L’intelligence artificielle est constituée de robots et d’ordinateurs qui possèdent un degré de raisonnement, qui ont la capacité de résoudre des calculs complexes et de s’adapter à l’environnement. Ils sont en effet capables de retenir et d’acquérir des connaissances, de comprendre ou d’apprendre grâce à des expérimentations.
Histoire et années marquantes de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle est apparue en 1956 et c’est le chercheur Mc Carthy qui l’a nommée. Il avait pour objectif d’élaborer un modèle de la complexité de l’intelligence humaine.
Les scientifiques ont mis au point ces systèmes comme étant un cerveau à l’extérieur d’un corps. La réalisation prouve que les ordinateurs peuvent se passer des moteurs et des organes sensoriels pour communiquer ou raisonner.
L’architecture de raisonnement, General Problem Solver, est capable de procurer une résolution à des problèmes complexes. Elle a été conçue par Simon et Newell en 1963.
Le système-expert Mycin (1984), initié par Shortliffe et Buchanan, effectue avec précision et rapidement les diagnostics d’un patient.
Le robot virtuel de Winograd (1971), Shrdlu, peut dialoguer avec son créateur pour demander des explications sur l’objet qu’il doit choisir dans le monde de blocs virtuels.
Dreyfus critique dans son œuvre intitulée « What computers can’t do », réalisée en 1972, que le système peut être limité. Selon lui, un humain doit préparer et fournir les données nécessaires pour que le programme soit mis en place.
Les types d’intelligence
Il peut y avoir deux types d’IA dans le monde de la robotique, notamment l’IA faible et forte. La faculté factice faible constitue une tentative pragmatique d’ingénieur. Elle cherche des algorithmes qui ont la capacité de résoudre les problèmes d’un certain niveau, mais qui restent autonome.
Il s’agit d’un programme préalable mis au point par l’homme. Le système simule le discernement et agit comme s’il est capable de discerner.
La faculté factice forte est en outre un concept qui fait référence à un système capable d’éprouver l’impression de conscience de soi, de produire le comportement intelligent et la compréhension de ses raisonnements.
Les vocabulaires pour mieux comprendre
- Agent
L’agent conversationnel, appelé aussi Chabot, est une entité ou unité autonome qui a la capacité de représenter, d’agir ou de communiquer. Sur le concept, c’est un programme informatique ou un robot qui peut percevoir son entourage et son environnement par des capteurs.
Il peut agir en fonction des règles et de sa perception. Il y a divers agents qui peuvent opérer dans des environnements définis. L’agent conversationnel repose sur les algorithmes qui traitent le langage, tandis que le système multi-agent est constitué de nombreux agents qui effectuent une tâche dans un domaine réservé.
- Algorithme adaptatif
C’est un algorithme qui a la capacité de modifier les données traitées ou les réponses, en fonction de l’évolution de son entourage. Il s’oppose à l’algorithme adaptatif, il est qualifié de probabiliste ou non-déterministe.
- Apprentissage automatique
La machine learning est une branche axée sur les processus d’apprentissage, qui lui permet d’évoluer sans modification des algorithmes. Il existe plusieurs sortes d’apprentissage automatique : supervisé, non-supervisé, statistique.
- Apprentissage profond
Le deep learning est une méthode de machine learning qui fait partie de l’« Apprentissage Automatique » de l’ordinateur ou du robot. Généralement, il s’appuie sur la décomposition d’un modèle de données.
- Analyse prédictive
L’analyse prédictive est un ensemble de technologies d’analyse de statistiques et de données qui sont destinées à prédire une réponse ou une action. Elle est de plus en plus utilisée dans le domaine de l’industrie pour prédire les éventuels comportements des consommateurs.
L’ordinateur, plus intelligent que l’homme
Les machines peuvent dépasser la capacité humaine dans les jeux de Go ou les échecs, elles peuvent résoudre diverses opérations calculatoires là où l’homme lui-même a échoué.
Les chercheurs considèrent même que les ordinateurs vont dépasser l’humanité d’ici une vingtaine d’années.
Une machine dotée d’une conscience
Les scientifiques pensent que les machines vont développer une conscience grâce à leur capacité d’apprentissage. Elles vont finir par avoir des pensées similaires à celles de l’être humain.
