Préhistoire de l'IA - Université Lyon 2
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Préhistoire de l’IA
• Philosophie (428 av. J.C.+)
• Mathématiques (800+)
Histoire et périmètre de l’IA • Economie (1776+)
• Neurosciences (1861+)
par Julien Velcin • Psychologie (1879+)
• Ingénierie informatique (1940+)
Licence MIASHS
2018-2019 • Théorie des asservissements, cybernétique (1948+)
• Linguistique (1957+)
La machine de Pascal Le turc mécanique
J. W. von Kempelen
Blaise Pascal (1734 – 1804)
(1623-1662)
Alan Turing :
Machine = pensée
1912-1954
William Stanley Jevons
(1835 – 1882)
La chambre chinoise (J. Searle)
J. McCarthy, Dartmouth College
M. L. Minsky, Harvard University
N. Rochester, I.B.M. Corporation
C.E. Shannon, Bell Telephone Laboratories
ont la joie de vous annoncer la naissance de
l'Intelligence Artificielle
L'enfant se porte à merveille.
Il a vu le jour durant le mois d'août 1956
à
Dartmouth College, Hanover, New Hampshire
Naissance de l’IA
• Rencontres à Dartmouth College en 1956
• Apparition du terme Intelligence Artificielle
• Diverses influences :
– développer des thinking machines
– modèle du neurone artificiel (McCulloch et Pitts)
– modèles issus de la cybernétique (Wiener)
– théorie de l’information (Shannon)
– architecture des calculateurs (von Neumann)
– fonctions calculables (machine de Turing)
1997 : Deep Blue
Comment est-ce possible ?
2011 : Watson gagne au Jeopardy! 2011 : Watson gagne au Jeopardy!
§ L’IA s’attaque au langage naturel § L’IA s’attaque au langage naturel
§ Systèmes experts et
bases de connaissances
Deagostini / Getty Images Deagostini / Getty Images
2016 : victoire d’Alphago sur Lee Sedol
§ IA et l’apprentissage automatique
§ Succès des réseaux de neurones… mais pas seulement !
Etés et hivers de l’IA
réseaux neuronaux auto-organisés (2006)
Deep learning on ImageNet (2012)
Google search engine (1998)
Financement ARPA (1963)
1st RoboCup (1997)
Netflix prize (2006)
Logic theorist (1955)
Définir l’IA ?
MYCIN (1972)
Theorem prover (1958)
First driverless car (1986)
Rapport Lighthill (1973)
Watson (2011)
Data mining (1994)
XCON (1986)
Perceptron (1958)
KISMET (2000)
STRIPS (1971)
Japan 5th generation
Deep Blue (1997)
SNARC (1951)
ELIZA (1966)
Alphago (2016)
project (1982)
Cyc (1984)
1956 1974 1980 1987 1993 2002
prémisses 1er âge d’or hiver regain hiver essor de l’IA (calculateurs, Web 2.0…)
source : http://kuliah-sore-malam-unkris.ggkarir.co.id/IT/en/2185-2061/history-of-artificial-intelligence_9498_kuliah-sore-malam-unkris-ggkarir.html
Objectifs de l’IA L’IA en France et dans le monde
• Répondre à la question : « Une machine peut- • Pionniers en France : J. Pitrat, A. Colmerauer
elle penser ? » (Philosophie) • Société savante : AFIA, depuis 1989
• Fabriquer des machines qui remplacent les http://www.afia.asso.fr
hommes dans certaines activités • Conférences internationales
intellectuelles. (Ingénierie) – Plate-forme AFIA
• Décomposer et simuler les processus cognitifs – International Joint Conference on AI (IJCAI)
(Psychologie et sciences cognitives) – American Association for AI (AAAI)
– European Conference on AI (ECAI)
Définir l’IA ? Le test de Turing Définir l’IA ?
