Artificial Intelligence - what can and can't it do? 6 Minute English

217,839 views ・ 2017-10-11

BBC Learning English


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00:07
Neil: Welcome to 6 Minute English, where we
0
7160
1820
Neil : Bienvenue dans 6 Minute English, où nous
00:08
bring you an intelligent topic and six related
1
8980
2240
vous apportons un sujet intelligent et six
00:11
items of vocabulary. I'm Neil.
2
11230
1809
éléments de vocabulaire connexes. Je suis Neil.
00:13
Tim: And I'm Tim. And today we're talking
3
13039
3270
Tim : Et je suis Tim. Et aujourd'hui, nous parlons
00:16
about AI - or Artificial Intelligence.
4
16309
3031
d'IA - ou d'intelligence artificielle.
00:19
Neil: Artificial Intelligence is the ability
5
19340
2862
Neil : L'intelligence artificielle est la capacité
00:22
of machines to copy human intelligent behaviour
6
22202
3058
des machines à copier le comportement intelligent humain
00:25
- for example, an intelligent machine can
7
25260
2343
- par exemple, une machine intelligente peut
00:27
learn from its own mistakes, and make decisions
8
27603
2686
apprendre de ses propres erreurs et prendre des décisions en
00:30
based on what's happened in the past.
9
30289
1970
fonction de ce qui s'est passé dans le passé.
00:32
Tim: There's a lot of talk about AI these
10
32259
2322
Tim : On parle beaucoup d'IA ces
00:34
days, Neil, but it's still just science fiction,
11
34581
2719
jours-ci, Neil, mais ce n'est encore que de la science-fiction,
00:37
isn't it?
12
37300
1000
n'est-ce pas ?
00:38
Neil: That's not true - AI is everywhere.
13
38300
2539
Neil : Ce n'est pas vrai - l'IA est partout.
00:40
Machine thinking is in our homes, offices,
14
40839
2601
La pensée automatique est présente dans nos maisons, nos bureaux, nos
00:43
schools and hospitals. Computer algorithms
15
43440
2797
écoles et nos hôpitaux. Les algorithmes informatiques
00:46
are helping us drive our cars. They're diagnosing
16
46237
3263
nous aident à conduire nos voitures. Ils diagnostiquent
00:49
what's wrong with us in hospitals. They're
17
49500
2395
ce qui ne va pas chez nous dans les hôpitaux. Ils corrigent les
00:51
marking student essays. They're telling us
18
51895
2395
devoirs des étudiants. Ils nous disent
00:54
what to read on our smartphones.
19
54290
1230
quoi lire sur nos smartphones.
00:55
Tim: Well, that really does sound like science
20
55520
2654
Tim : Eh bien, cela ressemble vraiment à de la science-
00:58
fiction - but it's happening already, you
21
58174
2366
fiction - mais cela se produit déjà,
01:00
say, Neil?
22
60540
1000
dites-vous, Neil ?
01:01
Neil: It's definitely happening, Tim. And
23
61540
2123
Neil : C'est définitivement en train d'arriver, Tim. Et
01:03
an algorithm, by the way, is a set of steps
24
63663
2227
un algorithme, soit dit en passant, est un ensemble d'étapes suivies par
01:05
a computer follows in order to solve a problem.
25
65890
2919
un ordinateur pour résoudre un problème.
01:08
So can you tell me what was the name of the
26
68809
2670
Alors pouvez-vous me dire quel était le nom de l'
01:11
computer which famously beat world chess champion
27
71479
4091
ordinateur qui a battu le célèbre champion du monde d'échecs
01:15
Garry Kasparov using algorithms in 1997? Was
28
75570
3590
Garry Kasparov en utilisant des algorithmes en 1997 ? Était-
01:19
it: a) Hal, b) Alpha 60 or c) Deep Blue?
29
79160
4749
ce : a) Hal, b) Alpha 60 ou c) Deep Blue ?
01:23
Tim: I'll say Deep Blue. Although I'm just
30
83909
2800
Tim : Je dirai Deep Blue. Bien que je ne
01:26
guessing.
31
86709
1551
fasse que deviner.
01:28
Neil: Was it an educated guess, Tim?
32
88260
1750
Neil : Était-ce une supposition éclairée, Tim ?
