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1 Chapitre 1 : Introduction à L’Intelligence Artificielle (IA) I. Introduction

1 Chapitre 1 : Introduction à L’Intelligence Artificielle (IA) I. Introduction Le but de ce chapitre est de faire une introduction sur l’intelligence artificielle en commençant par des définitions de base. II. Quelques définitions II.1. Donnée, information, connaissance Donnée Une donnée est le résultat direct d'une mesure. Elle peut être collectée par un outil de supervision, par une personne ou être déjà présente dans une base de données par ex. Une donnée seule ne permet pas de prendre une décision sur une action à lancer. Exemple : Par exemple, pour le mois dernier, les données suivantes ont été relevées : • 1 217 incidents enregistrés au centre de services • 98 changements ont été mis en production Information Une information est une donnée à laquelle un sens et une interprétation ont été donnés. Une information permet de prendre une décision (d'échelle locale ou à petite échelle) sur une action à mener. Exemple : les données précédentes sont interprétées de la manière suivante : • augmentation de 240 % du nombre d'incidents par rapport au mois précédent • augmentation de 15 % du nombre de changements mis en production par rapport au mois précédent Connaissance La connaissance est le résultat d'une réflexion sur les informations analysées en se basant sur : • ses expériences, ses idées, ses valeurs, les avis d'autres personnes consultées pour l'occasion • sa propre expertise et celle de ses pairs II.2.Intelligence, raisonnement, rationalité Intelligence : l'intelligence est un concept très difficile à saisir. - L’intelligence est une capacité à saisir le réel. (Fides et Ratio, 1999) - L'intelligence, ce n'est pas ce que l'on sait mais ce que l'on fait quand on ne sait pas. (J. Piaget) 2 - L'intelligence est la capacité à comprendre un contexte nouveau, et à réagir à cette nouvelle situation de façon adaptée. (R. Atkinson) - (Petit Robert) "La faculté de connaître et comprendre, incluant la perception, l'apprentissage, l'intuition, le jugement et la conception." - (Dictionnaire American Heritage ) "La faculté de connaître et de raisonner." - (Newell et Simon) : "Application de la connaissance à la résolution de problèmes" On peut dire: L’intelligence est la Capacité à percevoir un environnement et à agir rationnellement et de manière adaptative sur celui-ci. Raisonnement La génération de nouvelles connaissances par inférence. Des technique d’inférence : déduction, abduction, induction Rationalité Un système est rationnel s’il opère de manière approprié compte tenu de ce qu’il sait. 3 III. Intelligence artificielle III.1. Objectifs • Etudier et analyse les comportements humains réputés intelligents afin de les reproduire a l’aide d’un ordinateur. • Transposer différentes formes d’intelligence en données qu’un ordinateur peut exploiter face à un problème précis. III.2. Définitions et Principes - l'étude des facultés mentales à l'aide des modèles de type calculatoires" (Charniak et McDermott, 1985) - « conception d'agents intelligents" (Poole et al., 1998) - discipline étudiant la possibilité de faire exécuter par l'ordinateur des tâches pour lesquelles l'homme est aujourd'hui meilleur que la machine" (Rich et Knight, 1990) - l'automatisation des activités associées au raisonnement humain, telles que la décision, la résolution de problèmes, l'apprentissage,..." (Bellman, 1978) - l'étude des mécanismes permettant à un agent de percevoir, raisonner, et agir" (Winston, 1992) - l'études des entités ayant un comportement intelligent" (Nilsson,1998 On résume : A. Point de vu cognitif Une science dont le but est d’analyser et de modéliser les processus cognitifs tels que la représentation des connaissance et le raisonnement B. Point de vu informatique Une branche de l’informatique qui concerne la conception et la réalisation de système informatiques montrant des caractéristiques qui sont du ressort de l’intelligence humaine : comprendre le langage naturel, apprendre, raisonner, … Question : Quand fait-on appel à l’IA ? Réponse : Quand l’informatique classique est difficilement ou pas du tout applicable : 1. Une solution algorithmique est impossible à mettre en œuvre 2. Il n’existe pas de solution algorithmique : les experts humains font appel à des connaissances heuristiques 3. L’expertise est plutôt qualitative, peu structurée, vague, incertaine, incomplète et /ou évolutive 4. Les utilisateurs souhaitent obtenir des explications sur le raisonnement du système III.3. Comment voir l’IA ? On peut donc décliner quatre façons de voir l'intelligence artificielle : 4 1. créer des systèmes qui se comportent comme les êtres humains : cette définition opérationnelle de l'IA fut promue par Alan Turing, qui introduisit son fameux « test de Turing" selon lequel une machine est