1. Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (ie., IA) est un domaine de l’informatique ayant pour objectif le développement des systèmes (logiciel et matériel) intelligents capable de penser, d’agir te de se comporter comme des humains. L’IA est un domaine de connaissance large qui comprend le raisonnement, la perception, l’apprentissage artificiel, la planification et la recherche.
Ce terme a été introduit en 1956 par McCarthy.
Selon Jean-Louis Laurière.
L'IA commence là où l'informatique classique s'arrête : tout problème pour lequel il n'existe pas d'algorithme connu (e.g. : le problème est indécidable) ou raisonnable permettant de le résoudre relève a priori de l'IA.
La littérature montre qu’il n’y a pas de consensus sur une définition de ce concept. L’absence de cette définition est due à la difficulté de définir précisément le mot intelligence qui compose ce concept. La section suivante présente la vue construite jusqu’à l’heure actuelle sur le concept intelligence.
2. Intelligence
Les philosophes, psychologues, scientifiques et ingénieurs ont tous des idées différentes sur la définition de l’intelligence et comment émerge.
Le terme d'intelligence est d’origine latine « intelligentia » et signifie la faculté de comprendre et de mettre en relation des éléments entre eux.
Intelligence: – “the capacity to learn and solve problems” (Websters dictionary) –
-“La faculté de connaître et comprendre, incluant la perception, l'apprentissage, l'intuition, le
jugement et la conception.”(Petit Robert)
-“La faculté de connaître et de raisonner.”(Dictionnaire American Heritage)
· Selon Newell et Simon
-“Application de la connaissance à la résolution de problèmes.”
• Selon Turing
- Ce qui rend difficile la distinction entre une tâche réalisée par un être humain ou
par une machine.
• Selon Darwin
- Ce qui permet la survie de l'individu le plus apte, parfaitement adapté à son environnement.
• Selon Edison
- Tout ce qui fait que cela fonctionne et produit le plus de revenus pour l'entreprise.a génération de nouvelles connaissances.
Albert Einstein croit que l’imagination est un facteur important dans l’ intelligence “The true sign of intelligence is not knowledge, but imagination.” Et Stephen Hawking dit “Intelligence is the ability to adapt,”
Tous les chercheurs actuels acceptent le fait qu'il n'y a pas une intelligence mais des intelligences
- L'intelligence logico-mathématique
- L'intelligence visuo-spatiale
- L'intelligence verbo-linguistique
. - L'intelligence intrapersonnelle
. - L'intelligence interpersonnelle
- L'intelligence corporelle/kinesthésique
-L'intelligence musicale
-..etc
3. Qu'est-ce qui est impliqué dans Intelligence?
Capacité d’interagir avec le monde
o percevoir, comprendre et agir
o e.g., reconnaissance et compréhension de la parole,j des images
o e.g., prendre des décision, faire des actions
• Raisonnement et planification
o représentation du monde, résoudre des problèmes, planifier et faire des décisions
o capacité de travailler sur des problèmes inattendu, incertain.
• apprentissage et adaptation
4. Définition de l’IA
Les définitions proposées dans la littérature sont classifies en 4 types :
Des systèmes qui pensent comme les humains
« La tentative nouvelle et passionnante d’amener les ordinateurs à penser. . . [d’en faire] des machines dotées d’un esprit au sens le plus littéral. » (Haugeland, 1985) « [L’automatisation d’]activités que nous associons à la pensée humaine, des activités telles que la prise de décision, la résolution de problèmes, l’apprentissage... » (Bellman, 1978)
Des systèmes qui pensent rationnellement
« L’étude des facultés mentales grâce à des modèles informatiques. » (Charniak et McDermott, 1985)
« L’étude des moyens informatiques qui rendent possibles la perception, le raisonnement et l’action. » (Winston, 1992)
Des systèmes qui agissent comme les humains
« L’art de créer des machines capables de prendre en charge des fonctions exigeant de l’intelligence quand elles sont réalisées par des gens. » (Kurzweil, 1990)
« L’étude des moyens à mettre en œuvre pour faire en sorte que des ordinateurs accomplissent des choses pour lesquelles il est préférable de recourir à des personnes pour le moment. » (Rich et Knight, 1991)
Des systèmes qui agissent rationnellement
« L’intelligence artificielle (computational intelligence) est l’étude de la conception d’agents intelligents. » (Poole et al., 1998)
« L’IA. . . étudie le comportement intelligent dans des artefacts. » (Nilsson, 1998)
Les recherches dans ce domaine concernent les problèmes n’ayant pas de solution algorithmique ou cette solution est inefficace. Cette caractéristique est la caractéristique de plusieurs problèmes.
