[CpteRendu] Amélioration de la résolution via l'Intelligence artificielle: Topaz Video Enhance AI

en theorie un modele IA ne peut s'ameliorer puisque le resultat de l'apprentissage est fige.
(c'est ca dont l'utilisateur herite).
Si on veut un autre resultat, il faut repasser par la phase d'apprentissage et soit utiliser les memes donnees avec un autre algorithme, soit utiliser de nouvelles donnees.
l'utilisateur n'a pas les elements qui ont permis de creer le filtre IA, ils ont seulement le filtre.
le terme d'IA est souvent confondu avec "machine qui pense", et ca souvent en temps reel.
mais en fait , on en est tres loin, on peut plutot comparer ca a la creation d'un "circuit" qui passe par plusieures etapes. Une fois le circuit laborieusement produit, on peut en faire un appareil qui execute une tache.
un algorithme (ou une fonction) est a l'oppose d'une IA en fait.
ce qui fait la force d'une IA, c'est l'aspect multi-dimensionel. Les parametres etudies, sont des vecteurs et le traitement se fait en calcul martriciel, ca peut donc etre optimise assez efficacement.
le resultat est une sorte d'abre de decision en plusieures dimensions.
imaginez un traitement d'IA qui repose sur trois parametres. Une visualisation du resultat serait un cube dans lequel aurait pousse les racines d'un arbre.

Le resultat est en fait un arbre de decision, chaque chemin que l'on parcours en suivant les racines debouche sur une decision.
C'est facile a visualiser en 2D ou en 3D, mais avec plus de parametres ca devient impossible, mais le principe reste le meme.
donc une fois qu'avec les algorithmes on a fait "pousser" nos racines en soumettant un grand nombre de donnees et en guidant le processus en lui disant, ca c'est juste, ca c'est faux, on obtient ca
Le model prend en memoire une place proportionelle au nombre de parametres, c'est pour ca qu'il faut en general une bonne carte graphique avec beaucoup de memoire, parce que un model avec une dizaine de parametres peut prendre quelques gigas (on doit faire la place pour toutes les possibilites, meme si le but c'est en fait d'avoir le moins de racines possibles, ce qui est le signe qu'on a un bon algorithme, et qu'on a choisi les bons parametres)
ensuite on compesse le resultat . Dans notre exemple, on peut decrire les racines comme etant des vecteurs (point de depart , direction et longeur). Le vide autour des racines est supprime. (ce sont les possibilites qui n'existent pas , que l'interaction entre le model et l'algorithme n'a pas cree)
Du coup on obtient un model qui ne fait plus qu'une vingtaine de megabytes par exemple.

 

Je pensais PLUS aux versions qui pourraient suivre Giroudf
J'aurais du le préciser.
D'autant que si ils vendaient une version qui s'améliore au fur et à mesure qu'on l'utilise ça me parait pas commercialement rentable ça.
Bons éclaircissements supplémentaires Griroudf que tu donnes.
Machine qui pense

 

! Ça se discute

 

Un peu de l'avis de Bertrand quand même !
ça se discute.
J'ignore si LC0 la version grand public de Alfazero s'améliore à force de jouer.
En tout cas:
4 Lc0 0,26,3 t40-1541 RTX2080 3651 ELO
Il se fait battre au blitz par StockFish 13 !!
2 Stockfish 13 8 processeurs 64 bits 3716 ELO

Heu stockfish s'y est mis aussi c'est stockfish+ NUUE :

 

"Ça se discute"
non, ce que tu cites n'a rien a voir, c'est une sorte d'extrapolation sur un concept "science-fiction" des IA.
une IA est complilee pour tourner, c'est comme dans une usine avoir un ingenieur qui concoit la machine et un ouvrier que l'utilise.
L'ouvrier peut bricoler la machine pour l'ameliorer, mais il ne peut pas la changer en profondeur.
Alors effectivement suivant l'usage prevu, (le but de l'IA) il peut y avoir une solution calculee qui n'est pas voulue. Dans ce cas on est toujours libre de mettre un bouton rouge pour empecher le lien entre la solution et l'action, comme pour le stop d'urgence d'une machine.
Grosso modo dans une IA, il y plusieures type de reponses:
sur une ia qui repond a des question simples, c'est vite evident de trier ce qui est juste ou pas,
mais sur une reponse compliquee, c'est pas facile de savoir si la machine raconte des conneries ou pas (avant que ce soit trop tard)

-La solution qui repond a la question et on le sait (c'est evident. une photo de chat, la machine dit que c'est un chat)
-La solution qui repond a la question et on en est pas sure (une proposition de coup a un jeu d'echec)
-la solution proposee qui repond a la question mais qui est fausee (et on le sait, la machine dit que c'est un chat, mais on voit une photo de chien)
-la solution proposee qui repond a la question mais qui est fausse (et on le sait pas, on ne peut pas verifier)
-les solutions qui ne repondent pas a la question. (on a une reponse ou pas , mais elle ne fait aucun sens). (la machine ne repond pas en voyant la photo de chat, ou dit que c'est un avion).

C'est profondement lie a la qualite des donnees qui ont etes utilisees pour faire l'apprentissage et a la selection par l'operateur entre l'association des donnees et les reponses positives et negatives.
Entre autres on a souvent affaire a des effets du biais d’échantillonnage. (probleme qui touche souvent les communautes non majoritaires, par exemple les sytemes de reconnaissance de visage etant concus majoritairement par des hommes blancs qui utilisent des donnees avec des blancs et concoivent donc des algorithmes qui marchent bien avec des blancs. Quand on utilise le meme systeme avec des femmes noires, les performances du system s'effondrent).
Study finds gender and skin-type bias in commercial artificial-intelligence systems | MIT News | Massachusetts Institute of Technology
On peut penser qu'il en serait de meme avec un system developpe par des chinois pour des chinois etc...
Comment le biais d'échantillonnage vous induit en erreur (welcometothejungle.com)

et des pieges comme celui-ci, il y en a constament pour celui qui se met en tete de creer une IA.

