Antoine Cornuéjols. 1- Introduction à l IA C est quoi l intelligence? 1.2- Comment étudier l intelligence? AgroParisTech

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1 ! 7 séances de 3h (cours + TD/TP)! Programme et références sur : iodaa-cours-ia.html Antoine Cornuéjols AgroParisTech! Contrôle continu :! DMs! Quizz (10 )! Mini-Projet antoine.cornuejols@agroparistech.fr Cours IA 2/39!"###!"#$%&'()%"*$#%&'(#)#*+,-%./-0#12#34-5%672,#384#+,-.%$/)%"*&+*0$/-1+2* 9"###*+,-%./-0#12#34-5%672,#20*+"34$%""+5+"#*"%"*&6#+$54"42#2#:8;2<#81;24,8=42>#?"###7--$+")22/0+*-/$*$+"8%$(+5+"#* 1- Introduction à l IA 1.1- C est quoi l intelligence? 1.2- Comment étudier l H"###;/<+24/"*$+/2%"4"0# I"###;/<+24/"*"+#=%$>2* J"###?@@*/"&*A%* 3/39 4/39

2 " Perception " Prise de décision " Action " Communication " Apprentissage 5/39 6/39! Projet COG au MIT 7/39 8/39

3 Projet ONU! Capteurs disséminés! Aspects spatial et temporel Action européenne (Kdubiq)! Omniprésence d objets «!intelligents!»! Percevant leur environnement! Analyse de documents sur le web! Objectifs :! Prédiction! Compréhension! Communiquant entre eux! Prenant des décisions! Objectifs :! Aide aux usagers! " Rationalité limitée " Bande passante limitée " Environnements changeants " Apprentissage 9/39 10/39 Applications! Domotique! Aide aux personnes handicapées! Station orbitale! 11/39 12/39

4 ! Discrimination! Adaptation! Perception / associations / analogies / métaphores! Communication! Planification! Apprentissage et découverte «!The study of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it.!» Dartmouth Workshop, Summer of /39 14/39 15/39 16/39

5 17/39 18/39 19/39 20/39

6 21/39 22/39! Construire des machines pour une large variété d applications augmentant les capacités de résolution de problèmes «!mal posés!»! Formaliser ce qu est la connaissance! Mécaniser l intelligence! Utiliser des modèles computationnels pour comprendre des comportements complexes! Rendre l interaction avec les systèmes computationnels aussi simple qu avec les humains 23/39 24/39

7 ! La perception est ambiguë de manière inhérente! «!J ai laissé tomber l œuf sur le sol et il s est cassé!»! Rationalité limitée! Y-a-t-il un premier coup gagnant aux échecs?! Etudie 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! Compromis entre buts en conflits! Objectif d adaptation et d apprentissage avec l expérience! Information incomplète et/ou incertaine!... 25/39 26/39! Prise en compte de la Connaissance (symbolique)! Raisonnements! Logiques / Probabilistes / imprécis /! Induction / analogie /! Heuristique! Non déterministe vs. déterministe! Solutions satisfaisantes vs. Optimales! Pas programmé mais par apprentissage!!"#$%%&%'()(%*+(*+,-&%./'&0$%+! 123*4)(+5678+#(+-& :0-.3;+,$:"+-&+!"#$%&'()*#(3+$,;"&0$%3+<+5(3("*+3*$")+=+(*+<+5(3("*+3>.(-#+=+! 123*4)(+#(+'>&%?()(%*+#(+*"&@(*3+,$:"*+,)-$./0*+$-!$0)3+! 123*4)(+#(+1!/0$2./&"0*(*++#3"-4"00/0.),)05+,$:"+-A&33()B-&?(+#(3+C$-3+3,&0&:D+(:"$,;(%3+EF16G+! 7('$%%&.33&%'(+#(+-&+,&"$-(+! H%*("I&'(+9FJ61K1+#:+323*4)(+16L7F+#(+";3("C&0$%+#(+3.4?(3+3:"+6)(".'&%+6."-.%(3*! M.3.$%+,&"+$"#.%&*(:"+! 123*4)(3+#(+-)."00/$%%/0.)*4)*6$%/#)*,&"+-(3+B&%N:(3O+(*+323*4)(3+#(+3:"C(.--&%'(+E2+'$),".3+3:.C.+(%*"(+'&);"&3G+! 7+89+*<+J"&%#+:;/!!)0#)+=+(* <+K"B&%+P>&--(%?(+=+! 8)."00/$%%/0.)*4)*!3<.-$5(-)*,/0(%.-$5)*! H%3,('0$%+#(+B&?&?(3O+'$%3*":'0$%+#(+)$#4-(3+?;$);*".N:(3+Q5O+R+ 27/39 28/39

