Chapitre 1 - Université de Moncton
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GIND5439 Systèmes Intelligents Chapitre 1: Intelligence artificielle Contenu du chapitre Approches vs Intelligence artificielle Définition de l’intelligence Historique Le test de Turing GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 2 Approches Science cognitive Ingénieurs Machines avec de l’intelligence d’un humain IA faible Utilisent des ordinateur pour faire des choses intelligentes, peu importe comment l’être humain fonctionne. IA forte L’IA est la seule façon de déterminer comment l’être humain fonctionne. Machine ayant un comportement intelligent mais inférieur aux humains. L’ordinateur comme un métaphore du cerveau est l’approche dominante des 60 dernières années. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 3 Qu’est-ce que l’intelligence artificielle? C’est l’émulation du comportement humain. C’est utiliser des machines pour faire des choses qui seraient considérées intelligentes si elles étaient faites par des humains (Boden 1977). C’est programmer des ordinateurs pour faire des tâches qui sont présentement mieux faites par des humains. (Minsky, 1968) GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 4 Qu’est-ce que l’intelligence artificielle? En général, on est d’accord sur 2 principes: Étude des procédés de pensée humaine La représentation de ces procédés par des machines. Ordinateurs Robots L’intelligence artificielle est un comportement par une machine qui serait considéré intelligent s’il était fait par un humain. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 5 Qu’est-ce qu’un humain fait mieux? Jeux Résoudre des câsse-têtes Raisonnement « common sense » Raisonnement expert Compréhension du language Apprentissage GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 6 Intelligence Il existe un débat scientifique et philosophique quand à l’intelligence, tel que: Comment le cerveau humain fonctionne-t-il? Des machines peuvent-elles vraiment être intelligentes? Ici, on ne se concerne pas avec ce débat; on essaie seulement d’obtenir un comportement intelligent avec des ordinateurs, par le biais de techniques algorithmiques: logique floue, algorithme génétique, réseau de neurones. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 7 Pourquoi des machines intelligentes? Pourquoi construire des machines intelligentes? Moins dispendieuses à construire et maintenir Offrent de nouvelles possibilités Meilleures solutions aux problèmes Logiciels relativement bon marché à développer Logiciels facilement modifiables. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 8 Importance de l’IA Pourquoi l’intelligence artificielle est-elle importante pour supporter la prise de décision? L’intelligence artificielle est concernée par: L’acquisition de connaissances et son utilisation, La communication de l’information, La collaboration, Comment résoudre des problèmes Comment développer des langages, etc.. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 9 Intelligence Artificielle Psychologie Philosophie IA Anthropologie Linguistique Informatique GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton Neuro-Science 10 Historique de l’intelligence artificielle Période classique (mi ’40 – mi ’50) Jeux et preuve de théories Alan Turing Automatic Computing Engine Premier programme pour jouer aux échecs Inventeur du Test de Turing Contribuable important aux débats sur l’intelligence artificielle McCulloch et Pitts Proposent le modèle des réseaux de neuronnes Démontrent que n’importe quelle fonction calculable peut être calculée par un réseau de neuronnes. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 11 Historique de l’intelligence artificielle Grandes attentes (mi ’50 – fin ’60) John McCarthy Marvin Minsky Frames McCulloch et Pitts Inventeur de LISP AdviceTaker: premier système expert Développement des réseaux de neurones Amélioration des méthodes d’apprentissage Newell et Simon General Problem Solver (GPS): simuler le raisonnement humain. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 12 Historique de l’intelligence artificielle Période creuse (fin ’60 – début ’70) Les chercheurs développaient des méthodes générales pour un grand éventail de problèmes. Les programmes contenaient peu ou pas de connaissance à propos du problème. On cherchait des solutions en essayant différentes étapes jusqu’à ce qu’on trouve la bonne. Problèmes étaient trop larges et trop difficiles. