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Résumé :
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Le point sur la place que doivent avoir les différentes approches, connexionniste et symbolique, qui fondent l'intelligence artificielle pour obtenir une IA plus fiable notamment dans le domaine des mathématiques : les difficultés des intelligences génératives pour calculer et manipuler les notions mathématiques, l'utilisation d'outils de calculs extérieurs pour permettre aux IA génératives de mieux calculer, la distinction entre IA neuronale ou connexionniste et IA symbolique, les progrès récents de l'IA basés sur l'approche connexionniste, le débat entre les défenseurs d'une IA purement connexionniste ou ceux d'une IA combinant les deux approches, les atouts de l'IA symbolique, les défenseurs d'une approche neurosymbolique.
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