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L'intelligence artificielle
 




 

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Introduction - Histoire - Test de Turing - Recherche Heuristique

 

L'intelligence artificielle

 

 

Introduction

 

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A quoi s'intéresse l'intelligence artificielle ? D'une part, cette discipline cherche à créer des machines intelligentes simulant nos processus de raisonnement et d'acquisition des connaissances. D'autre part, avec ses modèles mathématiques et informatiques, elle sert à étudier nos facultés mentales. Ses domaines d'application sont la démonstration automatique de théorèmes, le traitement du langage écrit et oral, la vision, la robotique, les jeux, les systèmes experts, etc. Elle remet en question l’intelligence, la mémoire, la relation entre l’esprit et la matière, l’origine du langage, le raisonnement symbolique, le traitement de linformation. L'IA (intelligence artificielle) pose des questions telles que : peut-il y avoir de la pensée sans expérience, de l’esprit sans communication, de lintelligence sans vie ?

Les temps anciens

De tous temps, l’homme a imaginé une machine intelligente. Nous en trouvons déjà des traces dans l’Egypte ancienne (800 av. J.-C.) où la statue du Dieu Amon faisait un signe à la mort d'un pharaon pour désigner son successeur (elle était en fait activée par des prêtres). Dans l’Iliade, Homère décrit les automates du dieu forgeron Héphaïstos. Plus tard, au 1er siècle de notre ère, Héron l’Ancien, décrit une sorte de machine à vapeur dans son traité intitulé "Automates". Au Moyen-âge, la science, la légende et l'alchimie se partagent l'étude de l'automate. Les scientifiques du 16ème siècle font les premières tentatives de modélisation du corps humain en médecine.

Les temps modernes

C'est avec Descartes (et son homme-machine), Pascal et Leibniz que l'intelligence artificielle va vraiment évoluer. Mais le calculateur mécanique de ces deux derniers n'est pas encore programmable, il ne peut faire qu'une opération à la fois. Un des  premiers dispositifs programmables semble être le métier à tisser de Joseph-Marie Jacquard en 1805. Celui-ci utilise déjà des cartes perforées. L'idée des cartes est reprise plus tard par Charles Babbage (1792-1871) pour sa machine analytique dont  les pièces mécaniques manquent encore beaucoup de précision. IBM (autrefois "Tabulation machine compagny") est mandatée en 1891 pour gérer les données du recensement américain. Ce sont toujours des cartes perforées qui permettent d'entrer les données.

1900-1950 : précurseurs

La deuxième guerre mondiale voit l'application du premier calculateur électronique. Il apparaît à trois endroits en même temps : en Allemagne à la construction aéronautique, aux Etats-Unis aux calculs des tables d'artillerie, et en Grande- Bretagne à décrypter les codes secrets allemands. Grâce aux commutateurs électroniques, aux tubes à vide et aux transistors on a gagné beaucoup de temps de calcul. C'est John Neumann (1903-1957), qui imagine en 1946 l'architecture des ordinateurs d'aujourd'hui : d'un côté une unité centrale opérant sur les données, de l'autre, la mémoire et le programme. Il a donné un nom à ce que Babbage appelait "l'entrepôt" : la mémoire. Juste après la deuxième guerre mondiale, l'étude des machines intelligentes regroupent plusieurs domaines : les réseaux de neurones artificiels, la théorie du contrôle, et le traitement des symboles par des ordinateurs numériques. Le mathématicien anglais Alan Turing propose en 1950 ce qui pourrait être le meilleur test pour l'intelligence humaine : une conversation avec une machine. Si le testeur ne peut pas distinguer un interlocuteur humain d'une machine, alors celle-ci présente de l'intelligence. Mais ce test soulève encore aujourd'hui beaucoup de controverses concernant son objectif, ses règles. (Exemple de test en ANNEXE)

1956 : naissance de l'intelligence artificielle

La première génération de chercheurs en IA est représentée, entre autres, par Warren McCullough, et Walter Pitts qui cherchent à reproduire le réseau de neurones humain par des composants électriques (l'événement psychique minimal étant l'émission par une cellule nerveuse d'une impulsion "tout ou rien"). La manière dont l'interconnexion des cellules nerveuses peut, par une impulsion, exécuter des opérations logiques devient la base de la théorie connue sous le nom de "théorie des réseaux neuronaux formels". Mais c'est la deuxième génération de chercheurs en IA qui va faire naître officiellement cette discipline avec la conférence de Dartmouth en août 1956. C'est l'occasion pour les chercheurs (John McCarthy, Claude Shannon, Marvin Minsky, Allen Newell et Herbert Simon) de se rencontrer. Même si cette conférence a été peu concluante, il ressort l'idée que l'intelligence est la capacité de traiter des symboles. Newell et Simon travaillent déjà depuis quelques temps au premier programme d'IA : "The Logic theorist". Il réussit à démontrer 38 des 52 théorèmes du fameux "Principia mathematica" de Russel et Whitehead. La méthode appliquée à ce programme est heuristique : elle ne se base pas sur des algorithmes mais sur la recherche empirique de règles menant à des buts et sous-buts. (Schéma en ANNEXE) Cette méthode devient d'ailleurs une des caractéristiques de l'IA, elle a l'avantage de pouvoir résoudre des problèmes sans solutions algorithmiques ou dont les solutions algorithmiques sont trop compliquées pour les moyens informatiques (incapacité de surmonter le coût de la recherche de toutes les possibilités). Le langage universel de programmation en IA est mis au point par McCarthy en 1957, il s'appelle LISP (List Processing). Son concepteur travaille au MIT  (Massachuset Institute of Technology), un des trois principaux centres de recherche en IA avec Carnegie Mellon et Stanford. Ce langage de programmation est dit "évolué", c'est-à-dire que ces énoncés sont en anglais courant, et qu'une seule de ses instructions permet à la machine de faire plusieurs opérations. Un programme écrit en langage évolué tourne en deux temps : un "compilateur" traduit les énoncés en langage machine avant que celle-ci les exécute. Deux tendances se dessinent alors dans la recherche en l'IA : l'une qui cherche à comprendre les processus cognitifs humains en les simulant par une machine (nous parlons de systèmes adaptatifs), l'autre qui veut développer une intelligence fondée sur la machine (nous parlons cette fois de systèmes experts). Cette dernière tendance va supplanter la première jusqu'en 1982 où nous observons un retour aux systèmes adaptatifs.

         

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  Dernière mise à jour : 25/02/2017