 

oui, le progres de l'IA est dans la vitesse de calcul, pas dans son intelligence.
Si tu sais comment l'IA "reflechi", c'est ultra simple de 'induire en erreur.
le probleme est que plus tu veux partir sur des bases saines, plus tu va filtrer tes donnees, donc introduire un bias statistique.
D'ailleurs quand tu as besoin d'une IA c'est pas pour lui faire dire que c'est un chat quand elle voit une photo que toi-meme tu peux identifier comme un chat.
Ce que tu veux c'est probablement qu'elle te dise si c'est un chat, quand toi-meme, tu n'en es pas sure.
c'est en tout cas ce qu'on veut par exemple pour les IA medicales (radiographies , scanner etc...) ou la plupart des systems experts.

 

les erreures intentionelles ca fait partir de l'echantillon de donnees de base en principe.
le probleme de l'arborescence cree par l'IA c'est que la realite la veux complexe, donc grosse.
L'ingenieur lui , il veut caser ca dans 5mega de ram, alors il veut une IA simple.
du coup, encore une fois, il y a des decisions (conscientes ou pas) qui vont biaser le raisonnement et le resultat.
Mais comme je l'ai dit, une IA ne se corrige pas elle-meme puisqu'elle ne peut pas evaluer ses reponses. Une IA fait toujours juste (meme quand elle se trompe), elle ne connait rien d'autre.
Apres si tu la mets dans une structure plus compliquee, tu peux toujours mettre quelque part un bouton de validation dans une boucle de feedback (non, la cadillac qu'on vient d'exploser avec le drone ce n'etait pas un char militaire).
Le probleme c'est qu'il y a tres peu d'IA qui travaillent en meme temps a concevoir le model et a l'utiliser. Ce serait comme une machine qu'un ouvrier utilise et qu'un ingenieur developpe en meme temps. Ca marche dans un labo, pas dans la vraie vie.
Par exemple je peux faire tourner un model IA dans un raspberry pi, mais il est probable que je n'aurais ni la memoire ni la puissance de calcul pour creer le model, ne serait ce qu'il faudrait avoir acces a toutes les donnees qui serviront a creer le modele (des milliers de photos par exemple) et etre la pour surveiller que tout se passe bien.
la on se rapproche plus d'un ordinateur quantique par exemple.
un ordinateur quantique c'est comme lancer un sac de bille en l'air et de tous laisser retomber.
la matiere etant ce qu'elle est , elle va forcement se reorganiser de maniere a proposer une configuration valide (il n'y aura par exemple pas deux billes au meme endroit et au meme moment ou de billes qui restent en l'air).
donc la solution prpoposee sera forcement valide. ca peut servir en math ou il devient parfois difficile de valider un concept (par exemple etre sure qu'il n'y a pas un exemple qui invalide le thoereme).
L'ancetre de l'ordinateur quantique, c'est le calculateur analogique. On avait par exemple des bacs de solution salee dans lequel on trempait des electrodes. La position des electrodes l'une par rapport a l'autre, les courants et les tensions qu'on y appliquait, la diffusion de l'electricite dans la solution creeait un reseau (des vecteurs dans un espace a n dimensions, un peu comme en IA), qui permettait d'entrer des donnees et de ressortir des resultats.
tout le probleme de ces technologies, c'est de trouver comment poser la question.

 

Dans le contexte (comme dirait "Lucien" )

Suis un scientifique, immergé en l’informatique depuis 1970, vu naitre et maturer pas mal d'engin depuis, avec plus ou moins d’étonnement et de ravissement ..dont des bestioles affublées d'I.A.
plus ou moins "pointus" jusqu’à l'I.A. "forte" !!

et bin ?....ma plus belle expérience d'une pseudo I.A. (pourtant élémentaire)

c'est mon .....aspirateur robot ...au début je suis demeuré planté devant à examiner sa " manière" de faire

s'entourer autour des pieds de chaises, se glisser sous les divans, les lits, de dépatouiller d'obstacles (dont les horribles fils électriques)..sa manière de se dresser sur ses pattes à la façon d'un hanneton sur la défensive pour se déjouer de pièges,...son quadrillage de la surface à traiter quel que soit sa complexité ...
Sa capacité à retrouver sa source d’énergie (chargeur) suffisamment tôt pour ne pas tomber en panne ...

C'est pas d l'IA au sens propre, c'est bien moins que ce que sait faire mon iPhone...
mais .....c'est tout bêtement visible

Bertrand

N.B. ces petits robots sont vraiment efficaces ... défauts ..bruyant, durée ( passe et repasse) réservoir à poussières modeste...( mais il le signal et s’arrête )
amusant d'ailleurs .. "dialogue" par bips et clignotants ....!

 

t'as pas pris le bon modele, il y en a qui retournent a leur station de charge pour se vider de la poussiere et repartent au boulot.
Et si tu veux pas qu'il soit tout seule, tu lui mets un copain (le mop) qui gicle et passe le chiffon.
moi j'ai fais plus simple, je me suis marie.

 

On n'a pas du "retenir" le même modèle

 

oui , remarque de toutes facon , on les meme problemes,... le bruit.