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Comment l'intelligence artificielle peut augmenter l'intelligence collective ? / Pierre Lévy
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Comment l'intelligence artificielle peut augmenter l'intelligence collective ? / Pierre Lévy
Informatique
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Judo73
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Ex : Site d'actualité
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Ex : Article d'actualité
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Le projet Mneseek
Attribut
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Pierre Lévy a inventé un langage, l'IEML, qui permet de raisonner et qui pourrait servir de modèle pour une mutualisation des différents systèmes de données.
Attribut
Valeur
Une idée serait de combiner les modèles neuronaux et les modèles symboliques.
Attribut
Valeur
La recherche au niveau de l'intelligence collective à support numérique a pris historiquement deux directions concurrentes : les modèles neuronaux (Chat GPT...), et les modèles symboliques (shema.org, wikidata, cidoc crm pour les musées...). Le développement des systèmes symboliques demande de la main d'oeuvre experte (il faut les faire à la main), de l'argent et du temps, pèche au niveau de l'interopérabilité entre systèmes. Les modèles neuronaux parce que probabilistes (paterns...) génèrent des erreurs, sont opaques. Les modèles d'intelligence artificielle symboliques sont des systèmes de classifications avec des relations entre les classes (étiquettes, tags, ontologies, knowledge graphs...). C'est un système d'organisation des données qui va favoriser leur exploration, leur restitution quand on en a besoin et le raisonnement automatique..
Attribut
Valeur
Comment utiliser l'intelligence artificielle pour augmenter l'intelligence collective ?
Attribut
Valeur
Comment l'intelligence artificielle peut augmenter l'intelligence collective ? / Pierre Lévy
Attribut
Valeur
Pierre Lévy
Modifier
Supprimer
dTMU-j8nYio
Type :
Conférence (Vidéo)
|
Youtube
(Vidéos)
Personnalité :
Pierre Lévy
Conférence :
Comment l'intelligence artificielle peut augmenter l'intelligence collective ? / Pierre Lévy
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-
Le projet Mneseek
Enoncés (4)
[Cliquez sur les énoncés pour voir leur traitement sur Mneseek]
:
-
Comment utiliser l'intelligence artificielle pour augmenter l'intelligence collective ?
-
La recherche au niveau de l'intelligence collective à support numérique a pris historiquement deux directions concurrentes : les modèles neuronaux (Chat GPT...), et les modèles symboliques (shema.org, wikidata, cidoc crm pour les musées...). Le développement des systèmes symboliques demande de la main d'oeuvre experte (il faut les faire à la main), de l'argent et du temps,
pèche au niveau de l'interopérabilité entre systèmes. Les modèles neuronaux parce que probabilistes (paterns...) génèrent des erreurs, sont opaques.
Les modèles d'intelligence artificielle symboliques sont des systèmes de classifications avec des relations entre les classes (étiquettes, tags, ontologies, knowledge graphs...). C'est un système d'organisation des données qui va favoriser leur exploration, leur restitution quand on en a besoin et le raisonnement automatique..
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Une idée serait de combiner les modèles neuronaux et les modèles symboliques.
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Pierre Lévy a inventé un langage, l'IEML, qui permet de raisonner et qui pourrait servir de modèle pour une mutualisation des différents systèmes de données.
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