L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

 

 

  1. Introduction
  2. La compréhension des langues naturelles
  3. La représentation des connaissances et des mécanismes de raisonnement

 

  1. Introduction :
L’intelligence artificielle est une branche de l’informatique. Les deux objectifs visés par cette discipline sont : Ces objectifs sont liés dans la mesure où une meilleure connaissances des mécanismes de l’intelligence humaine, par exemple l’acquisition des connaissances, les raisonnements, l’organisation des connaissances en mémoire, la prise de décision… va permettre d’améliorer les performances des systèmes artificiels. Ces programmes (ils fonctionnent au vue de la description d’une situation) sont destinés à réaliser des tâches de 3 types :

Ces programmes recherchent la méthode de résolution en puisant dans les mécanismes de raisonnement et les connaissances qui lui ont été incorporées. Ces programmes manipulent principalement des symboles autres que numériques, ils s’intéressent à des problèmes pour lesquels on ne connaît pas un algorithme de résolution et ils ont la capacité de fournir une solution même quand les données de la situation sont incomplètes.

  1. La compréhension des langues naturelles :

Deux directions essentielles ont été menées en intelligence universelle concernant la compréhension des langues naturelles : la compréhension de textes et la traduction automatique (voire également dans la domaine de la linguistique) :

  1. la traduction automatique :

    Les 1ères tentatives voyaient la traduction automatique comme une substitution des mots par des termes utilisés dans une autre langue, suivi d’un ré-ordonnancement grammatical. Vers les années 1970, la traduction automatique consistait à prendre en compte les caractéristiques essentielles des langues en se basant sur l’idée suivante : il n’existe pas de correspondance exacte entre l’ensemble des mots et des phrases et l’ensemble des sens. Il y a eu également prise en compte d’un grand nombre d’ambiguïtés de la langue que le système doit lever pour être efficace (exemple : les synonymes, homonymes en distinguant les homographes des homophones). Mais, dès le début de 1980, on va prendre en compte le rôle du contexte c’est à dire que la signification subjective est dépendante d’informations implicites faisant partie des connaissances générales des interlocuteurs ou qui sont déduites du contexte.

    On peut considérer que la traduction automatique nécessite l’interaction de plusieurs disciplines (du fait des propriétés des langues naturelles et des ambiguïtés qu’elle présente). La traduction automatique nécessite les domaines tels que :

     

  2. la compréhension de textes :

    En intelligence artificielle, l’objet de recherche en compréhension de texte vise à permettre à un utilisateur de dialoguer avec un ordinateur. Les progrès ont été réalisés grâce à la notion de :

     

    1. La représentation des connaissances et des mécanismes de raisonnement :

    Le raisonnement est assimilé à un calcul sur des signes. On distingue le calcul des propositions et le calcul des prédicats.

    1. calcul des propositions :

      2. En logique formelle, il permet d’étudier comment la vérité ou la fausseté d’une proposition, plus ou moins complexe, dépend de la vérité ou de la fausseté des propositions élémentaires qui la composent. L’idée est d’affecter à chaque proposition élémentaire la valeur " vrai " ou " faux " et ensuite grâce à un certain nombre de connecteurs, on va pouvoir combiner ces propositions élémentaires en propositions complexes, qui seront à leur tour affectées de la valeur " vrai " ou " faux " . Ce sont des connecteurs de conjonction (et), disjonction (ou), de négation (non), d’implication (si…alors) et d’équivalence (équivaut à).

      Pour faciliter le calcul des propositions, on peut utiliser différentes règles comme le modus ponens qui permet une économie dans le raisonnement. Utiliser le calcul des propositions requiert d’avoir affecté chaque proposition d’une valeur de vérité. De ce fait, le calcul des propositions est insuffisant pour déduire des propriétés valables pour des ensembles complexes du monde réel.

    2. le calcul des prédicats :

      Ce type de calcul permet de préciser la portée de certaines assertions, propositions. Le prédicat est une fonction prenant un ou plusieurs arguments qu’on appelle des variables quand ils ne sont pas instanciés.

    Pour en savoir plus, voici quelques adresses :

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