Il se peut qu’un robot très intelligent manque un ou plusieurs sentiments, tout en restant conscient et subjectif.
Les chercheurs pourront coupler la conscience et l’intelligence d’ici quelques années, même si ce sont 2 concepts différents.
- Le système expert
C’est un système qui permet de résoudre les problèmes en s’appuyant sur l’ensemble des règles enregistrées dans la base des connaissances.
Il se situe principalement dans l’intelligence artificielle faible, la machine est plutôt déterministe et opère comme un expert dans le domaine. Ce logiciel est inopérant si le système ne dispose pas de lois en ce qui concerne le cas à traiter.
Ces systèmes font leurs preuves dans les domaines ciblés, où la base de connaissance suffit à traiter les cas possibles. Ils sont constitués d’une base de connaissance, d’un moteur d’inférence et d’une base de règles.
- Le test de Turing
Ce test a été créé en 1950 par Alan Turing, un mathématicien britannique. Son objectif est d’évaluer la capacité d’un ordinateur, d’un système ou d’un robot qui cherche à communiquer à travers la conversation en langage naturel.
Il est fondé sur l’hypothèse du jugement de l’intellect d’un robot, notamment en comparant son comportement à celui de l’être humain.
- La science cognitive
La science cognitive effectue une étude scientifique des évolutions de la pensée, des apprentissages et de la connaissance. Elle s’appuie sur l’intelligence artificielle, l’épistémologie, les neurosciences, la psychologie cognitive et la linguistique.
La conception relative à l’apprentissage est composée de 2 courants théoriques, à savoir le connexionnisme et le cognitivisme.
Le connexionnisme est issu des sciences cognitives et en liaison avec les neurosciences, en mettant l’accent sur la connexion entre les neurones. Son apprentissage peut correspondre aux modifications du système selon les approches connexionnistes.
Le second courant puise à la psychologie cognitive la notion de représentation et de traitement de l’information. Le fonctionnement de l’intelligence du robot est comparé à celui de l’être humain.
Le fonctionnement de l’IA
Les ordinateurs ne s’expriment pas avec un langage parlé et des mots, mais plutôt avec un langage binaire. C’est un moyen de communication entre les machines composées de 0 et de 1.
Le langage formé doit être transcrit à celui des machines pour pouvoir communiquer avec un ordinateur ou un robot. Pour cela, il faut un intermédiaire comme le symbole qui permet de synchroniser les mots et les choses souhaitées en série de chiffres.
- Comment reconnaître un robot doté d’une intelligence ?
On peut reconnaître un robot doté d’intellect grâce à de nombreuses caractéristiques, notamment la capacité d’acquérir des informations, de modifier et d’adapter son fonctionnement. Il y a 2 types de courants à partir de ce concept : le courant ascendant et descendant.
Ce sont 2 approches totalement divergentes, mais qui se complètent au final. L’ascendant est basé sur les programmes simples qui peuvent se développer et évoluer, tandis que l’autre est basé sur des systèmes spécialisés et complexes.
- La différence entre courant ascendant et courant descendant
Le premier courant est l’approche la plus semblable de l’intelligence de l’être humain. Le robot ou l’ordinateur commence à effectuer quelque chose de simple pour arriver à faire quelque chose de très compliquée.
Le système réunit les éléments les plus simples entre eux, avant de pouvoir apprendre et s’adapter seul. Ce sont les connaissances assimilées qui occasionnent les réactions non prévues de l’ordinateur. Il adopte donc le comportement humain grâce à l’apprentissage.
Le second courant est composé de nombreux composants ordonnés et qui possèdent un ordre spécifique pour aboutir à un comportement particulier. Le robot n’effectue pas la tâche souhaitée si les éléments sont en désordre. Il peut effectuer une action similaire, mais également une imprévue.
Si un ordinateur est destiné à effectuer une addition alors que l’assemblage de ses composants se fourvoie, il se peut que le résultat soit incorrect.
Cette approche ne vise pas à se développer, mais plutôt à effectuer une ou de nombreuses tâches. Son avantage réside sur le fait qu’il est rapide à programmer et qu’il peut acquérir de l’expérience dans le plus bref délai.
Les domaines d’application de l’intelligence artificielle
Elle apparaît dans tous les domaines existants, c’est un peu une sorte de principe polyvalent. Elle est visible sur le plan de la vie quotidienne (GPS, reconnaissance vocale, informatique, etc.) et à la limite des sciences-fictions.
