Vous voulez connaître la vérité sur l'IA ?
Approximately Correct, le podcast sur l'IA d'Amii, va droit au but. Nous vous proposons des conversations animées et approfondies avec des chercheurs de renommée mondiale et des experts du secteur qui travaillent à la pointe de l'intelligence artificielle.
Dans chaque épisode, nous explorons la science qui sous-tend l'intelligence artificielle, expliquons les dernières avancées et découvrons les défis concrets auxquels l'IA est confrontée.
Allez au-delà des mots à la mode et découvrez les histoires qui se cachent derrière la science, rencontrez les personnes qui font progresser la technologie et découvrez le potentiel de l'IA pour transformer notre monde grâce aux témoignages de ceux qui travaillent sur le terrain.
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Rencontrez les hôtes
Alona Fyshe
Alona est une chercheuse renommée dans le domaine de l'IA qui a combiné son intérêt pour l'apprentissage automatique et les neurosciences afin d'étudier la manière dont le cerveau humain traite le langage. Elle est professeure adjointe à l'Université de l'Alberta, membre de l'Amii et titulaire de la chaire CIFAR AI du Canada.
Scott Lilwall
Scott est le communicateur scientifique d'Amii. Il possède une expérience dans le journalisme scientifique et le documentaire. Ses travaux ont été diffusés sur CBC Radio, dans le Globe and Mail et dans d'autres médias.
Notre dernier épisode
Comment construire un robot capable d'empathie ?
Dans cet épisode d’Approximately Correct, Angelica Lim, titulaire de la chaire Amii Canada CIFAR en intelligence artificielle, se joint aux animateurs Alona Fyshe et Scott Lilwall pour discuter de l’univers complexe de la robotique sociale.
En tant que directrice du laboratoire ROSIE à l’université Simon Fraser, Angelica Lim s’attache à rendre les robots plus conviviaux, plus ludiques et plus utiles, afin qu’ils puissent interagir plus efficacement avec les humains et réagir à nos signaux sociaux. Elle aborde en détail les défis liés à l’intégration de l’empathie dans l’intelligence artificielle, explique pourquoi la diversité culturelle est importante pour l’entraînement des machines sociales, et pourquoi faire des robots des « amis artificiels » n’est peut-être pas, en réalité, l’objectif idéal.
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