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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
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bodyCongratulations @ljiyeon! You received a personal award! <table><tr><td>https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@ljiyeon/birthday2.png</td><td>Happy Birthday! - You are on the Steem blockchain for 2 years!</td></tr></table> <sub>_You can view [your badges on your Steem Board](https://steemitboard.com/@ljiyeon) and compare to others on the [Steem Ranking](https://steemitboard.com/ranking/index.php?name=ljiyeon)_</sub> ###### [Vote for @Steemitboard as a witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1) to get one more award and increased upvotes!
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delegateeljiyeon
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authorsteemitboard
bodyCongratulations @ljiyeon! You have received a personal award! [![](https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@ljiyeon/birthday1.png)](http://steemitboard.com/@ljiyeon) 1 Year on Steemit <sub>_Click on the badge to view your Board of Honor._</sub> **Do not miss the last post from @steemitboard:** [SteemitBoard and the Veterans on Steemit - The First Community Badge.](https://steemit.com/veterans/@steemitboard/steemitboard-and-the-veterans-on-steemit-the-first-community-badge) > Do you like [SteemitBoard's project](https://steemit.com/@steemitboard)? Then **[Vote for its witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1)** and **get one more award**!
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delegateeljiyeon
delegatorsteem
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delegateeljiyeon
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delegateeljiyeon
delegatorsteem
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authorljiyeon
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2017/09/12 18:02:45
authorljiyeon
body![DQmYPbLpPcNAxgzcPB1EKrVa3e29QgtAfSFXReHYekzf5Ym_1680x8400.png](https://steemitimages.com/DQmRVQMQ4G7KPiwBJsbv5UzpRUWYdjdDWiYsNVUh2fWqkg4/DQmYPbLpPcNAxgzcPB1EKrVa3e29QgtAfSFXReHYekzf5Ym_1680x8400.png) Traduction de l'article de @borislavzlatanov https://steemit.com/technology/@borislavzlatanov/machines-will-be-not-not-taking-our-jobs Tout le monde est d’accord sur le fait que les humains ont été remplacés par les machines par le passé. Et tout le monde est d’accord sur le fait que les machines vont continuer à automatiser le travail des humains. Il semble que la technologie avance rapidement de nos jours et qu’elle va remplacer les gens dans beaucoup, beaucoup de secteurs de l’économie. Les gens sont d’accord sur ce qui précède. Mais voici ce sur quoi ils sont en désaccord. Un premier camp (appelons les économistes traditionnels et consorts), qui dit que, oui, la technologie a pris le travail des gens, mais que cela a toujours créé simultanément de nouveaux emplois et marchés. Donc cette fois-ci ce sera la même chose – beaucoup de travail ira aux machines, mais également plusieurs nouveaux postes seront créés et les gens seront employés pour ces postes. L’autre camp (appelons les renseignements et consorts) qui dit que, oui, de nouveaux emplois seront créés, mais qu’ils ne seront pas nombreux. La grande majorité des postes disponibles seront automatisés et conséquemment la plupart des gens seront sans emplois. Donc qui a raison ? Je ne veux pas rentrer dans les statistiques sur combien de postes sont passés des humains aux machines. Je veux présenter ma vison sur le sujet car je ne l’ai pas vu présenté de cette manière. Je ne sais pas de quoi sera fait le futur, mais certaines choses semblent bien basées sur les tendances actuelles. ![DQmaCqNR5f4qz42yx69PgqF6cozNiXyHz6yFwE6Ehd8rnuG_1680x8400.png](https://steemitimages.com/DQmUzX6SJ2Z51Rc4GbcCAUzx8gav4Jv5KmQn5Y2JUJeW2yH/DQmaCqNR5f4qz42yx69PgqF6cozNiXyHz6yFwE6Ehd8rnuG_1680x8400.png) Parlons tout d’abord du cerveau humain. Nous pouvons en penser comme un système général d’apprentissage. Il peut apprendre n’importe quoi. Si vous habitez dans une tribu isolée dans la jungle, le cerveau va apprendre cet environnement, il va apprendre la langue parlée, les compétences nécessaires pour la survie, les coutumes de la culture… Mettez un bébé avec ce même cerveau dans