01:30
Tim: I know a bit about chess...
33
90010
1630
Tim : J'en sais un peu sur les échecs...
01:31
Neil: An educated guess is based on knowledge
34
91640
2501
Neil : Une supposition éclairée est basée sur la connaissance
01:34
and experience and is therefore likely to
35
94141
2279
et l'expérience et est donc susceptible d'
01:36
be correct. Well, we'll find out later on
36
96420
2385
être correcte. Eh bien, nous découvrirons plus tard à
01:38
how educated your guess was in this case, Tim!
37
98805
2435
quel point votre supposition était éduquée dans ce cas, Tim !
01:41
Tim: Indeed. But getting back to AI and what
38
101240
3500
Tim : En effet. Mais revenons à l'IA et à ce que les
01:44
machines can do - are they any good at solving
39
104740
3340
machines peuvent faire - sont-elles bonnes pour résoudre
01:48
real-life problems? Computers think in zeros
40
108090
2865
les problèmes de la vie réelle ? Les ordinateurs pensent en zéros
01:50
and ones don't they? That sounds like a pretty
41
110955
2995
et en uns, n'est-ce pas ? Cela ressemble à un
01:53
limited language when it comes to life experience!
42
113950
2440
langage assez limité en matière d'expérience de vie !
01:56
Neil: You would be surprised to what those
43
116390
2290
Neil : Vous seriez surpris de voir ce que ces
01:58
zeroes and ones can do, Tim. Although you're
44
118680
2399
zéros et ces uns peuvent faire, Tim. Bien que vous ayez
02:01
right that AI does have its limitations at
45
121079
2467
raison de dire que l'IA a ses limites pour
02:03
the moment. And if something has limitations
46
123546
2584
le moment. Et si quelque chose a des limites,
02:06
there's a limit on what it can do or how good
47
126130
2230
il y a une limite à ce qu'il peut faire ou à quel point
02:08
it can be.
48
128360
980
il peut être bon.
02:09
Tim: OK - well now might be a good time to
49
129360
2620
Tim : OK - eh bien, le moment est peut-être venu d'
02:11
listen to Zoubin Bharhramani, Professor of
50
131988
2811
écouter Zoubin Bharhramani, professeur d'ingénierie de l'
02:14
Information Engineering at the University
51
134799
2627
information à l'Université
02:17
of Cambridge and deputy director of the Leverhulme
52
137426
3203
de Cambridge et directeur adjoint du Leverhulme
02:20
Centre for the Future of Intelligence. He's
53
140629
3099
Center for the Future of Intelligence. Il
02:23
talking about what limitations AI has at the
54
143728
3172
parle des limites de l'IA en ce
02:26
moment.
55
146900
2160
moment.
02:29
Zoubin Bharhramani: I think it's very interesting
56
149060
1960
Zoubin Bharhramani : Je pense qu'il est très intéressant de voir
02:31
how many of the things that we take for granted
57
151023
2996
combien de choses que nous tenons pour acquises
02:34
- we humans take for granted - as being sort
58
154019
2155
- nous, les humains, tenons pour acquises - comme étant
02:36
of things we don't even think about like how
59
156174
2155
des choses auxquelles nous ne pensons même pas, comme comment
02:38
do we walk, how do we reach, how do we recognise
60
158329
3464
marchons-nous, comment atteignons-nous, comment nous reconnaissons
02:41
our mother. You know, all these things. When
61
161793
3176
notre mère. Vous savez, toutes ces choses. Lorsque
02:44
you start to think how to implement them on
62
164969
2491
vous commencez à réfléchir à la façon de les mettre en œuvre sur
02:47
a computer, you realise that it's those things
63
167460
4240
un ordinateur, vous vous rendez compte que ce sont ces choses
02:51
that are incredibly difficult to get computers
64
171709
3923
qui sont incroyablement difficiles à faire faire par les
02:55
to do, and that's where the current cutting
65
175632
3667
ordinateurs, et c'est là que se trouve la pointe actuelle
02:59
edge of research is.
66
179300
2860
de la recherche.
03:02
Neil: If we take something for granted we
67
182160
1240
Neil : Si nous tenons quelque chose pour acquis, nous
03:03
don't realise how important something is.
68
183410
2310
ne réalisons pas à quel point quelque chose est important.
