Introduction à l'Intelligence Arti icielle

38 Pages·2017·1.63 MB·French

Introduction
à l’Intelligence
Arti1icielle

Marie Lefevre

Février 2017
Université Claude Bernard Lyon 1
De quoi va-t-on parler ?
• Qu’est-ce que l’IA ?
• L’histoire de l’IA
• Les faceDes de l’IA

• L’IA aujourd’hui 7
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• Pour aller plus loin i
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Qu’est-ce que l’IA ?
La construcKon de programmes informaKques qui s’adonnent à des tâches qui sont,
pour l’instant, accomplies de façon plus saKsfaisante par des êtres humains
car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprenKssage
perceptuel, l’organisaKon de la mémoire et le raisonnement criKque.
Marvin Minsky
John McCarthy

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Le but de intelligence arKficielle est l’étude de la structure de l’informaKon 1
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et de la structure des processus de résoluKon de problèmes,
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indépendamment des applicaKons et indépendamment d’une réalisaKon. ri
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Une condiKon essenKelle pour agir L’étude des facultés mentales à l’aide S
intelligemment d’une manière générale des modèles de type calculatoires
est la capacité de produire et de 3
manipuler des structures symboliques.
Charniak et McDermoD
Allen Newell
Qu’est-ce que l’IA ?
Une discipline étudiant la possibilité de
faire exécuter par l’ordinateur des Bellman
tâches pour lesquelles l’homme est
L’automaKsaKon des acKvités associées
aujourd’hui meilleur que la machine.
au raisonnement humain, telles que la
Rich et Knight
décision, la résoluKon de problèmes,
l’apprenKssage, …

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L’étude des enKtés ayant un i
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comportement intelligent.
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Nilsson
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L’étude des mécanismes
permeDant à un agent de La concepKon d’agents intelligents
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percevoir, raisonner, et agir.
Poole et al.
Winston
Quatre façons de voir l’IA
ModélisaKon cogniKve Pensée logique
1960 19e s
Newel, Simon, Bellman… Fidélité aux ConcepKon Winston, McDermoD…
performances idéalisé de
humaines l’intelligence

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Pensée et Système qui pense Système qui pense
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raisonnement comme les humains raKonnellement 2

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Système qui agit Système qui agit
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Comportement -

comme les humains raKonnellement R
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Test de Turing Empirique Théorique Agent raKonnel 5
1950 (hypothèse et ( m athémaKques 1990
Kurzweil, Rich, Knight… expérimentaKons) et ingénierie) Poole, Nilsson…
Agir comme des humains
•  DéfiniKon opéraKonnelle de l’IA
•  Test de Turing - 1950
•  Une machine est considérée comme intelligente
si elle peut converser de telle manière que les
interrogateurs (humains)
ne peuvent la disKnguer d’un être humain
•  Loebner Prize - 1990 7
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•  www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.html 2

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•  Capacités requises :
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•  Traitement du langage naturel A
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•  ReprésentaKon des connaissances R
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•  Raisonnement automaKque
•  ApprenKssage
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•  Problème : non reproducKble
IA faible / IA forte
•  Le test de Turing a produit deux thèses sur l’IA :
•  Thèse faible
•  Il est possible de construire des machines
qui se comportent comme si elles étaient intelligentes
•  Vision raisonnable :
•  Un programme peut être capable de raisonner,

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d'apprendre et même de résoudre des problèmes 1
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•  Un programme ne « pense » pas, il exécute r
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•  Thèse forte v
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•  Les machines qui ont un comportement intelligent -
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possèdent des états cogniKfs -

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•  Capable d’éprouver une réelle conscience de soi, S
de ressenKr de vrais senKments et comprendre ce qui la
pousse à faire telle ou telle acKon 7
•  Nécessite de savoir apprendre et modifier son comportement
Penser comme un humain
•  DéfiniKon de l’IA comme une science expérimentale
•  Repose sur une modélisaKon cogniKve
•  Comment foncKonne notre cerveau ?
•  Nécessite :

•  Théories sur l’acKvité interne du cerveau 7
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•  Sciences cogniKves (top-down)
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•  Prédire et tester le comportement de sujets humains v
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•  Neurosciences cogniKves (boDom-up) A
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•  IdenKfier le comportement à parKr des données R
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neurologiques
•  Problème :
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•  ValidaKon : implémenter et comparer avec les humains
Penser rationnellement
•  Repose sur la pensée logique
•  Aristote : processus de raisonnement correct
•  Exemple : Socrate est un homme
Tous les hommes sont mortels
Donc Socrate est mortel
•  19e siècle : logique formelle
•  Permet d’écrire des énoncés sur les objets du monde
et leurs relaKons
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•  Lien entre mathémaKque et philosophie 0
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•  Problèmes é
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•  Certaines capacités (ex : la percepKon) ne sont pas facilement -
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exprimables en logique I
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•  Tout comportement intelligent n’est pas véhiculé par le raisonnement U
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•  IncerKtude : difficile de traduire les connaissances et états du monde
réel en équaKons logiques
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•  Complexité de calculs : différence entre résoudre un problème en
principe et le résoudre réellement
Agir rationnellement
•  Agir selon ses croyances pour aDeindre des objecKfs
•  Pas nécessairement de raisonnement
•  Ex : réflexe de cligner les yeux, reKrer sa main d’un objet brulant…

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•  Agent raKonnel 0
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•  EnKté qui perçoit et agit dans un environnement e
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pour accomplir ses buts en foncKon é
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de ses capacités, de ses connaissances et de ses croyances A
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•  Problème : R
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•  Limite de calcul, donc raKonalité parfaite impossible
•  Le but est de concevoir le meilleur programme 10
selon les ressources disponibles