une société moderne et technologique. Il va apprendre l’environnement de la ville, comment travailler avec des ordinateurs, il va apprendre à propos des étoiles et des galaxies, les atomes, comment conduire une voiture, etc. Notre cerveau est capable d’apprendre toute sorte de chose, y compris à propos de lui-même. Mais maintenant, qu’en-est-il de la machine « cerveau » ? En 2012, une approche particulièrement intéressante à propos de la création d’une machine cerveau s’est démarquée. L’approche est basée sur la stimulation des neurones et comment ils se connectent pour former un système nerveux. Dans le cerveau humain, les neurones sont connectés les uns aux autres, créant un système nerveux biologique. On peut simuler cela à l’aide d’un logiciel d’ordinateur et cela crée un système nerveux artificiel. Tout comme le cerveau humain, ces systèmes nerveux artificiels représentent un système d’apprentissage général. Ils peuvent apprendre à tout faire – de la reconnaissance d’un texte écrit à la main ou des discours oraux, à traduire des langues différentes, à conduire des véhicules, à diagnostiquer des maladies, à reconnaître ce qu’ils y a sur une image, etc. Une petite note intéressante, nous voyons de plus en plus comment les mots « conscience » et « intelligence » sont maintenant séparés. Des exemples récents sont l’IMB Watson qui a gagné à l’émission télévisée Jeopardy contre les meilleurs joueurs et l’AlphaGo de Google qui a également gagné contre les meilleurs joueurs. Les gens ne considèrent pas ces intelligences artificielles conscientes, mais ils les considèrent intelligentes. Là où je veux en venir c’est qu’il ne semble pas y avoir une compétence que les gens ont que les machines pour pourront pas acquérir. Il semble que nous ayons trouvé une approche – un système d’apprentissage général – et ce n’est qu’une question de temps avant que n’importe quelle tâche que les humains peuvent faire sera également faite par une Intelligence Artificielle. Même s’il y aura de nombre postes créé, cela importe peu car la capacité des humains qui permet aux gens d’avoir ces emplois seront compensées et surpassées par les machines. Mais est-ce-que ces systèmes nerveux artificiels peuvent vraiment apprendre à tout faire ? Je ne peux pas assurer cette question, car ils n’ont pas encore apprit à faire tout ce que les gens font, mais jusqu’ici ils ont été capable des faire des choses incroyables. Il n’y a rien qui suggère qu’ils ne seront pas capable de faire le métier d’avocat, manager, service après-vente, écrivains, ou travailler au gouvernement. Voici trois exemples. Je vous laisse en juger. Une œuvre composée une IA appelée Emily Howell : https://youtu.be/QEjdiE0AoCU Le Telsa un autopilote lors d’un test de conduite : https://vimeo.com/192261894 L’IBM Watson vs les 2 meilleurs joueurs de Jeopardy : https://youtu.be/WFR3lOm_xhE Alors que faisons-nous ? Deux questions demeurent : Combien de temps avant qu’une grande proportion de la population soit sans emplois à cause de l’automatisation ? Et le plus important, comment peut-on réarranger le système économique et social pour que les personnes puissent prospérer dans cette société hautement technologique ? Récemment j’ai entendu le fameux joueur d’échec Garry Kasaprov dire dans une interview que le futur est une prophétie auto-suffisante. Je pense que je suis d’accord avec lui – Nous obtiendrons l'avenir vers lequel nous travaillons. References: [1] https://www.theguardian.com/technology/2011/feb/17/ibm-computer-watson-wins-jeopardy [2] https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_versus_Ke_Jie [3] https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_versus_Lee_Sedol
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titleLes machines ne prendront pas notre travail
