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Chapitre I Introduction à l’intelligence Artificielle EPSI / Montpellier - Cycle CSII 2A Intelligence Artificielle.

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1 chapitre I Introduction à l’intelligence Artificielle EPSI / Montpellier - Cycle CSII 2A Intelligence Artificielle

2 Introduction Objectifs de l’IA: –Etudier et analyser les comportements humains réputés intelligents afin de les reproduire à l’aide d’un ordinateur. –Transposer différentes formes d’intelligence en données qu’un ordinateur peut exploiter face à un problème précis

3 Machines ou processus intelligents –Premières tentatives : –Machine à calcul (Pascal) –La cybernétique (Wiener) –Machine pensante (Babbage & Turing) –Comportements intelligents : –Résoudre des problèmes –Comprendre un texte en langue naturelle –Percevoir un environnement et y réagir Introduction

4 Qu'est ce que l'intelligence ? –Est-ce la faculté de raisonner ? d'apprendre ? de comprendre une langue ? Introduction

5 Qu'est ce que l'intelligence ? –Est-ce la faculté d'exploiter un savoir pour résoudre un problème ? de percevoir et de manipuler des objets du monde réel ? de s’adapter à des nouvelles situations en établissants des liens avec des situations déjà vécues ? Introduction

6 Qu'est ce que l'intelligence ? –L’intelligence intègre plusieurs capacités intellectuelles –L’homme utilise devant un problème à résoudre des moyens très variés : les faits les intuitions, les jugements, les associations, les déductions, …. Introduction

7 Définitions –Point de vue cognitif –Point de vue informatique Introduction Une science dont le but est d’analyser et de modéliser des processus cognitifs tels que la représentation des connaissances et le raisonnement Une branche de l’informatique qui concerne la conception et la réalisation de systèmes informatiques montrant des caractéristiques qui sont du ressort de l’intelligence humaine : comprendre le langage naturel, apprendre, raisonner, …

8 Fondements : –L’informatique –Les mathématiques et la logique –La linguistique –La psychologie cognitive et linguistique –La philosophie –Les neurosciences –La biologie Introduction

9 Champs d’application : –Le traitement automatique du langage naturel –La reconnaissance de la parole –La démonstration automatique de théorèmes –La résolution des problèmes et les jeux –La vision par ordinateur et l’analyse d’images –La robotique –La réalité virtuelle

10 Champs d’application : –Les systèmes experts et les systèmes d’aide à la décision –L’auto-apprentissage symbolique et connectioniste : Raisonnement à base de cas, réseaux de neurones, algorithmes génétiques – L’enseignement assisté par ordinateur Introduction

11 Historique : l’avant histoire : la naissance et l’enfance : les essais et les erreurs : l’adolescence : la maturité : la diversification Introduction

12 Apport de l’IA à l’informatique Question : Quand fait-on appel à l’IA ? Réponse : Quand l’informatique classique est difficilement ou pas du tout applicable : 1. Une solution algorithmique est impossible à mettre en œuvre 2. Il n’existe pas de solution algorithmique : les experts humains font appel à des connaissances heuristiques 3. L’expertise est plutôt qualitative, peu structurée, vague, incertaine, incomplète et/ou évolutive 4. Les utilisateurs souhaitent obtenir des explications sur le raisonnement du système Introduction

13 Apport de l’IA à l’informatique - Quand fait-on appel à l’IA ? Quand l’algorithme est impossible à mettre en œuvre Problème d’explosion combinatoire en temps et en espace Exemple du jeu d ’échecs En moyenne 20 coups par échange et 50 échanges Dans une partie => situations à explorer ! Introduction

14 Apport de l’IA à l’informatique –Quand fait-on appel à l’IA ? Quand l’algorithme est impossible à mettre en œuvre Problème d’explosion combinatoire en temps et en espace Exemple du syndrome du coffre fort Combien de temps nous faudrait-il pour trouver un code à 10 chiffre d’un coffre fort sachant qu’il faut 1 seconde pour tourner la molette et ouvrir la porte du coffre fort Introduction

15 Apport de l’IA à l’informatique Explosion combinatoire : exemple du Syndrome du coffre fort MolettesPossibilitésTemps s 210 * 10 = 1001 mn 40 s 310 * 10 * 10 = mn h 30 mn jour jours mois ans ans = ans ! Introduction

16 Apport de l’IA à l’informatique - Quand fait-on appel à l’IA ? Quand il n’y a pas de solution algorithmique et quand les experts utilisent plutôt une approche heuristique Heuristique – Connaissances implicites empiriques et intuitives basées sur le jugement, l’expérience et le savoir faire de l ’expert – Connaissances informelles et non garanties de succès – Un guide vers la solution Introduction

17 Apport de l’IA à l’informatique - Quand fait-on appel à l’IA ? Quand l’expertise est qualitative, peu structurée, vague, incertaine, incomplète et/ou évolutive Exemple : Diagnostic médical et interprétation des symptômes Introduction (Je ne m'attendait pas à cette maladie chez une jeune fille de 20 ans. C'est si rare que ça en devient négligeable. Ce n'est pas la peine de pratiquer les tests sur une personne jeune. Si les gens sont jeunes, il est vraisemblable que je ne ferai pas de tests; s'ils ont un certain âge, je les ferai probablement)

18 Apport de l’IA à l’informatique - Quand fait-on appel à l’IA ? Quand l’expertise est qualitative, peu structurée, vague, incertaine, incomplète et/ou évolutive Exemple : Diagnostic médical et interprétation des symptômes Introduction (Supposons que je sache que la présence de boutons rouges sur la peau indique une variole avec 90% de chances, qu’une fièvre de plus de 38° indique une variole avec 30% de chances, que des démangeaisons indiquent une variole avec 50% de chances, avec quelle probabilité va-t-on conclure à la présence de variole si on observe les trois symptômes ?)

19 Apport de l’IA à l’informatique - Quand fait-on appel à l’IA ? Quand l’expertise est qualitative, peu structurée, vague, incertaine, incomplète et/ou évolutive Exemple : Introduction (Supposons qu’il y ait 80% de chances qu’un crétois soit menteur, que je sache avec 90% de chance que Pierre est crétois, comment estimer les chances pour que Pierre soit menteur ?)

20 Apport de l’IA à l’informatique Introduction  Des langages et des outils puissants pour la formalisation des connaissances Lisp, Clips, Prolog et SmallTalk  Des approches de programmation permettant de manipuler des informations symboliques (des concepts, des règles, des faits, des raisonnements) Approches fonctionnelle, logique, objet, agents, etc..  Des techniques pour l’extraction des connaissances

21 Apport de l’IA à l’informatique Introduction  Des modes de raisonnement : Modes déductif, inductif, par analogie, par l ’absurde  Des modèles de représentation des connaissances Modèles logiques, sémantiques, etc.


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