Un jour de décembre 2021, j'ai eu l'occasion de parler à Ilya Sutskever, pour mon livre WHY MACHINES LEARN (c'était avant l'ère de ChatGPT ; je doute que je puisse le faire maintenant). Ilya a dit ceci à propos des mathématiques de l'apprentissage profond qu'il a rencontrées dans les premiers articles qu'il a lus sur le sujet (donnés par Geoff Hinton) : « Comment se fait-il que ce soit si simple... si simple que vous pouvez l'expliquer à des lycéens sans trop d'effort ?... Je pense que c'est en fait miraculeux. Cela indique aussi, pour moi, que nous sommes probablement sur la bonne voie. [Ce ne peut pas] être une coïncidence que des concepts si simples aillent si loin. » Même en disant cela, je pensais - et j'ai dit à Ilya - que cette déclaration pourrait être le prologue de Why Machines Learn ! Il y a en effet quelque chose à propos des mathématiques de l'apprentissage automatique - un sentiment renforcé lorsque j'ai écouté la récente conférence de Misha Belkin au Simon Institute : Misha a dit : "Fondamentalement, l'IA moderne n'est qu'un objet mathématique. Les mathématiques transforment le monde à un niveau très fondamental, en particulier en ce qui concerne l'IA moderne... Les mathématiques sont au cœur de l'IA moderne. Il n'y a jamais eu de moment où il était plus important de comprendre les mathématiques." (Misha était l'une des trois personnes qui ont lu/revu WHY MACHINES LEARN du début à la fin. Je lui dois une énorme dette.) C'est presque le jour de la publication des éditions brochées de WHY MACHINES LEARN (26 août aux États-Unis, 28 août au Royaume-Uni et en Inde). C'est mon ode aux mathématiques de l'apprentissage automatique.