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Un premier camp (appelons les économistes traditionnels et consorts), qui dit que, oui, la technologie a pris le travail des gens, mais que cela a toujours créé simultanément de nouveaux emplois et marchés. Donc cette fois-ci ce sera la même chose – beaucoup de travail ira aux machines, mais également plusieurs nouveaux postes seront créés et les gens seront employés pour ces postes. \n\nL’autre camp (appelons les renseignements et consorts) qui dit que, oui, de nouveaux emplois seront créés, mais qu’ils ne seront pas nombreux. La grande majorité des postes disponibles seront automatisés et conséquemment la plupart des gens seront sans emplois.\n\n\nDonc qui a raison ? \n\nJe ne veux pas rentrer dans les statistiques sur combien de postes sont passés des humains aux machines. 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Il va apprendre l’environnement de la ville, comment travailler avec des ordinateurs, il va apprendre à propos des étoiles et des galaxies, les atomes, comment conduire une voiture, etc. Notre cerveau est capable d’apprendre toute sorte de chose, y compris à propos de lui-même. \n\nMais maintenant, qu’en-est-il de la machine « cerveau » ? \nEn 2012, une approche particulièrement intéressante à propos de la création d’une machine cerveau s’est démarquée. L’approche est basée sur la stimulation des neurones et comment ils se connectent pour former un système nerveux. Dans le cerveau humain, les neurones sont connectés les uns aux autres, créant un système nerveux biologique. On peut simuler cela à l’aide d’un logiciel d’ordinateur et cela crée un système nerveux artificiel. Tout comme le cerveau humain, ces systèmes nerveux artificiels représentent un système d’apprentissage général. 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Il semble que nous ayons trouvé une approche – un système d’apprentissage général – et ce n’est qu’une question de temps avant que n’importe quelle tâche que les humains peuvent faire sera également faite par une Intelligence Artificielle. Même s’il y aura de nombre postes créé, cela importe peu car la capacité des humains qui permet aux gens d’avoir ces emplois seront compensées et surpassées par les machines. Mais est-ce-que ces systèmes nerveux artificiels peuvent vraiment apprendre à tout faire ? Je ne peux pas assurer cette question, car ils n’ont pas encore apprit à faire tout ce que les gens font, mais jusqu’ici ils ont été capable des faire des choses incroyables. Il n’y a rien qui suggère qu’ils ne seront pas capable de faire le métier d’avocat, manager, service après-vente, écrivains, ou travailler au gouvernement. Voici trois exemples. Je vous laisse en juger. Une œuvre composée une IA appelée Emily Howell : https://youtu.be/QEjdiE0AoCU Le Telsa un autopilote lors d’un test de conduite : https://vimeo.com/192261894 L’IBM Watson vs les 2 meilleurs joueurs de Jeopardy : https://youtu.be/WFR3lOm_xhE Alors que faisons-nous ? Deux questions demeurent : Combien de temps avant qu’une grande proportion de la population soit sans emplois à cause de l’automatisation ? Et le plus important, comment peut-on réarranger le système économique et social pour que les personnes puissent prospérer dans cette société hautement technologique ? Récemment j’ai entendu le fameux joueur d’échec Garry Kasaprov dire dans une interview que le futur est une prophétie auto-suffisante. Je pense que je suis d’accord avec lui – Nous obtiendrons l'avenir vers lequel nous travaillons. References: [1] https://www.theguardian.com/technology/2011/feb/17/ibm-computer-watson-wins-jeopardy [2] https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_versus_Ke_Jie [3] https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_versus_Lee_Sedol
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Il va apprendre l’environnement de la ville, comment travailler avec des ordinateurs, il va apprendre à propos des étoiles et des galaxies, les atomes, comment conduire une voiture, etc. Notre cerveau est capable d’apprendre toute sorte de chose, y compris à propos de lui-même. \n\nMais maintenant, qu’en-est-il de la machine « cerveau » ? \nEn 2012, une approche particulièrement intéressante à propos de la création d’une machine cerveau s’est démarquée. L’approche est basée sur la stimulation des neurones et comment ils se connectent pour former un système nerveux. Dans le cerveau humain, les neurones sont connectés les uns aux autres, créant un système nerveux biologique. On peut simuler cela à l’aide d’un logiciel d’ordinateur et cela crée un système nerveux artificiel. Tout comme le cerveau humain, ces systèmes nerveux artificiels représentent un système d’apprentissage général. 