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L'intelligence artificielle (IA) a connu une évolution fascinante depuis ses débuts. Pour comprendre cette progression, il est essentiel de remonter le temps et d'examiner les étapes clés qui ont marqué son développement.
Le concept d'IA a vu le jour dans les années 1950. En 1956, lors de la conférence de Dartmouth, le terme "intelligence artificielle" fut officiellement proposé par John McCarthy. Cette période est souvent considérée comme l'ère fondatrice de l'IA. Les premiers travaux se concentraient sur des tâches simples comme le jeu d'échecs et la démonstration automatique de théorèmes.
Durant les années 1960 et 1970, les chercheurs ont exploré diverses approches de l'IA, y compris les systèmes experts et la représentation des connaissances. Un moment marquant de cette période fut le développement des premiers chatbots, notamment ELIZA créé par Joseph Weizenbaum en 1966, conçu pour simuler des conversations humaines.
Les systèmes experts ont dominé cette décennie. Ils ont été largement utilisés dans des domaines tels que le diagnostic médical et la finance. Ces systèmes utilisaient des bases de connaissances et des règles logiques pour imiter la prise de décision humaine. Même si ces systèmes ont montré des résultats prometteurs, ils avaient des limites significatives en termes de flexibilité et d'adaptation.
Les années 1990 furent à la fois enthousiasmantes et tumultueuses pour l'IA. En 1997, Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, marquant un tournant pour l'IA. Cependant, malgré les avancées, l'enthousiasme collectif a été tempéré par des défis techniques et des attentes non remplies, ce qui a mené à une certaine désillusion.
Depuis les années 2000, l'IA a connu une renaissance grâce aux progrès en apprentissage automatique et apprentissage profond. L'augmentation de la puissance de calcul, la disponibilité de grandes quantités de données, et les avancées en réseaux de neurones ont permis des réalisations impressionnantes. Des technologies telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance d'images ont atteint des niveaux de performance impressionnants, transformant de nombreux secteurs.
Aujourd'hui, l'IA continue d'évoluer rapidement, avec des innovations constantes qui promettent de transformer encore davantage notre monde.