OpenAI (« AI » pour artificial intelligence, ou intelligence artificielle) est une entreprise spécialisée dans le raisonnement artificiel, à « but lucratif plafonné », dont le siège social est à San Francisco. Avant , elle est reconnue association à but non lucratif. L'objectif de cette société est de promouvoir et de développer un raisonnement artificiel à visage humain qui profitera à toute l'humanité.
AlphaGo est un programme informatique capable de jouer au jeu de go, développé par l'entreprise britannique DeepMind et racheté en 2014 par Google. En , il devient le premier programme à battre un joueur professionnel (le français Fan Hui) sur un goban de taille normale (19×19) sans handicap. Il s'agit d'une étape symboliquement forte puisque le programme joueur de go est alors un défi complexe de l'intelligence artificielle. En , il bat Lee Sedol, un des meilleurs joueurs mondiaux ( professionnel).
thumb|Les programmes sont plus performants sur un goban de petite taille (ici 9×9). Le développement de programme informatique capable de jouer au go est un problème de l'intelligence artificielle. Ce problème est considéré comme l'un des plus complexes à résoudre, les algorithmes classiques (minimax et alpha-bêta) offrant des résultats médiocres. Le premier programme a été écrit en 1968 par comme un élément de sa thèse sur la reconnaissance des formes.
AlphaZero est une version généraliste d’AlphaGo Zero, un logiciel de go (jeu de stratégie abstrait chinois) qui a été adapté pour jouer aux échecs et au shogi (échecs japonais). AlphaZero a été créé par Demis Hassabis de DeepMind, une entreprise appartenant au groupe Google. Le , DeepMind poste sur la plateforme de prépublication arXiv un article concernant AlphaZero, un programme utilisant l’approche généralisée d'AlphaGo Zero. Le style de jeu d'AlphaZero s'écarte des programmes de jeu habituels tout en requérant moins de calculs par mouvement en regard de ses concurrents.
L'éthique de l'intelligence artificielle est le domaine de l' propre aux robots et autres entités artificiellement intelligents. Il est généralement divisé en roboéthique, qui se préoccupe de l'éthique humaine pour guider la conception, la construction et l'utilisation des êtres artificiellement intelligents, et l', préoccupée par le comportement moral des agents moraux artificiels. Pour l'aspect philosophique de l'intelligence artificielle, voir Philosophie de l'intelligence artificielle.
Le est un jeu de société combinatoire abstrait traditionnel japonais, se rapprochant du jeu d'échecs, et opposant deux joueurs. Ce jeu est célébré le 17 novembre au Japon, où il est extrêmement populaire. Le shōgi partage son origine avec les autres jeux de la famille des échecs. Quoique longtemps considérés comme dérivés du Chaturanga, des recherches récentes demeurent sceptiques sur l'origine précise de cette famille de jeux.
Peter Andreas Thiel, né le à Francfort-sur-le-Main (Allemagne), est un entrepreneur américain et néo-zélandais d'origine allemande (germano-américain), gérant de fonds spéculatif, et investisseur de capital risque. En 1998, avec Max Levchin il cofonde Confinity qui deviendra PayPal et en devient directeur général. Il est actuellement le président de Clarium Capital Management LLC, un fonds spéculatif dit de « global macro », gérant près de 3 milliards de dollars et un partenaire gérant de The Founders Fund, un fonds de capital risque de 50 millions de dollars qu'il a lancé en 2005.
L'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Multi-agent reinforcement learning (MARL) is a sub-field of reinforcement learning. It focuses on studying the behavior of multiple learning agents that coexist in a shared environment. Each agent is motivated by its own rewards, and does actions to advance its own interests; in some environments these interests are opposed to the interests of other agents, resulting in complex group dynamics. Multi-agent reinforcement learning is closely related to game theory and especially repeated games, as well as multi-agent systems.
Un grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