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Il va apprendre l’environnement de la ville, comment travailler avec des ordinateurs, il va apprendre à propos des étoiles et des galaxies, les atomes, comment conduire une voiture, etc. Notre cerveau est capable d’apprendre toute sorte de chose, y compris à propos de lui-même. Mais maintenant, qu’en-est-il de la machine « cerveau » ? En 2012, une approche particulièrement intéressante à propos de la création d’une machine cerveau s’est démarquée. L’approche est basée sur la stimulation des neurones et comment ils se connectent pour former un système nerveux. Dans le cerveau humain, les neurones sont connectés les uns aux autres, créant un système nerveux biologique. On peut simuler cela à l’aide d’un logiciel d’ordinateur et cela crée un système nerveux artificiel. Tout comme le cerveau humain, ces systèmes nerveux artificiels représentent un système d’apprentissage général. Ils peuvent apprendre à tout faire – de la reconnaissance d’un texte écrit à la main ou des discours oraux, à traduire des langues différentes, à conduire des véhicules, à diagnostiquer des maladies, à reconnaître ce qu’ils y a sur une image, etc. Une petite note intéressante, nous voyons de plus en plus comment les mots « conscience » et « intelligence » sont maintenant séparés. Des exemples récents sont l’IMB Watson qui a gagné à l’émission télévisée Jeopardy contre les meilleurs joueurs et l’AlphaGo de Google qui a également gagné contre les meilleurs joueurs. Les gens ne considèrent pas ces intelligences artificielles conscientes, mais ils les considèrent intelligentes. Là où je veux en venir c’est qu’il ne semble pas y avoir une compétence que les gens ont que les machines pour pourront pas acquérir. Il semble que nous ayons trouvé une approche – un système d’apprentissage général – et ce n’est qu’une question de temps avant que n’importe quelle tâche que les humains peuvent faire sera également faite par une Intelligence Artificielle. Même s’il y aura de nombre postes créé, cela importe peu car la capacité des humains qui permet aux gens d’avoir ces emplois seront compensées et surpassées par les machines. Mais est-ce-que ces systèmes nerveux artificiels peuvent vraiment apprendre à tout faire ? Je ne peux pas assurer cette question, car ils n’ont pas encore apprit à faire tout ce que les gens font, mais jusqu’ici ils ont été capable des faire des choses incroyables. Il n’y a rien qui suggère qu’ils ne seront pas capable de faire le métier d’avocat, manager, service après-vente, écrivains, ou travailler au gouvernement. Voici trois exemples. Je vous laisse en juger. Une œuvre composée une IA appelée Emily Howell : https://youtu.be/QEjdiE0AoCU Le Telsa un autopilote lors d’un test de conduite : https://vimeo.com/192261894 L’IBM Watson vs les 2 meilleurs joueurs de Jeopardy : https://youtu.be/WFR3lOm_xhE Alors que faisons-nous ? Deux questions demeurent : Combien de temps avant qu’une grande proportion de la population soit sans emplois à cause de l’automatisation ? Et le plus important, comment peut-on réarranger le système économique et social pour que les personnes puissent prospérer dans cette société hautement technologique ? Récemment j’ai entendu le fameux joueur d’échec Garry Kasaprov dire dans une interview que le futur est une prophétie auto-suffisante. Je pense que je suis d’accord avec lui – Nous obtiendrons l'avenir vers lequel nous travaillons. References: [1] https://www.theguardian.com/technology/2011/feb/17/ibm-computer-watson-wins-jeopardy [2] https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_versus_Ke_Jie [3] https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_versus_Lee_Sedol
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titleLes machines ne prendront pas notre travail
