GPA-759. Réseaux de neurones et intelligence artificielle

Transcription

1 GPA-759 Réseaux de neurones et intelligence artificielle

2 Introduction à l intelligence artificielle

3 Définition de l intelligence artificielle L Intelligence Artificielle est l étude des moyens pour que l ordinateur : accomplisse des tâches qui sont présentement mieux réalisées par les humains. acquiert des capacités intellectuelles comparables à celles des êtres humains. extrait du livre «Manuel d intelligence artificielle» de Frécon & Kazar, PI Poly, 2009.

4 Domaines d application de l IA Tâches routinières Robotique Vision Perception Parole Tâches formelles Langages naturels Réseaux neuroniques Systèmes experts Sens commun

5 Domaines de l intelligence artificielle Tâches routinières Perception Vision Parole Langage naturel Compréhension Génération Traduction Sens commun Robotique

6 Tâches formelles Jeux Échecs Backgammon Dames Mathématiques Géométrie Logique Calcul intégral Preuves de théorèmes

7 Systèmes experts Ingénierie Conception Réparation, déverminage Planification industrielle Analyse scientifique Diagnostique médical Analyse financière

8 Réseaux de neurones artificiels Classification Apprentissage supervisé et non-supervisé Perceptron multicouche Réseaux auto-organisés Simulations biologiques Imagerie et reconnaissance de formes

9 Corrolaire à la définition de l IA Domaines où l ordinateur surclasse l humain : Calculs numériques Mémorisation Tâches répétitives Caractéristiques Pas d intelligence Activités mécaniques

10 But de l Intelligence artificielle Accroître les performances de l ordinateur dans des activités où l humain réussit mieux

11 Éléments d un système à base de connaissance Connaissances État initial But

12 Exemple: jeu de tic-tac-toe

13 Exemple: jeu d échecs

14 Recherche en IA Connaissances Représentation script règles poids de connexion Acquisition expertise humaine apprentissage supervisé, par l exemple apprentissage non-supervisé

15 Recherche dans l espace d états Profondeur d abord Ventilation d abord Minimisation d erreur Activation synchrone Activation asynchrone

16 Approches en IA 1. Symbolique 2. Connexioniste

17 L hypothèse symbolique (Newell et Simons, ~1976) Assomption Un système physique symbolique est constitué d un ensemble d unités, appelés symboles, qui sont des formes physiques qui peuvent être des composantes d un autre type d unité, appelé expression ou structure de symboles. Une expression est donc composée d instances de symboles reliés physiquement les uns aux autres. À tout moment, le système contient une collection de processus qui opèrent sur ces expressions pour en produire d autres: on aura des processus de création, de modification, de reproduction et de destruction. Un système physique symbolique est une machine qui produit dans le temps une collection évolutive de structures de symboles. Un tel système existe dans un monde d objets qui englobe les expressions symboliques elles-mêmes.

18 Hypothèse Un système physique symbolique possède tous les moyens nécessaires et suffisants pour produire des actions générales intelligentes.

19 Test de Turing A B

20 Architecture d un système expert Usager Faits Expertise Base de connaissances Machine d inférence

21 Avantages des systèmes experts Accessible Coût réduit Permanence Expertise multiple Sureté Explications du raisonnement Réponse rapide Non-émotivité Tuteur intelligent Base de données intelligente

22 Approche connexioniste Paradigme du cerveau Parallélisme massif Connaissance Distribuée Poids des connexions Recherche de solution Activation synchrone ou asynchrone des neurones Voie de recherche de solutions pour des problèmes faciles pour un humain mais très difficiles pour un ordinateur Reconnaître un visage Conduire sous la pluie

23 Avantages des systèmes connexionistes Stockage réparti (tolérance aux fautes) Dégradation graduelle des performances Mémorisation associative (par contenu). Rappel partiel. Extrapolation et interpolation des données Plasticité Portion de réseau détruite transfert dans une autre partie par apprentissage.