Sur le plan mathématique
- Le calcul formel
L’IA peut traiter les expressions symboliques et calculer la valeur d’une fonction en un point. Elle est capable d’effectuer des calculs formels, quelle que soit leur difficulté.
- Le système expert
C’est un logiciel qui possède la capacité de simuler les comportements d’un humain qui effectue une tâche bien précise, l’activité demandée est bien ciblée. Le logiciel MYCIN est capable de procurer un diagnostic au patient atteint de leucémies.
- La planification et l’ordonnancement
C’est l’ensemble de toutes les capacités d’un système qui peut contrôler un autre système. Elles reposent en effet sur la capacité du programme de contrôle à évaluer un événement ou une situation, à prendre une décision et à planifier la tâche.
Le système d’ordonnancement et de planification peut par exemple contrôler une navette spatiale durant 24 heures et cela, sans intervention humaine.
- La résolution de problèmes
Elle comprend l’analyse, la résolution et la représentation d’un problème concret, tout comme dans un jeu vidéo.
Le champion de Backgammon est un système et ce sera le cas du jeu d’Echecs d’ici quelques années. Avant de jouer, il a la possibilité d’analyser 10 à 50 coups d’avances.
Le jeu de GO est devenu un domaine de test pours les scientifiques. Les ordinateurs arrivent à analyser 10 à 170 possibilités avant de jouer un coup.
Sa place dans la médecine
- La bionique
C’est une science très vaste qui vise à reproduire les systèmes de réception, traiter les informations, autoréguler et commander les êtres vivants.
Les réalisations dans la médecine concernent la substitution de membres mutilés en faisant appel à la médecine bionique.
- Les réseaux neuronaux
Le réseau neuronal formel représente un modèle primitif du cerveau de l’être humain. Une cellule neuronale est ainsi liée à d’autres neurones. Ils partagent de nombreuses propriétés avec le cerveau humain, comme la répartition des informations sur tous les réseaux ou la programmation non explicite.
Les reconnaissances
- La reconnaissance vocale
C’est un progrès fascinant qui peut aider les personnes handicapées. Cela est surtout utile au niveau des déplacements, notamment les véhicules automatiques dotés d’une reconnaissance de la parole.
- La reconnaissance de l’écriture
Cette reconnaissance est très performante, car elle peut reconnaitre une écriture dactylographiée.
- La reconnaissance faciale
Elle a été considérée comme un problème majeur des ordinateurs programmés jusqu’au moment où les chercheurs ont décidé d’utiliser les réseaux neuronaux.
- La robotique
Les industries automobiles et aéronautiques utilisent depuis longtemps les robots industriels. Les premières générations ont la capacité d’effectuer de nombreuses séries de mouvements préenregistrés dans leurs bases de données.
Les deuxièmes sont dotées de capteur visuel qui leur permet de prendre des décisions avant d’effectuer les mouvements ou les déplacements.
Les automates de la troisième génération font actuellement l’objet de recherches. Ils sont capables de se déplacer dans un environnement qui leur est inconnu.
Les machines sont classées en fonction des tâches qu’elles peuvent accomplir.
- Le classement robotique
Les automates qui ont la capacité de résister à des conditions très difficiles sont généralement utilisés dans le commerce et les industries pour effectuer des tâches répétitives.
Les humanoïdes peuvent reproduire les émotions et les attitudes de l’être humain. Ils ont même un aspect semblable à celui de l’homme et peuvent réaliser les ménages.
Les machines qui constituent une compagnie sont vouées à apporter de l’assistance et une présence pour les petits et les personnes âgées. Certains proposent des jeux éducatifs aux tout-petits et servent de Baby-sitter. Pour le 3è âge, ils servent d’aide pour les tâches ménagères par exemple.
Le langage et l’intelligence artificielle
Le traitement du langage naturel est le souci majeur de la mise au point d’une machine capable de s’exprimer et de comprendre chaque phrase.
Il est en effet nécessaire que le robot dispose de connaissances sémantiques, syntaxiques et pragmatiques, ainsi que d’une représentation interne.
L’automate peut comprendre le texte et les phrases seulement dans le sens indépendant des langues dans lesquelles ils sont écrits.