales et les hiérarchies entre les caractéristiques.

13. Graph Neural Networks (GNN)
Utilisation : Analyse de réseaux, recommandation, traitement de données structurées.
Caractéristiques : Utilise des graphes pour modéliser des relations complexes entre les données.

14. Recurrent Neural Tensor Networks (RNTN)
Utilisation : Traitement du langage naturel, compréhension de texte.
Caractéristiques : Utilise des tenseurs pour capturer des relations complexes dans les séquences de données.

15. Echo State Networks (ESN)
Utilisation : Séries temporelles, contrôle de systèmes dynamiques.
Caractéristiques : Utilise un réservoir de neurones pour capturer les dynamiques temporelles des données.

16. Deep Belief Networks (DBN)
Utilisation : Classification, génération de données.
Caractéristiques : Utilise des couches de croyances profondes pour modéliser des distributions de probabilité complexes.

17. Convolutional Recurrent Neural Networks (CRNN)
Utilisation : Reconnaissance de texte, traitement de séquences d'images.
Caractéristiques : Combine des couches de convolution et des couches récurrentes pour traiter des séquences d'images.

18. Siamese Networks
Utilisation : Comparaison d'images, vérification d'identité.
Caractéristiques : Utilise deux sous-réseaux identiques pour comparer des paires d'entrées.

19. Neural Turing Machines (NTM)
Utilisation : Mémoire externe, algorithmes de programmation.
Caractéristiques : Utilise une mémoire externe pour stocker et récupérer des informations de manière flexible.

20. Differentiable Neural Computers (DNC)
Utilisation : Mémoire externe, algorithmes de programmation.
Caractéristiques : Une variante des NTM avec des mécanismes de mémoire plus avancés.

Conclusion :

Chaque type de réseau de neurones a ses propres avantages et inconvénients, et est adapté à des types spécifiques de tâches. Le choix du type de réseau dépend des exigences de votre application, des caractéristiques des données et des objectifs que vous souhaitez atteindre. Vous pouvez adapter ces architectures pour une application VCL en ajoutant une interface utilisateur et en affichant les résultats dans des composants visuels. Assurez-vous de tester et de valider les résultats pour vous assurer que le modèle fonctionne comme prévu.

il faut que j'approfondisse le sujet mais après quelques recherches, le plus compliqué à définir sont les données d'entraînement.

[anapurna]

Merci Andnotor. Les projets en question ont l'air valables. Mais ce n'est pas ça que je cherche. Je ne veux pas apprendre à me servir de Claude, mais je voudrais avoir une idée de la façon dont Claude fonctionne. C'est peut-être trop vaste ou trop vague comme question...

Comment peut-on faire "parler" une machine ?

Il ne parle pas vraiment, il utilise une interface vocale.
Lui ne fait que traduire et renvoyer les données nécessaires pour la parole.

[Roland Chastain]

Il ne parle pas vraiment, il utilise une interface vocale.

Je parle du fait que ces programmes produisent des phrases : des réponses à des questions, ou des traductions. Ces trucs sont même capables d'écrire des vers !

P.-S. Je le sais parce qu'un collègue a donné comme punition à un élève d'écrire un poème en alexandrins, et l'élève en question a rendu des alexandrins conformes, ce dont je suis certain qu'il est bien incapable (ne serait-ce que par paresse).

[anapurna]

Créer un réseau de neurones capable de générer des poèmes en alexandrins est un projet fascinant qui combine des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et des réseaux de neurones.
Les alexandrins sont des vers de 12 syllabes, et un réseau de neurones peut être entraîné pour générer des vers respectant cette contrainte. Voici les étapes pour développer un tel réseau de neurones :

1. Collecte de Données
Données Textuelles : Collectez un grand corpus de poèmes en alexandrins. Vous pouvez trouver des poèmes classiques français en ligne.
Prétraitement : Nettoyez et prétraitez les données pour les rendre utilisables pour l'entraînement du modèle.

2. Prétraitement des Données
Tokenisation : Divisez les poèmes en tokens (mots ou syllabes).
Syllabation : Assurez-vous que chaque vers a exactement 12 syllabes. Vous pouvez utiliser des bibliothèques de syllabation pour cela.
Formatage : Formatez les données pour qu'elles soient compatibles avec l'entraînement du réseau de neurones.

3. Choix du Modèle
RNN/LSTM : Les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de neurones à mémoire à long terme (LSTM) sont bien adaptés pour les tâches de génération de texte.
Transformer : Les modèles Transformer, comme ceux utilisés dans les modèles de langage modernes, peuvent également être utilisés pour générer des poèmes.

4. Entraînement du Modèle
Pré-entraînement : Effectuez un pré-entraînement sur un grand corpus de texte pour permettre au modèle d'apprendre les structures de base de la langue.
Fine-Tuning : Affinez le modèle sur des poèmes en alexandrins pour qu'il apprenne à générer des vers respectant cette contrainte.

5. Génération de Poèmes
Sampling : Utilisez des techniques de sampling pour générer des vers à partir du modèle entraîné.
Post-traitement : Assurez-vous que les vers générés respectent la contrainte des 12 syllabes.

Voici un exemple qui te donnera une idée d'un fonctionnement d'une IA PoemPreprocessor.zip