Publié :vendredi 14 décembre 2012
Par EDVAC
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Son histoire
L'IA forte et faible
Deux types d'intelligence artificielle se confrontent, l'intelligence artificielle forte et faible.
L'intelligence artificielle forte devra produire un comportement intelligent, mais aussi être capable d'éprouver une conscience ou « des sentiments », ce qui signifie avoir une compréhension et un raisonnement. Elle suscitera de nombreux débats sur le fait que la conscience a un support biologique et non matériel. La capacité de ces machines à être aussi intelligente que l'être humain serait limitée par sa force de calcul. C'est cette limite que les développeurs tentent de dépasser en concevant des logiciels de plus en plus performants, et permettant aussi de modéliser des idées abstraites.
L'intelligence artificielle faible tient plus de l'ingénierie, le système cherche à être autonome et les algorithmes résolvent des problèmes. Mais dans cette approche, il ne s'agira que d'une simulation d'intelligence, le système fait comme si. Un bon exemple est le programme conversationnel ELIZA, qui imite le comportement humain pendant un dialogue face un autre humain. Le créateur Joseph Weizenbaum met bien en garde que lorsque le programme écrit « je comprends », en fait il ne comprend rien.
Une IA consciente ?
Un grand débat d'opinion fait rage sur la question d'une intelligence artificielle consciente. Les philosophes et religieux considèrent que la conscience est le propre des organismes vivants. Elle est considérée comme impossible par des machines manipulant des symboles, cas de nos ordinateurs actuels, mais possibles avec des systèmes qui seraient fondés sur des processus quantiques. Il faudrait aussi des systèmes capables d'imiter le fonctionnement des neurones ainsi que du cerveau humain. Il faut passer par un apprentissage par l'expérience, s'inspirant des neurones biologiques, les réseaux de neurones formels utilisés avec des ordinateurs conventionnels pourraient résoudre le problème. D'autres pensent que la pensée n'est pas calculable par des processus discrets et finis, idée réfutée entre autres par Alain Cardon.
Résumé
En résumé, rien ne prouve qu'il n'existe pas d'autre conscience que la nôtre. Les adjuvants de l'intelligence artificielle forte pensent pouvoir inclure le raisonnement ou l'apprentissage symbolique, ainsi que les techniques connexionnistes (réseaux de neurones), sur des ordinateurs manipulant des symboles.
Domaines de l'intelligence artificielle
Systèmes experts :
soit un logiciel capable de simuler le comportement d'un humain effectuant une tâche très précise. C'est un domaine où l'intelligence artificielle est incontestablement un succès, dû au caractère très précis de l'activité demandée à simuler.Calcul formel (opposé au calcul numérique) :
traiter les expressions symboliques. Des logiciels sur le marché, comme Mathematica, Maple, etc., effectuent tous des calculs formels.Représentation des connaissances :
on entend la représentation symbolique de la connaissance pour que le logiciel soit capable de la manipuler. Un des secteurs de recherche en intelligence artificielle qui est le plus important.Simulation du raisonnement humain :
tenter de mettre au point des logiques qui formalisent le mode de raisonnement (logiques modales, floues, temporelles, etc.).Traitement du langage naturel :
c'est la compréhension qui reste le problème majeur à la traduction ou au résumé d'un texte dans une autre langue. De grands progrès ont été faits pour obtenir une représentation sous une forme indépendante de la langue dans laquelle l'original est écrit. Certains traducteurs orientés dans des domaines spécialisés donnent de meilleurs résultats grâce à leurs spécificités.Résolution de problèmes :
représentation, analyse et résolution de problèmes concrets. C'est le cas des jeux de réflexion tels que les échecs, le backgammon ou les dames. Dans le cas du backgammon le champion du monde est un programme. Ils restent quelques jeux qui résistent aux efforts des programmeurs.Reconnaissance de la parole :
beaucoup de progrès ont été effectués. Un logiciel comme Naturaly Speaking permet la dictée. Cependant, la compréhension d'un mot ou d'une phrase requiert une grande quantité d'informations extralangagières (contexte, connaissance du sujet, etc.).Reconnaissance de l'écriture :
