L'intelligence artificielle et le machine learning - L'IA sait-elle lire ? Intelligence Artificielle 21

De récentes avancées en machine learning dotent les ordinateurs d'une faculté à extraire de la "sémantique" de ce qu'elles lisent. Mais est-ce vraiment de la "sémantique" qu'ils extraient ? Aujourd'hui, on parle de word2vec Facebook : https://www.facebook.com/Science4Allorg/ Twitter : https://twitter.com/science__4__all Tipeee : https://www.tipeee.com/science4all Moi en podcast avec Mr Phi : Version YouTube : https://www.youtube.com/channel/UCNHFiyWgsnaSOsMtSoV_Q1A Version Audio : http://feeds.feedburner.com/Axiome Sous-titres sur les autres vidéos : http://www.youtube.com/timedtext_cs_panel?tab=2&c=UC0NCbj8CxzeCGIF6sODJ-7A Comment penser intelligemment une superintelligence ? Monsieur Phi à l'EPFL (inscription obligatoire) https://memento.epfl.ch/event/comment-penser-intelligemment-une-super-intellig-2/ Des réponses longues et intelligentes à des questions brèves et stupides | Monsieur Phi https://www.youtube.com/watch?v=nvDcEpG7WU4 Utilitarisme artificiel | Axiome 3 https://www.youtube.com/watch?v=5HGwcFoeQ9Y Machine Reading with Word Vectors (ft. Martin Jaggi) | ZettaBytes https://www.youtube.com/watch?v=_YYQNpjvvLE Thought experiment «MARY» (English) #filosofix | SFR Kultur https://www.youtube.com/watch?v=TiUnoxI4OdA 1+1=2 (en arithmétique de Peano) | Infini 13 https://www.youtube.com/watch?v=oKprCgIKWxo Les isomorphismes | Infini 21 https://www.youtube.com/watch?v=aYSAezs1xOQ Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space | Mikolov, Chen, Corrado and Dean (2013) https://arxiv.org/abs/1301.3781 Neural Word Embedding as Implicit Matrix Factorization | Levy and Goldberg (2014) https://levyomer.files.wordpress.com/2014/09/neural-word-embeddings-as-implicit-matrix-factorization.pdf Word Translation Without Parallel Data | Conneau, Lample, Ranzato, Denoyer and Jégou (2017) https://arxiv.org/abs/1710.04087