l Intelligence Artificielle

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1 1 Introduction à l Intelligence Artificielle Antoine Cornuéjols I.I.E. & L.R.I., Université d Orsay Intelligence Artificielle : plan Introduction La résolution de problèmes : recherche dans les graphes Cas des jeux contre adversaire(s) Apprentissage de fonctions d évaluation Le raisonnement dans les formalismes logiques Représentation structurée des connaissances La planification L apprentissage à partir d explications (9- Le raisonnement par analogie ) Page 1

2 1. Introduction : plan Exemples de tâches requérant de l'intelligence Les approches de la cognition Les grandes approches 3 L irruption des sciences cognitives La situation de l intelligence artificielle Les hypothèses fondatrices Place de l IA par rapport à l informatique L IA dans l économie aujourd hui Bref historique Faire de l intelligence artificielle Exemple : jeux 4 Prise de décision Page 2

3 1.1- Exemple : robotique 5 Perception Prise de décision Action Communication Apprentissage 1.1- Exemple : robotique (2) 6 Projet COG au MIT Page 3

4 1.1- Exemple : robotique (3) 7 Analyse et interprétation de scène 1.3- L IA dans l économie aujourd hui L Ambitions initiales abandonnées on ne pense plus faire une IA à court terme J Les retombées de l IA sont partout objets, agents, méthodologies, représentati on des connaissances approches causal es, qualitatives fouille de données, fouille de texte statistiques non linéaires (réseaux neuronaux) programmation par contraintes nouvelles méthodes d optimisation (évolution artificielle) J Vous les utilisez au quotidien sans le savoir Validation de facturettesamerican Express Compagnons Office 3611 pages jaunes, Jeux de réflexion sur ordinateur Téléphonie mobile etc.. 8 Page 4

5 1.3- L IA dans l économie aujourd hui 9 Les thèmes porteurs, innovation «Problem solving thinking» Recherche efficace multi-supports Extraction automatique des connaissances modélisées de documents Sécurité de Systèmes d'information Gestion du Capital Humain Gestion globale de l innovation et Knowledge Innovation?? de la Société de l Information vers la Société de la Connaissance 1.3- L IA dans l économie aujourd hui 10 Société de l Information Conviviale (IST) (pgm européen) Quelques exemples: Véhicules intelligents Systèmes à base de connaissances pour le diagnostic médical Systèmes intelligents de contrôle de l environnement Gestion des connaissances Systèmes avancés pour la formation Technologies du langage Méthodes et outils pour le partage des connaissances Page 5

6 1.3- L IA dans l économie aujourd hui 11 Croissance Compétitive et Durable (GROWTH) Unités de production autonomes et reconfigurables Commande avancée Systèmes intelligents de gestion de production Technologies intelligentes pour le transport terrestre, aéronautique et marin Systèmes de fabrication intelligents (IMS) Nouvelles architectures logicielles Mémoire technique d entreprise Ateliers sans opérateurs 1.2- Les grandes approches : la psychologie 12 Autonomie et légitimité du niveau mental Etats mentaux Mécanismes (de raisonnement, d apprentissage,...) Mais comment déterminer les états mentaux? Behaviorisme Partir de l apprentissage Penser, c est traiter de l information avec l'approche cognitive, se donne les moyens de proposer des théories et de les tester empiriquement. Page 6

7 1.2- Les grandes approches : la neurobiologie 13 Voudraient être aux sciences de la vie, ce que la physique est à la chimie et aux sciences de la nature. L'esprit est réductible au cerveau (qui est le support causal) Découvertes légitimant ce point de vue Conséquences des lésions Effets des drogues (neurotransmetteurs,..) Imagerie cérébrale (-> activité du cerveau) 1.2- Les sciences cognitives 14 Science générale du fonctionnement de l esprit 1. Machine, simulation, calcul L esprit est une fonction calculable donc modélisable sur une machine Fonctionnalisme Faire de la science de l esprit une science de modélisation science expérimentale science théorique : quelles CNS a priori pour toute activité cognitive? 2. Connaître c est modéliser (Occident) & Penser c est traiter de l information Penser = effectuer des manipulations réglées sur des représentations Page 7

8 1.2- Les sciences cognitives orthodoxes Conséquences / corollaires : Le support physique n est pas important Fonctionnalisme 15 Hypothèse des systèmes à symboles physiques (physical symbol systems) [Newell & Simon, 1976] Focalisation sur l agent cognitif isolé (vs. cognition distribuée ou située) Focalisation sur la pensée comme langage Moyen d accès privilégié : l expression langagière de la pensée Focalisation sur les connaissances déclaratives Approche analytique de la connaissance et du raisonnement 1.3- Les approches de l IA 16 L école symbolique La pensée consiste en une séquence de transformations de représentations Agents cognitifs délibératifs L école sub-symbolique La pensée consiste en une transmission et une transformation de signaux Agents réactifs L école de la cognition située La pensée ne réside pas dans la tête d un individu isolée mais est distribuée au sein d une société (incluant son histoire et sa culture) et suscitée par le contexte. Emergence et auto-organisation Page 8