considérée comme intelligente si elle peut converser de telle manière que les interrogateurs (humains) ne peuvent la distinguer d'un être humain. Test de Turing Alan Turing, né à Londres en 1912, il est surtout reconnu pour avoir été l'un des grands défenseurs de l'Intelligence Artificielle. Le test ressemble au jeu enfantin " Devine qui suis-je ?", où l'un des deux enfants doit reconnaître l'identité que l'autre simule. Principe de test de Turing Un questionneur (individu) communique à l'aide d'un terminal d'ordinateur avec un interlocuteur invisible (ordinateur). Il doit décider si l'interlocuteur est un être humain ou un système d'IA imitant un être humain. Selon Turing une machine est intelligente si, en aveugle, un humain ne sait dire s’il parle à celle- ci ou à un autre humain ; L’Ordinateur qui va passer le test de Turing devrait posséder les fonctionnalités suivantes : • Le traitement du langage naturel : lui permettra de communiquer sans problèmes • La représentation des connaissances : grâce à laquelle stockera ce qu’il sait ou entend • Le raisonnement automatisé : qu’il emploiera pour répondre aux questions et tirer des conclusions en utilisant les informations mémorisées • L’apprentissage : qui lui permettra de s’adapter à de nouvelles circonstances ; Le test évite toute interaction physique directe entre le questionneur et l’ordinateur. Pour cela, ce dernier doit être doté : • Un dispositif de vision informatique : pour percevoir des objets • De capacités robotiques : pour manipuler des objets et se déplacer. 2. créer des systèmes qui pensent comme des êtres humains :- si l'on adhère à cette deuxième définition, cela implique que l'IA est une science expérimentale, car il 5 faut comprendre au préalable la façon dont pensent les humains (sinon, comment savoir si une machine pense comme un homme ?) et ensuite évaluer les systèmes par rapport à leurs similarités avec le raisonnement humain. 3. créer des systèmes qui pensent rationnellement : selon cette définition, les systèmes doivent raisonner d'une manière rationnelle, c'est-à-dire en suivant les lois de la logique. Cette approche peut être critiquée car il semble que certaines capacités (la perception, par exemple) ne sont pas facilement exprimables en logique. De plus, ce standard de rationalité ne peut pas être atteint en pratique car la technologie actuelle ne permet pas de réaliser des calculs aussi complexes. 4. créer des systèmes qui possèdent des comportements rationnels. Cette dernière définition de l'IA concerne le développement des agents qui agissent pour mieux satisfaire leurs objectifs. On remarque que cette définition est plus générale que la précédente car raisonner logiquement peut être une façon d'agir rationnellement mais n'est pas la seule (par exemple, le réflexe de retirer sa main d'un objet brulant est rationnel mais n'est pas le résultat d'une inférence logique). III.4. Courte histoire de l'IA Voici quelques étapes importantes dans l'histoire de l'IA : • Gestation de l'IA (1943-1955) Pendant cette période furent menés les premiers travaux qui peuvent être considérés comme les débuts de l'intelligence artificielle (même si le terme n'existait pas encore). On peut citer les travaux de - McCulloch et Pitts qui ont introduit en 1943 un modèle de neurones artificiels. - Quelques années après, Hebb proposa une règle pour modifier des connections entres neurones, - et Minsky et Edmonds construisirent le premier réseau de neurones. - Aussi, durant cette période Turing publia son fameux article dans lequel introduit le test de Turing. • Naissance d'IA (1956) C'est durant cette année qu'un petit groupe d'informaticiens intéressés par l’étude de l'intelligence se réunirent pour une conférence sur ce thème. Cette conférence dura deux mois ( !), et permit de poser les fondements de l'intelligence artificielle (nom qui fut choisi à l'issue de cette conférence) • Espoirs grandissants (1952-1969) Ce fut une période très active pour le jeune domaine de l'IA. Un grand nombre de programmes furent développés pour résoudre des problèmes d'une grande diversité. 6 - Les programmes Logic Theorist (par Newell et Simon) et Geometry Theorem Prover (Gelernter) furent en mesure de prouver certains théorèmes mathématiques. - Le General Problem Solver de Newell et Simon réussissait quant à lui à résoudre des puzzles simples avec un raisonnement semblable au raisonnement humain. - Samuel créa un programme jouant (à un niveau moyen) aux dames. - La recherche sur les réseaux de neurones fut également poursuivie. - Ce fut aussi l'époque du Shakey, le premier robot à être capable de raisonner sur ses propres actions. • Premières Déceptions (1966-1973) Il devint durant ces années de plus en plus évidentes que les prédictions faites par les chercheurs en IA avaient été beaucoup trop optimistes. - Ce fut le cas par uploads/Philosophie/chapitre-01.pdf