Victor
De ne plus voir de caissier au super marché et de voir les listes de chômeurs s'allonger pour cause de modernisation
Oui l'offre d'emplois va diminuer, mais ce qui compte vraiment c'est le pouvoir d'achat, or si l'homme est remplacé par la machine, plus efficace en terme de production, alors l'offre des biens de consommation va augmenter, et donc le pouvoir d'achat aussi. Aujourd'hui tous le monde n'aura pas de ferrari, mais tous peuvent espérer avoir une voiture, cela grâce à la modernisation des techniques industrielles.
On peut envisager un point limite dans le futur où la technique industrielle sera telle, que grâce à une automatisation massive et grâce notamment à l'IA, l'offre des biens de consommation sera automatiquement adapté et égale à la demande, de sorte que tout sera "gratuit", donc plus besoin d'emplois et un salaire pour entrer en compétition dans le pouvoir d'achat. La notion d'argent n'aura plus de sens.
J'ai lu quelques uns des messages précédents et j'ai vu que certain pense qu'il est nécessaire d'avoir une grande mémoire pour développer une bonne IA. Ce n'est pas forcement vrai.
L'Intelligence consiste à découvrir des modèles modélisant un ensemble d'événement, comme par exemple, les événements perçus par nos sens (un chat qui miaule, une voiture qui roule, etc...) sont modélisé par notre cerveau.
Modéliser c'est trouver des pièces de puzzle que nous assemblons pour essayer de reconstruire la réalité (ou les évênements perçues) par exemple une pièce peut représenter un chat, un autre le concept de "miaulement" et ces deux pièces assemblées forment "un chat qui miaule".
Le processus de modélisation engendre :
-l'apprentissage, nous créons nos propres pièces de puzzle en percevant des événements.
-la généralisation, si nous sommes face à un évènement inédit, c'est à dire jamais vécu auparavant, nous allons essayer de le comprendre en assemblant les pièces dont nous disposons, pour essayer de le représenter.
On remarque que le stockage des pièces requiert de la mémoire.
Si on a beaucoup de mémoire, on peut mémoriser beaucoup de pièces, jusqu'à même apprendre par cœur chaque événement : au lieu de découper "chat qui miaule" en "chat" + "miaule", on va directement mémoriser la pièce unique "chat qui miaule".
Le problème est que le pouvoir de généralisation va diminuer, car moins de choses pourront être représentable grâce à nos pièces. C'est le sur-apprentissage.
Concrètement lorsqu'un réseau de neurone (informatique) possède beaucoup de neurones, il aura tendance à apprendre par cœur et à mal généraliser, c'est pourquoi on se force à réduire ce nombre.
Tout se passe comme si la mémoire limité nous forçait à découvrir des règles, des structures redondantes, des patterns, qui nous permettent de reconstruire le monde avec le moins d'erreur possible.
Donc beaucoup de mémoire ne signifie pas forcement intelligence supérieur. Une bonne intelligence est avant tout une bonne faculté de généralisation.
Un mot pour parler de la création, qui de ce point de vue n'est autre qu'un assemblage atypique de pièces, comme "voiture qui miaule" ou "chat qui roule" 
(créations impossibles en état de sur-apprentissage).
