Évolution réussie ! Vous avez créé un champion !Pas tout à fait ! Essayons une autre mutation.Progression de l'évolution ... Est-ce que c'est ... ? ... Ou ...
Qu'est-ce qui inspire la computation évolutionnaire (CE) ?
Bravo ! La CE imite la manière dont la nature fait évoluer les animaux et les plantes pour résoudre des problèmes complexes.
Au lieu d'écrire du code depuis zéro, comment la CE trouve-t-elle des solutions ?
Exactement ! Nous partons d'une population de réponses et les faisons évoluer jusqu'à ce qu'elles soient parfaites.
Que deviennent les solutions numériques les plus faibles dans notre test ?
Exactement ! Pour améliorer la population, nous ne conservons que les solutions qui performent le mieux.
Qu'utilisons-nous pour créer la « prochaine génération » de solutions ?
Parfait ! Nous prenons le code (ADN) des meilleurs performeurs pour rendre la génération suivante encore meilleure.
Pourquoi utilisons-nous l'évolution pour l'intelligence artificielle ?
Incroyable ! L'évolution est idéale pour les problèmes trop complexes pour que la logique traditionnelle puisse les résoudre facilement.
Qu'appelle-t-on le processus de conservation uniquement des meilleurs performeurs ?
Exactement ! La survie du plus apte garantit que seules les caractéristiques les plus réussies sont transmises.
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L'évolution en IA : la puissance de la sélection naturelle
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🤖 Bienvenue, Cadet ! Je suis votre guide de l'évolution en IA. Sélectionnez un sous-thème ci-dessous pour découvrir comment nous utilisons la magie de la nature pour résoudre de grands problèmes.
Commande Py-BotEN DIRECT
Bip Bip ! Bonjour, chasseurs de nature ! Vous vous êtes déjà demandé comment un guépard est devenu si rapide ou pourquoi l'aile d'un oiseau fonctionne si bien ? La nature n'utilise pas d'ingénieurs ; elle utilise l'évolution ! Aujourd'hui, nous allons apprendre à emprunter la « sélection naturelle » pour construire une IA intelligente capable de générer ses propres solutions !
Progression de l'évolution0%
Imaginez que nous ayons 100 conceptions numériques différentes pour une jambe de robot. Nous les testons tous pour voir lequel saute le plus haut. Nous gardons les meilleurs sauteurs et supprimons ceux qui tombent. C'est la survie du plus apte !
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Sous-thème 1
La survie du plus apte
Comment nous choisissons les meilleures réponses numériques pour survivre.
Une fois que nous avons nos solutions « champions », nous mélangeons leurs codes numériques secrets — tout comme l'ADN ! Cela crée une nouvelle génération encore plus intelligente et plus forte que les parents.
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Sous-thème 2
ADN numérique
Mélanger des traits pour créer une prochaine génération surpuissante.
Les scientifiques utilisent la computation évolutionnaire pour concevoir des antennes ultra-efficients pour les engins spatiaux de la NASA qui ressemblent à des trombones tordus — des formes qu’aucun humain n’aurait imaginées !
Saviez-vous que ?
Les scientifiques utilisent la computation évolutionnaire pour concevoir des antennes ultra-efficients pour les engins spatiaux de la NASA qui ressemblent à des trombones tordus !
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Mission terminée !

Vous êtes un maître de l'évolution !