Selon graham, il ya deux difficultés qui facent l’approche algorithmique :
1.il y a des classes de problèmes qui n’ont pas d’algorithme capable de résoudre chaque instance de la classe.
2. même si l’algorithme existe il est inefficace quand utilisé pour résoudre des problèmes réels (complexité temoprelles et /ou spatielle exponenetielle).
5. Les disciplines académiques en relation avec L’IA
L’IA tisse des relations bidirectionnelles avec plusieurs disciplines scientifiques parmi lesquelles :
· La Philosophie : rationalisme et logique, méthode de raisonnement, cerveau comme machine physique, fondements de l’apprentissage, langage..etc.
• Les Mathématiques : représentation formelle et preuve ; algorithmes, calculabilité, (in)décidabilité, (in)tractabilité.
• Probabilité/Statistique : modélisation de l’incertitude, apprentissage à partir des données
• Economie : utilité, théorie de décision , agent rationnel
• Neuroscience : les neurones comme unité de traitement de l’ information
• Psychologie : comment les humains se comporte, perçoivent, les processus congnitive.
. • ingénierie informatique
• théorie de contrôle : conception des systèmes qui maximisent une fonction objective
• Linguistique : représentation de connaissances, grammaires ..etc
6. Histrique de L’IA
1943: le début – McCulloch & Pitts: modélisation du cerveau comme un circuit booléen
• 1950: Turing – Turing's "Computing Machinery and Intelligence“
• 1956: naissance de L’IA – conférence de Dartmouth: adoption du nom "Artificial Intelligence“
• 1950s: premières réalisations – premier programmes de l’AI– Samuel's checkers program – Newell & Simon's Logic Theorist
• 1955-65: “le grand enthousiasme” – Newell and Simon: GPS, general problem solver – Gelertner: Geometry Theorem Prover – McCarthy: invention de LISP
• 1966—73: les constations– la découverte que les problèmes AI sont intractable – Limitations des méthodes liées aux réseaux de neuronnes ont été identifié.
Peu de recherches sur les réseaux de neurones.
• 1969—85: ajouter des connaissances sur le domaine
– Développement des systèmes à base de connaissances
– Les systèmes experts à base de règles font succès amis fragile et limité en pratique.
– • E.g., DENDRAL, MYCIN
• 1986-- début du domaine : apprentissage artificiel.
– retour de la popularité des réseaux de neurones
– développement rapide du domaine du machine learning (algorithmes et applications)
• 1990-- Role de l’incertitude – les réseaux bayésiens
• 1995—L’IA comme science – Intégration de l’apprentissage, raisonnement, knowledge representation
– les méthodes de l’IA utilisées dans la vision, le langage, data mining, etc
7. Le test de Turing
Le test de Turing est un test proposé par Alan Turing (1950) pour donner une définition opérationnelle de l’intelligence. Dans ce test un humain pose des questions écrites à un autre humain et un ordinateur. Ces deux entités sont supposés existantes dans deux chambres différentes. L’ordinateur passe le test si, le questionneur humain est incapable de dire si les réponses écrites proviennent d’une personne ou d’un ordinateur.
Il est important de noter que pour que l’ordinateur passe le test ; il doit avoir des capacités telles que :
– le traitement du langage naturel pour pouvoir communiquer sans problème ;
– la représentation des connaissances
– le raisonnement automatisé
– l’apprentissage
Le test de Turing complet demande des interactions physiques entre l’interrogateur et la machine, ce qui demande des capacités de : perception et de robotique
Chacune de ces capacités mentionnées ci-dessus correspond à une sous-discipline de l’IA
8. Rdp en ia
Un système intelligent est un système capable de résoudre de problèmes.
Mais avant de présenter les techniques proposées pour résoudre les problèmes, commençant d’abord par la question :