9 1.3- Le but et son évaluation 17 Le test de Turing? L un des deux essaie de tromper l interrogateur, l autre essaie de l aider Qui est la femme, qui est l homme? On remplace le premier par une machine 1.3- L IA par rapport à l informatique 18 L IA entretient des relations avec la philosophie, la logique, les mathématiques, la psychologie, la neurobiologie, la didactique, l anthropologie, l informatique Étudie les problèmes insolubles en informatique classique Solution optimale inconnue ou trop difficile à trouver/identifier Des paramètres difficiles à maîtriser : connaissances incertaines, vagues, hypothétiques,... Exigences d explication ou de communication sophistiquée avec les utilisateurs Objectif d apprentissage avec l expérience... Page 9

10 1.3- Facettes de l'ia 19 d images de la langue de la parole du signal de la langue naturelle de la parole du signal Repr sent ation, mod l isation acquisition, d couver te ing ni erie inductif capitalisation probabiliste, incertain temporel et spatial qualitatif et par modles Connaissances par analogie d images reprsentation Traitement modlisation Traitement acquisition dcouverte Raisonnement ingnierie capitalisation Connaissances inductif Raisonnement probabiliste et incertain temporel et spatial qualitatif et base de modles par analogie programmation par contraintes programmation logique Programmation apprentissage par contraintes automatique programmation logique apprentissage automatique architectures systm es experts EIAO architectures de syst mes d IA syst mes experts vision artificielle interfaces intelligentes IA distribu e et multi-agents volution artificielle r seaux de neurones fouille de donn es environnement interactifs d apprentissage IA distribu e et multiagents volut ion artificielle r seaux de neurones fouille de donn es vision artificielle interfaces intelligentes 1.4- Bref historique (1) Depuis l Antiquité Les pionniers de l IA (~ ~1956) Turing : les fonctions calculables sont définies par une machine Von Neumann : architecture des ordinateurs, réflexions sur les automates McCulloch & Pitts (1943) : Premier modèle formel du neurone Hebb (1949) : assemblées de neurones et règle d apprentissage Les conférences Macy et la première Cybernétique Page 10

11 1.4- Bref historique (2) L IA comme méthodes générales (~ ~1968) La pensée comme manipulation de représentations discrètes des connaissances: IA symbolique Démonstrateurs de théorèmes (principe de résolution (-> Prolog)) Résolveurs universels de problèmes (GPS) Le système CHECKER Premier connexionnisme Le Perceptron [Rosenblatt, ] Les échecs : La traduction automatique Les experts ne sont pas des experts universels!? Le Perceptron est limité 1.4- Bref historique (3) Knowledge is power (~ ~1980) Représentation des connaissances Représentations structurées : réseaux sémantiques, scripts, schémas et frames (précurseurs des LO),... Des extensions de la logique : logiques non monotones, logiques temporelles, logique floue,... De nombreux systèmes intelligents : ARCH, AM, MAGGIE, BORIS, PLANNER,... Projet CYC Utilisation des connaissances : les systèmes experts Problème : comment acquérir toutes les connaissances nécessaires? Comment généraliser ces expériences (souvent appliquées à des problèmes jouet )? Page 11

12 1.4- Bref historique (4) Méthodes générales d apprentissage (~ ~1990) Méthodes symboliques De nombreuses réalisations et nouvelles techniques Algorithme d élimination Arbres de décision Méthode de l Etoile Nouveaux principes Espace des versions Renouveau du connexionnisme et du mouvement subsymbolique Hopfield (1982) Le Perceptron Multi-Couches (1985) IA distribuée (Algorithmes Génétiques, Vie Artificielle,...) 1.4- Bref historique (5) On ne parle plus de connaissances (~ ) Nouvelles méthodes subsymboliques (réseaux de neurones, algorithmes génétiques, réseaux bayésiens, chaînes de Markov,...) Irruption de théoriciens Besoins industriels On ne parle plus de connaissances Perspectives : Data mining Text mining sur Internet Systèmes à longue durée de vie Retour de la connaissance? Page 12

13 1.5- Faire de l intelligence artificielle 25 Point de vue des sciences cognitives Comprendre la cognition naturelle par des modèles informatiques Point de vue de l ingénieur Résoudre des problèmes difficiles par n importe quelle méthode Point de vue du théoricien Découvrir les lois universelle de la cognition Oscillation entre ces trois pôles Page 13

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