Module 1 - Aux origines : l'intelligence artificielle symbolique on INF1901 - Initiation à l'IA : concepts et réflexions

Turing et la question fondatrice (1950)

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Turing et la question fondatrice (1950)

Alan Turing adolescent, vers 1928. Domaine public — Wikimedia Commons.

Le moment

En 1950, peu après la fin de la Seconde Guerre mondiale, le mathématicien britannique Alan Turing publie un article intitulé Computing Machinery and Intelligence. L’article commence par une question qui occupera tout un domaine pendant les décennies suivantes :

Deux paris rivaux (1956-1958)

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Deux paris rivaux (1956-1958)

Le moment : l’été 1956 à Dartmouth

À l’été 1956, un petit groupe de chercheurs se réunit pendant deux mois sur le campus du Dartmouth College, dans le New Hampshire, pour un atelier qui est considéré comme l’acte de naissance de la discipline. L’expression « intelligence artificielle » apparaît pour la première fois dans la proposition de financement de cet atelier, rédigée l’année précédente par le jeune mathématicien John McCarthy. Le mot est choisi en partie pour marquer une rupture avec une étiquette alors dominante, la cybernétique.

L'âge d'or symbolique : chercher et raisonner

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L’âge d’or symbolique : chercher et raisonner

Résoudre, c’est explorer

Une fois le pari symbolique posé, il reste une question pratique : comment faire raisonner une machine ? Les pionniers de l’IA trouvent une réponse très générale, parce qu’elle s’applique à des problèmes très différents. Presque tout problème peut se reformuler comme l’exploration d’un espace de possibilités.

Prenons l’exemple d’un labyrinthe. À chaque instant, vous êtes dans une certaine position, qu’on appelle un état. À partir de cet état, quelques actions sont possibles (avancer, tourner à gauche, tourner à droite), et chacune mène à un nouvel état. L’ensemble de tous les états atteignables forme une grande arborescence, l’espace d’états (state space). Résoudre le labyrinthe revient alors à trouver un chemin dans cette arborescence, depuis l’état de départ jusqu’à l’état-but (la sortie).

Représenter le monde

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Représenter le monde

Le sens, angle mort de la machine

Les chapitres précédents ont présenté plusieurs programmes. Le Logic Theorist démontrait des théorèmes, Deep Blue gagnait aux échecs et ELIZA tenait une conversation. Tous faisaient cependant la même chose : ils manipulaient des symboles d’après leur forme, selon des règles. Par exemple, ELIZA repérait le mot « mère » sans savoir ce qu’est une mère. On parle dans ce cas du niveau de la syntaxe, qui consiste à agencer correctement des symboles sans tenir compte de leur sens.

Capturer l'expertise : les systèmes experts

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Capturer l’expertise : les systèmes experts

Rétrécir et codifier le monde pour réussir

Le chapitre « Représenter le monde » s’est terminé sur un constat : on ne peut pas écrire le sens commun, parce qu’il n’a pas de limite. Les chercheurs des années 1970 en tirent une conclusion pratique. Si le savoir général est hors d’atteinte, il faut viser un savoir plus étroit.

L’idée est la suivante. Au lieu de chercher une intelligence générale, on choisit un seul domaine bien délimité (diagnostiquer une infection, configurer un ordinateur, prospecter un gisement minier) et on tente d’y reproduire la compétence d’un seul expert. Dans un domaine spécialisé, le savoir-faire d’un expert ressemble souvent à un grand ensemble de règles de la forme si telles conditions, alors telle conclusion. Le médecin qui raisonne « si le patient a de la fièvre et telle bactérie dans le sang, alors prescrire tel antibiotique » applique une règle. Si on recueille assez de ces règles et qu’on les inscrit dans la machine, celle-ci devrait raisonner comme l’expert, du moins dans ce domaine. C’est le principe des systèmes experts, qu’on peut résumer par la formule suivante : connaissance = règles explicites.

Les hivers et la bascule

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Les hivers et la bascule

Pieter Bruegel l'Ancien, Les Chasseurs dans la neige (1565), Kunsthistorisches Museum, Vienne. Domaine public, via Wikimedia Commons.

Travail noté 1

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Vous êtes le moteur d’inférence : un système expert (travail noté 1)

Au Module 1, nous avons vu qu’avant l’apprentissage automatique (que nous commencerons à étudier en détail au module 2), la grande idée de l’IA « classique » (le GOFAI) était de capturer la connaissance dans des règles explicites. Les systèmes experts sont l’aboutissement de cette idée. Ils comportent une base de règles si… alors…, une base de faits (le cas qu’on traite) et un moteur d’inférence, qui compare les deux, déclenche les règles applicables et en tire de nouvelles conclusions, jusqu’au diagnostic final.