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Un premier camp (appelons les économistes traditionnels et consorts), qui dit que, oui, la technologie a pris le travail des gens, mais que cela a toujours créé simultanément de nouveaux emplois et marchés. Donc cette fois-ci ce sera la même chose – beaucoup de travail ira aux machines, mais également plusieurs nouveaux postes seront créés et les gens seront employés pour ces postes. \n\nL’autre camp (appelons les renseignements et consorts) qui dit que, oui, de nouveaux emplois seront créés, mais qu’ils ne seront pas nombreux. La grande majorité des postes disponibles seront automatisés et conséquemment la plupart des gens seront sans emplois.\n\n\nDonc qui a raison ? \n\nJe ne veux pas rentrer dans les statistiques sur combien de postes sont passés des humains aux machines. Je veux présenter ma vison sur le sujet car je ne l’ai pas vu présenté de cette manière.\n\nJe ne sais pas de quoi sera fait le futur, mais certaines choses semblent bien basées sur les tendances actuelles.\n\n![DQmaCqNR5f4qz42yx69PgqF6cozNiXyHz6yFwE6Ehd8rnuG_1680x8400.png](https://steemitimages.com/DQmUzX6SJ2Z51Rc4GbcCAUzx8gav4Jv5KmQn5Y2JUJeW2yH/DQmaCqNR5f4qz42yx69PgqF6cozNiXyHz6yFwE6Ehd8rnuG_1680x8400.png) \n\nParlons tout d’abord du cerveau humain. Nous pouvons en penser comme un système général d’apprentissage. Il peut apprendre n’importe quoi. Si vous habitez dans une tribu isolée dans la jungle, le cerveau va apprendre cet environnement, il va apprendre la langue parlée, les compétences nécessaires pour la survie, les coutumes de la culture… Mettez un bébé avec ce même cerveau dans une société moderne et technologique. Il va apprendre l’environnement de la ville, comment travailler avec des ordinateurs, il va apprendre à propos des étoiles et des galaxies, les atomes, comment conduire une voiture, etc. Notre cerveau est capable d’apprendre toute sorte de chose, y compris à propos de lui-même. \n\nMais maintenant, qu’en-est-il de la machine « cerveau » ? \nEn 2012, une approche particulièrement intéressante à propos de la création d’une machine cerveau s’est démarquée. L’approche est basée sur la stimulation des neurones et comment ils se connectent pour former un système nerveux. Dans le cerveau humain, les neurones sont connectés les uns aux autres, créant un système nerveux biologique. On peut simuler cela à l’aide d’un logiciel d’ordinateur et cela crée un système nerveux artificiel. Tout comme le cerveau humain, ces systèmes nerveux artificiels représentent un système d’apprentissage général. Ils peuvent apprendre à tout faire – de la reconnaissance d’un texte écrit à la main ou des discours oraux, à traduire des langues différentes, à conduire des véhicules, à diagnostiquer des maladies, à reconnaître ce qu’ils y a sur une image, etc. \n\nUne petite note intéressante, nous voyons de plus en plus comment les mots « conscience » et  « intelligence » sont maintenant séparés. Des exemples récents sont l’IMB Watson qui a gagné à l’émission télévisée Jeopardy contre les meilleurs joueurs et l’AlphaGo de Google qui a également gagné contre les meilleurs joueurs. Les gens ne considèrent pas ces intelligences artificielles conscientes, mais ils les considèrent intelligentes. \nLà où je veux en venir c’est qu’il ne semble pas y avoir une compétence que les gens ont que les machines pour pourront pas acquérir. Il semble que nous ayons trouvé une approche – un système d’apprentissage général – et ce n’est qu’une question de temps avant que n’importe quelle tâche que les humains peuvent faire sera également faite par une Intelligence Artificielle. \n\nMême s’il y aura de nombre postes créé, cela importe peu car la capacité des humains qui permet aux gens d’avoir ces emplois seront compensées et surpassées par les machines.\n\nMais est-ce-que ces systèmes nerveux artificiels peuvent vraiment apprendre à tout faire ? \nJe ne peux pas assurer cette question, car ils n’ont pas encore apprit à faire tout ce que les\ngens font, mais jusqu’ici ils ont été capable des faire des choses incroyables. Il n’y a rien qui suggère qu’ils ne seront pas capable de faire le métier d’avocat, manager, service après-vente, écrivains, ou travailler au gouvernement.\nVoici trois exemples. 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Je pense que je suis d’accord avec lui – Nous obtiendrons l'avenir vers lequel nous travaillons.\n\nReferences:\n[1] https://www.theguardian.com/technology/2011/feb/17/ibm-computer-watson-wins-jeopardy\n[2] https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_versus_Ke_Jie\n[3] https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_versus_Lee_Sedol",
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authorljiyeon
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titleLe Siable s'habille en Prada: mon expérience sur Steemit (trad Fr)
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