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Les limites de raisonnement du deep learning

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En bref

Les limites de raisonnement du deep learning
S’il fallait une nouvelle preuve du manque de discernement des algorithmes de deep learning, la voici. Des chercheurs de Harvard, de Deepmind (Google), du MIT et d’IBM ont étudié le raisonnement des plus aboutis d’entre eux : devant des vidéos d’objets animés régis par les lois de la physique, les algorithmes n’ont réussi qu’à décrire les scènes. Impossible d’expliquer, de prédire ou d’émettre une hypothèse. À cet exercice, une IA hybride s’est montrée bien plus performante. Il s’agissait d’un modèle neuro-symbolique, combinant l’apprentissage profond – pour ici reconnaître les formes, les couleurs et les matériaux des objets – et la logique mathématique d’une IA symbolique, qui appréhende les lois physiques régissant les mouvements.[…]
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