03:05
Tim: You sometimes take me for granted,
69
185720
2363
Tim : Tu me prends parfois pour acquis,
03:08
think, Neil.
70
188083
727
03:08
Neil: No - I never take you for granted, Tim!
71
188810
2432
pense, Neil.
Neil : Non - je ne te prends jamais pour acquis, Tim !
03:11
You're far too important for that!
72
191242
1837
Tu es bien trop important pour ça !
03:13
Tim: Good to hear! So things we take for granted
73
193079
3688
Tim : Bon à entendre ! Donc, les choses que nous tenons pour acquises
03:16
are doing every day tasks like walking, picking
74
196767
3612
sont de faire des tâches quotidiennes comme marcher, ramasser
03:20
something up, or recognising somebody. We
75
200379
3218
quelque chose ou reconnaître quelqu'un. Nous mettons en
03:23
implement - or perform - these things without
76
203597
3532
œuvre - ou effectuons - ces choses sans
03:27
thinking. Whereas it's cutting edge research
77
207129
2781
réfléchir. Alors que c'est de la recherche de pointe
03:29
to try and program a machine to do them.
78
209910
2529
d'essayer de programmer une machine pour les faire.
03:32
Neil: Cutting edge means very new and advanced.
79
212439
2492
Neil : Avant-gardiste signifie très nouveau et avancé.
03:34
It's interesting isn't it, that over ten years
80
214931
2439
C'est intéressant, n'est-ce pas, qu'il y a plus de dix
03:37
ago a computer beat a chess grand master - but
81
217370
2666
ans, un ordinateur battait un grand maître d'échecs - mais
03:40
the same computer would find it incredibly
82
220036
2434
le même ordinateur trouverait incroyablement
03:42
difficult to pick up a chess piece.
83
222470
1949
difficile de ramasser une pièce d'échecs.
03:44
Tim: I know. It's very strange. But now you've
84
224419
2550
Tim : Je sais. C'est très étrange. Mais maintenant, vous
03:46
reminded me that we need the answer to today's
85
226969
2550
m'avez rappelé que nous avons besoin de la réponse à la question d'aujourd'hui
03:49
question.
86
229519
1000
.
03:50
Neil: Which was: What was the name of the
87
230519
2567
Neil : Qui était : Quel était le nom de l'
03:53
computer who famously beat world chess champion
88
233086
2943
ordinateur qui a battu le célèbre champion du monde d'échecs
03:56
Gary Kasparov in 1997? Now, you said Deep
89
236029
2832
Gary Kasparov en 1997 ? Tu as dit Deep
03:58
Blue, Tim, and... that was the right answer!
90
238861
3108
Blue, Tim, et... c'était la bonne réponse !
04:01
Tim: You see, my educated guess was based
91
241969
2674
Tim : Vous voyez, ma supposition éclairée était basée
04:04
on knowledge and experience!
92
244643
1826
sur la connaissance et l'expérience !
04:06
Neil: Or maybe you were just lucky. So, the
93
246469
3329
Neil : Ou peut-être avez-vous simplement eu de la chance. Ainsi, le
04:09
IBM supercomputer Deep Blue played against
94
249798
3251
supercalculateur IBM Deep Blue a joué contre
04:13
US world chess champion Garry Kasparov in
95
253049
2503
le champion du monde d'échecs américain Garry Kasparov lors de
04:15
two chess matches. The first match was played
96
255552
2747
deux matchs d'échecs. Le premier match a été joué
04:18
in Philadelphia in 1996 and was won by Kasparov.
97
258299
2993
à Philadelphie en 1996 et a été remporté par Kasparov.
04:21
The second was played in New York City in
98
261292
2557
Le second a été joué à New York en
04:23
1997 and won by Deep Blue. The 1997 match
99
263849
4391
1997 et remporté par Deep Blue. Le match de 1997
04:28
was the first defeat of a reigning world chess
100
268240
2220
était la première défaite d'un champion du monde d'échecs en
04:30
champion by a computer under tournament conditions.
101
270460
3500
titre par un ordinateur dans des conditions de tournoi.
04:33
Tim: Let's go through the words we learned
102
273960
2776
Tim : Passons en revue les mots que nous avons appris
04:36
today. First up was 'artificial intelligence'
103
276736
2974
aujourd'hui. Le premier était «l'intelligence artificielle»
04:39
or AI - the ability of machines to copy human
104
279710
3318
ou IA - la capacité des machines à copier le
04:43
intelligent behaviour.
