Notes du cours “Introduction `a l'Intelligence Artificielleâ€‌

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  • Notes du cours

    Introduction a lIntelligence Artificielle

    Meghyn Bienvenu

    Ces notes ont ete preparees pour un cours du niveau L3 oert en tele-

    enseignement par lUniversite Aix-Marseille 1 en 2007-2008 et 2008-2009.

    Elles se basent sur le livre suivant :

    Artificial Intelligence : A Modern Approach

    de Stuart Russell et Peter Norvig.

  • Chapitre 1: Introduction a lintelligence

    artificielle

    Lintelligence artificielle, de quoi sagit-il ?

    Je dois avouer que jai eu un peu de mal a ecrire ce premier chapitre caril nexiste pas vraiment de consensus sur la definition du terme intelligenceartificielle(il ny en a meme pas sur le terme intelligence ! !). Commenconsdonc par citer quelques definitions (ou tentatives de definitions) que lon peuttrouver dans la litterature :

    letude des facultes mentales a laide des modeles de type calcu-latoires (Charniak et McDermott, 1985)

    conception dagents intelligents (Poole et al., 1998)

    discipline etudiant la possibilite de faire executer par lordina-teur des taches pour lesquelles lhomme est aujourdhui meilleurque la machine (Rich et Knight, 1990)

    lautomatisation des activites associees au raisonnement humain,telles que la decision, la resolution de problemes, lapprentissage,... (Bellman, 1978)

    letude des mecanismes permettant a un agent de percevoir, rai-sonner, et agir (Winston, 1992)

    letudes des entites ayant un comportement intelligent (Nilsson,1998)

    Jajoute egalement quelques des definitions que mes etudiants de lan dernieront proposees parce quelles me semblent toutes interessantes :

    raisonner dune maniere autonome et egalement sadapter auxchangements de lenvironnement... construction des machines quiressemblent a letre humain ( vision, comprehension,...)

    la construction de programmes informatiques qui sadonnent ades taches qui sont, pour linstant, accomplies de facon plus satis-faisante par des etres humains car elles demandent des processusmentaux de haut niveau tels que la memoire et les sentiments

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  • lintelligence, c est la capacite a comprendre les trucs... L in-telligence artificielle cest si le logiciel apprend tout seul

    lintelligence artificielle est un ensemble de techniques visant atenter dapprocher le raisonnement humain

    Comme vous pouvez remarquer, ces definitions saccordent sur le fait quelobjectif de lIA est de creer des systemes intelligents, mais elles dierentsignificativement dans leur facon de definir lintelligence. Certaines se foca-lisent sur le comportement du systeme, tandis que dautres considerent quecest le fonctionnement interne (le raisonnement) du systeme qui importe.Une deuxieme distinction peut etre faite entre celles qui definissent lintelli-gence a partir de letre humain et celles qui ne font pas reference aux humainsmais a un standard de rationalite plus general. On peut donc decliner quatrefacons de voir lintelligence artificielle :

    creer des systemes qui se comportent comme les etres humains cettedefinition operationelle de lIA fut promue par Alan Turing, qui in-troduisuit son fameux test de Turing selon lequel une machine estconsideree comme intelligente si elle peut converser de telle maniereque les interrogateurs (humains) ne peuvent la distinguer dun etrehumain 1.

    creer des systemes qui pensent comme des etres humains si lonadhere a cette deuxieme definition, cela implique que lIA est unescience experimentale, car il faut comprendre au prealable la facondont pensent les humains (sinon, comment savoir si une machine pensecomme un homme ?) et ensuite evaluer les systemes par rapport a leurssimilarites avec le raisonnement humain.

    creer des systemes qui pensent rationnellement selon cette definition,les systemes doivent raisonner dune maniere rationnelle, cest a direen suivant les lois de la logique. Cette approche peut etre critiquee caril semble que certaines capacites (la perception, par exemple) ne sontpas facilement exprimables en logique. De plus, ce standard de ratio-nalite ne peut pas etre atteint en pratique car la technologie actuellene permet pas de realiser des calculs aussi complexes.

    creer des systemes qui possedent des comportements rationnels cettederniere definition de lIA concerne le developement des agents quiagissent pour mieux satisfaire leurs objectifs. On remarque que cettedefinition est plus generale que la precedente car raisonner logiquementpeut etre une facon dagir rationnellement mais nest pas la seule (par

    1. Des versions plus elaborees du test de Turing ont ete introduites par la suite pour

    tester egalement les capacites de perception et de laction physique.

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  • exemple, le reflexe de retirer sa main dun objet brulant est rationnelmais nest pas le resultat dune inference logique).

    Ajoutons que dans la realite, ces distinctions nont pas forcement une in-fluence aussi grande que lon pourrait imaginer sur la facon dont la rechercheen lA est menee. Les chercheurs nont pas tous un avis tres precis sur ceque doit etre lobjectif ultime de lIA, mais trouvent tout simplement queles questions soulevees par ce domaine sont interessantes et meritent detreetudiees.

