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[VA] Questions sur les modèles mathématiques/informatiques




  1. #1
    Dhalsim
    bonjour,

    Sur quels principes reposent votre vision de l'intelligence artificielle ?
    - des rêgles extrèmement simples appliquées méthodiquement à des cellules comme dans le cas du Jeu de la Vie ?
    - un système reproduisant le fonctionnement des neurones ou du système cérébral du Vivant ?
    - un autre système ?


    Quelles sont d'après vous les limites des modèles mathématiques/informatiques quand il s'agit de reproduire des phénomènes naturels ? (apprentissage, évolution, intelligence, ou autres applications comme la propagation de feux, d'épidémies, la colonisation bactérienne ou cellulaire, etc...)

    La notion d'intelligence articielle a probablement beaucoup évolué depuis ses prémisces, pourriez-vous nous donner un bref historique des inventions/découvertes qui ont rythmé son évolution ?

    merci d'avance pour vos reponses

    -----


  2. #2
    J.P Rennard
    Bonjour,
    Citation Envoyé par Dhalsim
    bonjour,

    Sur quels principes reposent votre vision de l'intelligence artificielle ?
    - des rêgles extrèmement simples appliquées méthodiquement à des cellules comme dans le cas du Jeu de la Vie ?
    - un système reproduisant le fonctionnement des neurones ou du système cérébral du Vivant ?
    - un autre système ?
    L'IA est (injustement) célèbre pour ses échecs. Alors que l'on pensait à l'origine arriver rapidement à des résultats époustouflants, il a fallu attendre 1997 pour qu'un logiciel épaulé par une puissance informatique colossale parvienne à vaincre le champion du monde d'échec.
    La méthode utilisée jusque dans les années 1980 consistait à construire des programmes maitrisant implicitement l'ensemble du problème posé. On pensait alors qu'il suffirait d'augmenter la puissance informatique pour arriver à de meilleurs résultats. Par exemple, un système expert connaît "toutes" les situations possibles et est capable d'en inférer les liens. Les succès sont réels. Ces systèmes sont capables dans certains cas d'une expertise équivalente à celle des plus grands spécialistes.
    Cette méthode est très efficace dans certains domaines spécialisés, mais elle est très limitée dès qu'il s'agit de répondre à des problèmes de simple bon sens. Les méthodes classiques d'intelligence artificielle éprouvent par exemple les plus grandes difficultés à résoudre un problème apparemment aussi simple que l'évitement d'obstacles par un robot.
    Depuis les années 1980, de nouvelles méthodes (dite bottom-up) cherchent à "partir du bas", c'est l'association de comportements simples qui conduit alors à l'intelligence. Exemple célèbre, si l'on veut construire un robot qui suit les murs, il suffit de le doter de deux comportements élémentaires: si le mur est trop loin s'en approcher, s'il est trop près s'en éloigner.
    Les approches bottom-up de l'IA sont extrêmement diverses (intelligence collective, intelligence artificielle située...) et je ne peux les présenter ici, mais les résultats sont prometteurs. L'avenir de l'IA passe très probablement par une association des méthodes plus classiques avec ces méthodes modernes.

    Quelles sont d'après vous les limites des modèles mathématiques/informatiques quand il s'agit de reproduire des phénomènes naturels ? (apprentissage, évolution, intelligence, ou autres applications comme la propagation de feux, d'épidémies, la colonisation bactérienne ou cellulaire, etc...)
    C'est un double problème: philosophique et technique.

    D'un point de vue philosophique, certaines théories (fortement appuyées par les résultats de la logique mathématique) posent qu'un système "calculatoire" est apte à reproduire l'ensemble des mécanismes physiques. L'essentiel est dans les propriétés, non dans la matérialité.
    Pour l'heure, même s'il est scientifiquement fortement soutenu, ce point de vue reste une question d'opinion, de choix philosophique.

    D'un point de vue technique, il y a d'abord un écueil de puissance (les systèmes réels sont très complexes) mais aussi un écueil théorique. Pour l'heure, nous ne savons par exemple pas comment construire des modèles aptes à produire un vrai processus évolutif ("ouvert").

    Néanmoins, nous disposons maintenant d'outils réellement révolutionnaires, nous permettant d'aller plus loin que jamais. Pour les cas évoqués (feux de forêt, épidémies...), les automates cellulaires permettent (mais au prix de grosses difficultés) la réalisation de modèles extrêmement performants.

    La notion d'intelligence articielle a probablement beaucoup évolué depuis ses prémisces, pourriez-vous nous donner un bref historique des inventions/découvertes qui ont rythmé son évolution ?

    merci d'avance pour vos reponses
    C'est là une question qui nécessiterait un livre entier. Internet foisonne de ressources à ce sujet. Je serai donc très bref.

    L'acte de naissance théorique de la vie artificielle remonte à 1950 avec un article d'Alan Turing "L'ordinateur et l'intelligence", où il posait la question : "Les machines peuvent-elles penser ?"
    L'expression "Artficial Intelligence" a été proposée en 1956 lors d'un congrès fameux.

    Très tôt deux démarches différentes ont été proposées.
    La première repose sur l'approche dite "symbolique" où l'on cherche à reproduire un comportement intelligent à partir d'un programme explicitant l'ensemble des inférences. L'archétype en est les systèmes experts.
    La seconde est dérivée de la cybernétique et s'appuie sur les systèmes adaptatifs. Les réseaux de neurones remontent ainsi aux années 1940.

    Les méthodes actuelles cherchent à s'appuyer sur une forme dite "émergente" d'intelligence. L'IA repose alors sur les interactions entre règles et comportements élémentaires, mais aussi sur les interactions avec l'environnement (dans le sens le plus large du terme).

    J.P Rennard

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