Cours sur l'Intelligence Artificielle

Le terme d'Intelligence Artificielle est datée aux années 60 et attribuée à Marvin Minsky du MIT, avec en particulier son article intitulé Steps toward Artificial Intelligence.

Depuis on cherche, sans grand succès, à définir ce qu'est l'Intelligence Artificielle. Certains estiment que le choix de ce terme est vraiment malheureux.

Définitions et caractérisations de l'IA

Définition par différentiation

Qu'est-ce que l'intelligence ? C'est le propre de l'homme.

Définition par différentiation (parallèle avec l'âme). Cette définition de l'intelligence exclut l'idée même d'intelligence artificielle.

Définitions reposant sur le concept d'Intelligence

Cela tourne un peu en rond... qu'est-ce que l'intelligence ?

Définition liée à la compréhension des facultés humaines

vision sciences-cognitives.

Définitions prenant l'humain comme référence

Turing : voir plus loin.

Le test de Turing

Article de 1950 : Computing Machinery and Intelligence. Idée : ne pas définir l'IA mais la tester.

Protocole : un individu communique à l'aide d'un terminal d'ordinateur avec un interlocuteur invisible. Il doit décider si l'interlocuteur est un être humain ou un système d'IA imitant un être humain.

Construire un cerveau artificiel en imitant moins la physiologie du modèle humain, que son comportement logique, les "états de pensée" étant équivalents aux instructions de la machine.

Prédiction de Alan Turing : 30 % de réussite pour une machine discutant avec une personne non avertie pendant 5 minutes.

équivalence... des modèles de calcul (machine de Turing, lambda-calcul, etc.). liens avec calculabilité et complexité.

vision informatique : imiter le comportement, pas le fonctionnement.

Définitions liées à la difficulté des problèmes visés

Autres caractérisations

pouvoir s'expliquer et discuter avec des experts humains avoir conscience de soi-même

Jalons dans l'histoire de l'IA

• 1952 à 1969 : période euphorique, on annonce
  • le remplacement des experts humains par des systèmes experts,
  • compréhension du langage naturel
• 1966 à 1974 : on comprend la difficulté de la tache
  • le remplacement des experts humains par des systèmes experts : échec, raisonnement ok, manque la connaissance, goulot d'étranglement de l'IA
  • compréhension du langage naturel : échec, trop difficile, impossible ?
• 1988 à 1993, hiver de l'IA : ralentissement des recherches en IA à cause des promesses non tenues

Aujourd'hui, le domaine existe et est indiscutablement actif et présente une diversité remarquable :

• reconnaissance de formes ;
• TALN ;
• traduction automatique ;
• interfaces intelligentes ;
• apprentissage automatique, fouille de données, fouille de textes ;
• diagnostic, systèmes experts, SBC (médical, bourse, panne, etc.) ;
• jeux (échecs, dames, Go) : échec des algos classiques ;
• ordonnancement, satisfaction de contraintes ;
• optimisation de parcours ou de charge -> NP ;