• Capacités requises : • IA = concevoir des agents rationnels,
– traitement automatique autonomes et adaptatifs
du langage naturel • Pour donner aux agents artificiels la capacité
– représentation des d’effectuer leurs tâches :
connaissances
– sentir / représenter le monde
– raisonnement
– agir sur le monde (raisonnement, planification)
automatique
– mettre à jour ces représentations
– apprentissage
Commencer par s’inspirer des L’IA dans la culture populaire
fonctions cognitives humaines
• Comment fonctionne notre cerveau ? § Mythologie
et automates
• Théories scientifiques de l’activité internet du
cerveau = cf. neurosciences
• Implémenter ces théories et comparer les
§ Littérature
résultats avec ceux d’êtres humains
§ Cinéma
• Valider les systèmes « intelligents »
Un enjeu économique et stratégique majeur
§ Avantage compétitif de l’IA
« C'est bien simple, le pays qui remportera la course à
l'intelligence artificielle dominera le monde » (John R.
Allen dans Slate, nov. 2017)
§ Rapport de C. Villani le 28/03/2018 Quelques applications de l’IA
§ Industrialisation des robots
La reconnaissance d’objets dans les images
Les systèmes de dialogue La traduction automatique
transparents du cours de D. Jurafsky : https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
Développer des véhicules autonomes Quand l’IA soulève de véritables dilemmes
The Moral Machine experiment (Nature 563, pp.59-64, 2018)
http://moralmachineresults.scalablecoop.org
Et récemment en peinture
Portrait of Edmond De Belamy
Apprendre à jouer
aux jeux vidéos
collectif Obvious, 2018
432 500 $
Google DeepMind's Deep Q-learning playing Atari Breakout
(source youtube : https://www.youtube.com/watch?v=V1eYniJ0Rnk)
Penser rationnellement
• Aristote et le processus de raisonnement correct :
la logique
Notions d’agent rationnel • Au XIXème siècle, la logique formelle permet
d’écrire des énoncés sur les objets dans le monde
et sur leurs interrelations
• Problèmes :
– il est difficile de traduire les connaissances et les états
du monde réel en équations logiques.
– il faut prendre en compte la complexité importante
des problèmes réels.
Agir rationnellement Agent rationnel
• Comportement rationnel : faire la bonne suite • Agent rationnel : entité qui perçoit et agit
d’actions (maximiser l’accomplissement du dans un environnement pour accomplir ses
but) buts en fonction de ses capacités et de ses
• Le comportement n’implique pas croyances (ou de ses connaissances).
nécessairement un raisonnement, mais la • Comme on ne connaît jamais toute
réciproque est vrai ! l’information disponible, l’agent doit avoir
recours à des heuristiques.
Agent intelligent Agents vs. objets
• Agent intelligent : toute entité qui perçoit son • Agent intelligent : entité autonome
environnement à l’aide de capteurs et qui agit interagissant avec son environnement
sur son environnement à l’aide d’effecteurs • Objet : entité passive possédant un état et sur
lequel on peut effectuer des opérations
• Un agent est un degré d’abstraction plus élevé
qu’un objet
• Paradigme de programmation mettant en
évidence l’autonomie et les interactionsExemple très simple d’agent Quelques exemples
http://www.bestofrobots.fr
• Un agent « fourmi » • L’agent aspirateur
• Agent rationnel : le but est d’aller chercher de
la nourriture
• Agent purement réactif :
– marcher en évitant les pentes • Objectif : aspirer la poussière !
– éviter les chaleurs trop fortes
• Mais il y en a bien d’autres…
– suivre les traces de phéromones
• Confrontation avec la réalité
Références et bibliographie
• B. Chaib-Draa, supports de cours à l’Université de Laval.
• D. Crevier : A la recherche de l'IA, Flammarion, collection
«champs», 1999.
• J.-G. Ganascia, L’intelligence artificielle, col. Idées reçues, Le
cavalier bleu, 2007.
• J.-G. Ganascia, supports de cours à l’Université de Paris 6.
• J.-L. Laurière, Intelligence artificielle: résolution de
problème par l’homme et la machine, Eyrolles, 1987
• N. Nilson (1988), Principes d’intelligence artificielle.
Cepadues.
• S. Russel & P. Norvig, Artificial Intelligence a Modern
approach, Prentice Hall Series in Artificial Intelligence, 3ème
édition, 2009.Vous pouvez aussi lire