105
283028
1622
comportement intelligent humain.
04:44
Neil: 'There are AI programs that
106
284650
2410
Neil : "Il existe des programmes d'IA
04:47
can write poetry.'
107
287060
660
04:47
Tim: Do you have any examples you can recite?
108
287720
2580
capables d'écrire de la poésie."
Tim : Avez-vous des exemples que vous pouvez réciter ?
04:50
Neil: Afraid I don't! Number two - an algorithm
109
290300
2850
Neil : J'ai peur que non ! Deuxièmement, un algorithme
04:53
is a set of steps a computer follows in order
110
293150
2729
est un ensemble d'étapes suivies par un ordinateur
04:55
to solve a problem. For example, 'Google changes
111
295879
2953
pour résoudre un problème. Par exemple, "Google modifie
04:58
its search algorithm hundreds of times every year.'
112
298832
3707
son algorithme de recherche des centaines de fois chaque année".
05:02
Tim: The adjective is algorithmic - for example,
113
302539
2964
Tim : L'adjectif est algorithmique. Par exemple,
05:05
'Google has made many algorithmic changes.'
114
305503
2656
"Google a apporté de nombreux changements algorithmiques".
05:08
Neil: Number three - if something has 'limitations',
115
308159
3024
Neil : Numéro trois - si quelque chose a des "limites",
05:11
there's a limit on what it can do or how good
116
311183
2617
il y a une limite à ce qu'il peut faire ou à quel point
05:13
it can be. 'Our show has certain limitations
117
313800
2949
il peut être bon. « Notre émission a certaines limites
05:16
' for example, it's only six minutes long!'
118
316749
2881
», par exemple, elle ne dure que six minutes ! »
05:19
Tim: That's right - there's only time to present
119
319630
2570
Tim : C'est vrai - il n'y a que le temps de présenter
05:22
six vocabulary items. Short but sweet!
120
322200
2700
six éléments de vocabulaire. Court mais doux !
05:24
Neil: And very intelligent, too. OK, the next
121
324900
2787
Neil : Et très intelligent aussi. OK, l'
05:27
item is 'take something for granted', which
122
327687
2664
élément suivant est « prendre quelque chose pour acquis », c'est-à-
05:30
is when we don't realise how important something is.
123
330351
2529
dire quand nous ne réalisons pas à quel point quelque chose est important.
05:32
Tim: 'We take our smartphones for granted
124
332880
3046
Tim : « Nous tenons nos smartphones pour acquis de
05:35
these days, but before 1995 hardly anyone
125
335926
2974
nos jours, mais avant 1995, presque personne n'en
05:38
owned one.'
126
338900
1000
possédait un.
05:39
Neil: Number five - 'to implement' means to
127
339900
2493
Neil : Numéro cinq - « mettre en œuvre » signifie
05:42
perform a task, or take action.
128
342393
1797
accomplir une tâche ou prendre des mesures.
05:44
Tim: 'Neil implemented some changes to the show.'
129
344190
2749
Tim : 'Neil a apporté quelques changements à la série.'
05:46
Neil: The final item is 'cutting edge' - new
130
346939
1361
Neil : L'élément final est « à la pointe de la technologie » - nouveau
05:48
and advanced - 'This software is cutting edge.'
131
348300
4119
et avancé - « Ce logiciel est à la pointe de la technologie ».
05:52
Tim: 'The software uses cutting edge technology.'
132
352419
2761
Tim : 'Le logiciel utilise une technologie de pointe.'
05:55
Neil: OK - that's all we have time for on
133
355180
2604
Neil : OK - c'est tout ce dont nous avons le temps dans
05:57
today's cutting edge show. But please check
134
357784
2665
l'émission d'avant-garde d'aujourd'hui. Mais n'hésitez pas à
06:00
out our Instagram, Twitter, Facebook and YouTube
135
360449
3031
consulter nos pages Instagram, Twitter, Facebook et YouTube
06:03
pages. Tim: Bye-bye!
136
363480
840
. Tim : Au revoir !
06:04
Neil: Goodbye!
137
364320
1160
Neil : Au revoir !
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