    Une courte histoire de lIA

    Voici quelques etapes importantes dans lhistoire de lIA :

    Gestation de lIA (1943-1955) Pendant cette periode furent menes lespremiers travaux qui peuvent etre consideres comme les debuts de lin-telligence artificielle (meme si le terme nexistait pas encore). On peutciter les travaux de McCulloch et Pitts qui ont introduit en 1943 unmodele de neurones artificiels. Quelques annees apres, Hebb proposaune regle pour modifier des connections entres neurones, et Minsky etEdmonds construisirent le premier reseau de neurones. Ce fut aussidurant cette periode que Turing publia son fameux article dans lequelintroduit le test de Turing.

    Naissance dIA (1956) Cest durant cette annee quun petit groupe din-formaticiens interesses par letude de lintelligence se reunirent pourune conference sur ce theme. Cette conference dura deux mois ( !), etpermit de poser les fondements de lintelligence artificelle (nom qui futchoisi a lissue de cette conference)

    Espoirs grandissants (1952-1969) Ce fut une periode tres active pourle jeune domaine de lIA. Un grande nombre de programmes furentdeveloppes pour resoudre des problemes dune grande diversite. Lesprogrammes Logic Theorist (par Newell et Simon) et Geometry Theo-rem Prover (Gelernter) furent en mesure de prouver certains theoremesmathematiques (tous deja connus, mais en trouvant parfois une preuveplus elegante). Le General Problem Solver de Newell et Simon reussissaitquant a lui a resoudre des puzzles simples avec un raisonnement sem-blable au raisonnement humain. Samuel crea un programme jouant (aun niveau moyen) aux dames. Des etudiants de Minsky travaillerent surles petits problemes (microworlds) tels que les problemes danalogie(probemes du meme type que ceux des tests de QI), donnant naissanceau programme ANALOGY, ou encore les manipulations de cubes (le

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  • fameux blocks world) avec lidee daugmenter la complexite petit apetit pour developer des agents intelligents. McCarthy publia un ar-ticle devenu celebre dans lequel il traite des programmes qui ont dusens commun. La recherche sur les reseaux de neurones fut egalementpoursuivie. Ce fut aussi lepoque du Shakey, le premier robot a etrecapable de raisonner sur ses propres actions.

    Premieres Deceptions (1966-1973) Il devint durant ces annees de plusen plus evident que les predictions faites par les chercheurs en lA avaientete beaucoup trop optimistes. Ce fut le cas par exemple pour la tra-duction automatique. Les chercheurs navaient compte que 5 ans pourrealiser un traducteur automatique, mais se sont vite rendu compte queleur approche purement syntaxique netaient pas susante (pour bientraduire un texte, il faut dabord le comprendre). Cet echec a provoquelannulation en 1966 de tout le financement du gouvernement americainpour les projets de traduction automatique. De grandes deceptions seproduisirent egalement lorsque les chercheurs en IA essayerent dappli-quer leurs algorithmes aux problemes de grande taille, et decouvrirentalors quils ne fonctionnaient pas, par manque de memoire et de puis-sance de calcul. Ce fut une des critiques adressee a lIA dans le rap-port de Lighthill de 1973, qui provoqua larret du financement de laquasi-totalite des projets en IA de Grande Bretagne. Et comme si celane susait pas, Minsky et Papert prouverent dans leur livre Percep-trons de 1969 que les reseaux de neurones de lepoque ne pouvaientpas calculer certaines fonctions pourtant tres simples 2, ce qui mit encause toute la recherche en apprentissage automatique, entranant unecrise dans cette branche de lIA.

    Systemes Experts (1969-1979) Le premier systeme expert, appele DEN-DRAL, fut cree en 1969 pour la tache specialisee consistant a determinerla structure moleculaire dune molecule etant donnes sa formule et lesresultats de sa spectrometrie de masse. DENDRAL, comme toutesles systemes experts, est base sur un grand nombre de regles heu-ristiques (nous reviendrons sur ce terme en detail dans la suite ducours) elaborees par des experts humains. Apres le succes du DEN-DRAL, dautres systemes dexperts furent crees, notamment le systemeMYCIN, qui realisait un diagnostic des infections sanguines. Avec 450regles, MYCIN reussissait a diagnostiquer a un niveau proches des ex-perts humains et considerablement meilleur que celui les jeunes medecins.

    LIA dans lIndustrie (1980-present) Au debut des annees 80, lenter-

    2. Par exemple, ils demontrerent quil nexistait pas de reseau de neurones capable de

    distinguer deux nombres ecrits en binaire.

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  • prise DEC commenca a utiliser un systeme expert daide a la confi-guration de systemes informatiques, ce qui leur permit