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 13 Historique de l’intelligence artificielle Systèmes experts (début ’70 – mi ’80). Réalisation que les problèmes doivent être strictement définis. Feigenbaum et Buchanan DENDRAL: analyse de produits chimiques Incorporation de connaissances d’un expert dans un programme. Shortliffe MYCIN: diagnostic de maladies sanguines Règles qui reflètent l’incertitude GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 14 Historique de l’intelligence artificielle Apprentissage des machines (mi ’80+) Systèmes experts nécessitent plusieurs règles Réseaux de neurones Algorithmes évolutionnistes Apprentissage par travaux Depuis la mi 1970 Intelligence est un produit de l’évolution Basé sur la sélection naturelle et génétique Introduits par John Holland en 1975 GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 15 Historique de l’intelligence artificielle Aujourd’hui Les débats en IA sont les mêmes Les réseaux de neurones et l’apprentissage des machines sont plus centrales GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 16 IA dans le monde Robots dans la manufacture Diagnostique de maladies: identification de tumeurs, maladies sanguines Aéroports: assignation des avions, refuelling Systèmes de recherche: Google Jeux vidéo Deep Blue: vaincu le champion mondial aux échecs (Kasparov) en 1997. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 17 Test de Turing Une approche comportementale pour déterminer si un système est intelligent ou non. Turing argumente que la conversation est la clé pour juger de l’intelligence. Un arbitre (personne) a une conversation avec une machine et une personne à propos de n’importe quoi. À la fin de la conversation, si l’arbitre ne peut pas distinguer entre la personne et la machine, la machine est considérée intelligente. Depuis 1991, le Prix Loebner à offert $100 000US au premier programme à passer le test. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 18 Le test de Turing HUMAIN (arbitre) - Tape les questions - Reçoit les réponses à l’écran ORDINATEUR/ HUMAIN - Traite les questions - Donne une réponse Si l’arbitre ne peut pas distinguer entre l’ordinateur et l’humain, le programme est dit intelligent. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 19 Test de Turing Le test original de Turing était pour voir si un arbitre pouvait faire la différence entre un homme et une femme. Dans la première phase de la conversation, un homme et une femme discutent. L’homme essaie de se faire passer pour une femme, et la femme essaie de se faire passer pour un homme. Dans la deuxième phase, l’homme est remplacé par un ordinateur qui continue à essayer de tromper l’arbitre. Si, après un temps pré-déterminé, l’arbitre ne peut pas distinguer les situations où l’ordinateur à remplacé l’homme, on dit que la machine est intelligente. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 20 Test de Turing “I believe that in about fifty years’ time it will be possible to program computers….to make them play the imitation game so well that an average interrogator will not have more than 70 percent chance of making the right identification after five minutes of questioning…… I believe that at the end of the century the use of words and general educated opinion will have altered so much that one will be able to speak of machines thinking without expecting to be contradicted.” Turing, 1950 GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 21 Test de Turing Qu’est-ce qu’une machine a besoin pour passer le Test? Traitement du langage naturel Représentation des connaissances Raisonnement automatisé Apprentissage machine Perception Vision numérisée Robotique GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 22 Eliza Eliza est un programme thérapeutique, où les gens peuvent discuter sans craintes. Cependant, le programme a certaines lacunes: Aucune façon de reconnaître la structure d’un langage Ne peut pas inférer le sens d’une phrase Exemple: http://www.manifestation.com/neurotoys/eliza.php3 > Hello, I am Eliza. * hey how are you today ? > Would you prefer if I were not today? * of course not > Tell me more... * why ? > Have you asked such questions before? * of course ? > OK... "hey how am I today". Tell me more GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 23 MGONZ Un « chatbot » sur l’Internet Développé par Mark Humprhrys Une personne a interagit avec ce système pour environ 1h20 sans s’apercevoir que c’était une machine. GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 24 Abandonner le Test de Turing? Est-ce évident que la prédiction de Turing pour 2000 était fausse? Est-ce que vous seriez satisfaits que si une machine passe le Test de Turing, elle est intelligente? Quels autres conditions devrait-on appliquer avant de considérer une machine comme intelligente? GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 25 Abandonner le Test de Turing? La notion unitaire d’intelligence est trop simpliste. Il est faux d’insister sur un comportement humain. Il faut poser plusieurs questions plus petites. Il faut tester les forces et faiblesses individuelles. Des chimpanzés sont capables de cognition mais ne passeraient jamais le Test de Turing. Le langage est une caractéristique uniques aux humains; est-ce un moyen de juger l’intelligence? GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 26 Éthique et risques Les gens vont perdre leur emplois Les gens auront trop (ou trop peu) de temps de loisir Les gens vont perdre leur sens d’être unique Les gens vont perdre leur droits (vie privée) Perte de responsabilité GIND5439 – Gabriel Cormier, Université de Moncton 27