8 ! Systèmes de diagnostic! Système Pathfinder et Internist en médecine (supérieurs aux médecins)! Système d aide aux consommateurs (Whirlpool)! Systèmes de conception et configuration! Système XCON de DEC pour aider à la configuration de systèmes informatiques! Aide à la décision (e.g. financière)! Systèmes de détection de fraude (IRS aux USA, banques (cartes de crédit), prêts, )! Aide aux demandes de financement des particuliers! 123*4)(3+#(+'-&33./'&0$%+! 1ST1K7MFT+#(+-&+U616+! 5;)$%3*"&0$%+&:*$)&0N:(+#(+*>;$"4)(3+! 123*4)(3+#(+@(:+! P>&),.$%3+#:+)$%#(+&:D+#&)(3+E&%?-$V3&D$%%(3GO+$*>(--$O+B&'W?&))$%O+;'>('3+! J"$3+,"$?"43+&:+J!+! 1("*+X+'$%'(C$."+#(3+323*4)(3+3A&#&,*&%*+X+#(3+).-.(:D+>$30-(3+! 8"&#:'0$%+&:*$)&0N:(+! 123*4)(3+#(+*"&#:'0$%+#(+6-*&M.3*&+$:+#(+J$$?-(+! 8"&#:'0$%+#(3+)&%:(-3+#(+P&*(",.--&"+8":'W+'$),&%2+#&%3+YZ+-&%?:(3* 29/39 30/39! 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! 0. Depuis l Antiquité...! Bacon / Pascal / Descartes / Leibniz! Babbage & Ada de Lovelace / Boole! Réflexion sur les fondements des mathématiques 1. 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 31/39 32/39

9 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, ]! [6H1+4)%*<.;).%+\+! +]&+*"&#:'0$%+&:*$)&0N:(+! +](3+(D,("*3+%(+3$%*+,&3+#(3+(D,("*3+:%.C("3(-3+^_+! +](+9("'(,*"$%+(3*+-.).*;+ 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 " +9"$B-4)(+\+<-7720F#8<K.+4=4#F-.F2,#%2,#<-008=,,80<2,#0+<2,,8=42,#L# *****:",,)05*#<0<-/!$%)-*.)%*)=1<-$)0.)%*>%"(6)05*/11!$'(<)%*?*4)%*@1-"A!B,)%*C"()5DE*F* 33/39 34/39 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,...) 35/39 5. Apprentissage statistique et applications (~ )! Nouvelles méthodes subsymboliques (réseaux de neurones, algorithmes génétiques, réseaux bayésiens, chaînes de Markov,...)! Théorie de l apprentissage statistique (données i.i.d.)! Besoins industriels " On ne parle plus de connaissances! Perspectives :! Data mining ; Text mining ; Web mining! BIGGG Data! Systèmes à longue durée de vie " ++*2F-.4#12#%8#<-008=,,80<2#L### " #M24,#48/-08%=F+#%=7=F+2#2F#,N,F672,#<-73%2O2,#G+F+4-P602,## #$#%-0P.2#;=2# 36/39

10 Lesquelles de ces choses sont actuellement possibles?! `$:("+#;'())(%*+&:+,.%?V,$%?+! P$%#:."(+:%+C;>.':-(+-(+-$%?+#A:%(+"$:*(+3.%:(:3(+(%+)$%*&?%(+! P$%#:."(+:%+C;>.':-(+#&%3+-(+'(%*"(+#A:%(+?"&%#(+C.--(+! `$:("+#;'())(%*+&:+B".#?(+a+`$:("+#;'())(%*+&:+,$'W("+! 5;'$:C"."+(*+,"$:C("+:%+%$:C(&:+*>;$"4)(+#(+)&*>;)&0N:(+! b'"."(+:%(+>.3*$."(+.%*(%0$%%(--()(%*+#"c-(+! 5$%%("+:%+'$%3(.-+'$),;*(%*+#&%3+:%+#$)&.%(+,";'.3+#:+#"$.*+! 8"&#:."(+:%(+'$%C("3&0$%+(%*"(+:%+d"&%e&.3+(*+:%+6%?-&.3+(%+*(),3+";(-+E#&%3+-(3+#(:D+3(%3G+! Point de vue des sciences cognitives! Comprendre la cognition naturelle par des modèles informatiques! Point de vue de l ingénieur! Résoudre des problèmes difficiles par n importe quelle méthode! Point de vue du théoricien! Découvrir les lois universelles de la cognition "!3'.--&0$%+(%*"(+'(3+*"$.3+,c-(3+ 37/39 38/39! R. Callan : Artificial Intelligence. Palgrave MacMillan, 2003.! I. Millington : Artificial Intelligence for Games. Morgan Kaufmann, 2006.! Nilsson N. (98) : Artificial Intelligence : A new synthesis. Morgan Kaufmann, 1998.! E. Rich & K. Knight : Artificial Intelligence. McGraw-Hill, 1991! S. Russell & P. Norvig : Artificial Intelligence: A modern approach (3nd ed.). Prentice Hall, 2009 (Trad. française!: «!Intelligence artificielle!», Pearson Education, 2006, 1184 p.) 39/39