Comment la biologie est devenue le fondement de l'IA
L'IA semble complexe. Vous entendez des mots comme « transformers » et « grands modèles de langage » tous les jours.
L'idée de base est simple. Elle commence par le neurone artificiel.
La biologie en est l'inspiration. Un neurone biologique fonctionne en trois étapes :
- Les dendrites reçoivent des signaux.
- Le corps cellulaire les traite.
- L'axone transmet une impulsion vers l'avant.
Les neurones artificiels utilisent les mathématiques pour faire la même chose. Ils n'utilisent pas de signaux biologiques. Ils utilisent des nombres.
Voici comment fonctionne un neurone artificiel :
- Il reçoit des entrées numériques.
- Il multiplie chaque entrée par un poids.
- Il additionne les entrées pondérées.
- Il ajoute un biais.
- Il fait passer le résultat à travers une fonction d'activation.
La formule ressemble à ceci : z = w1x1 + w2x2 + ... + wn*xn + b
La fonction d'activation est essentielle. Sans elle, le réseau ne résout que des problèmes linéaires. Les fonctions d'activation permettent au réseau d'apprendre des motifs complexes.
Un exemple est la fonction sigmoïde. Elle produit une valeur comprise entre 0 et 1. Cette valeur indique le degré de confiance du neurone dans sa sortie.
Le perceptron a été l'un des premiers modèles à utiliser cette logique. Aujourd'hui, les systèmes d'IA utilisent des milliards de ces connexions.
L'IA moderne fonctionne parce que de petites unités mathématiques traitent l'information et transmettent les signaux.
Le fondement de l'IA est mathématique. L'inspiration de ces mathématiques est la biologie.
Source: https://dev.to/khasky/how-biology-became-the-foundation-of-artificial-intelligence-2427
Communauté d'apprentissage optionnelle : https://t.me/GyaanSetuAi