la reconnaissance de l'écriture dactylographiée n'est pas facile (malgré des logiciels assez performants sur le marché), mais l'écriture manuscrite pose des problèmes beaucoup plus complexes. Cela n'est pas étonnant dans la mesure où cette tâche peut nous poser à nous aussi des problèmes insolubles. Certains chercheurs essaient de reconstituer à partir du texte le mouvement de la main afin de comprendre ce qui est écrit.Reconnaissance des visages :
considérée de longue date comme un des problèmes de l'intelligence artificielle le plus difficile, les résultats récents deviennent intéressants avec les réseaux neuronaux.Robotique :
la robotique dans les usines est déjà fortement répendue. La première génération est capable d'exécuter une série de mouvements préenregistrés, la deuxième génération est dotée de capteurs de perception permettant de prendre certaines décisions et la troisième génération possède une plus grande autonomie, elle peut se déplacer dans un environnement.L’apprentissage :
un logiciel devrait avoir des capacités d'apprentissage autonome pour pouvoir être véritablement qualifié d'intelligent. Douglas Lenat travaille actuellement à la constitution d'une gigantesque base de données censée contenir toutes les connaissances partagées par les humains d'un même groupe pour leur communication. Il souhaite adjoindre un module d'apprentissage à sa base de données lui permettant de travailler seule pour collecter des informations nouvelles et réorganiser l'architecture de ses connaissances.Réseaux neuronaux :
un réseau de neurones formels est un modèle rudimentaire du cerveau humain. Une cellule neuronale possède une sortie et des entrées reliées à d'autres neurones. Ces réseaux partagent des propriétés importantes avec le cerveau humain. Cela requiert une programmation non explicite et la répartition de l'information sur l'ensemble du réseau.Systèmes complexes adaptatifs :
regroupement des algorithmes génétiques et des modèles de vie artificielle. En résumé succint, l'étude des convergences vers des formes organisées des populations soumises à des lois simples et naturelles.
Le marché de la robotique est en plein boum, principalement par labaisse des coûts d’au moins un tiers entre 1990 et 2003. En 2003, on recensait plus ou moins un tiers de robots domestiques, un tiers de robots industriels et enfin un tiers de robots de loisirs. Le développement de systèmes robotique s'applique à des applications militaires, industrielles, médicales, domestiques ou de loisirs. La communauté française comprend plus de 1000 chercheurs. Depuis ses débuts où les robots utilisaient un langage propriétaire, l'apparition de langage et d'outils de programmation propre à la robotique facilite grandement le développement.
Les compétitions
Il existe un peu partout dans le monde des compétitions de robotique. En France la coupe « E=M6 », devenue la coupe de France après 1998, est une des premières compétitions. Dès 2002, des rencontres annuelles de robots suiveurs de ligne apparaissent.
La robotique, très populaire au Japon, se démarque avec des tournois de robots sumos. Le but étant de faire sortir son adversaire de la zone de jeu.
Les États-Unis préfèrent les Battlebots, des combats pouvant être télévisés de robots armés combattants violemment dans des arènes. L'agence de recherches avancées du département américain de la Défense (DARPA) organise une course dans le désert de véhicules pilotés automatiquement par ordinateurs et systèmes de navigation (gps et radar); c'est le Darpa Grand Challenge.
L'association internationale Eurobot organise une compétition depuis 1998 qui a réuni plus de 25 pays en 2009. Il existe aussi une compétition internationale de football par robots humanoïdes, la Robocup, qui a pour objectif de battre les champions du monde d'ici 2050.
Les évolutions de la robotique
Dans le domaine de la locomotion, les robots ont d'abord copié les insectes (robots quadrupèdes, hexapodes) par souci de stabilité et de faciliter le contrôle. À l'heure actuelle, la recherche s'est tournée sur la locomotion bipède, qui demande une plus grande puissance de calcul. On a vu l'apparition de robots humanoïdes, principalement construit au Japon. Le champ d'études s'élargit avec la microrobotique, afin d'améliorer les actionneurs, les capteurs et les préhanseurs. La robotique médicale a été développée pour la chirurgie mini-invasive et la téléchirurgie. Des recherches sur la vision robotique et la navigation tentent de concevoir des véhicules « intelligents ». Les techniques de reconnaissance d'objets à partir d'images de caméras essayent de permettre aux robots de faire face aux imprévus. Il reste le domaine de l'apprentissage, où les travaux sur l'intelligence artificielle sont en plein essor.
Nao, le robot qui vous comprend !
