# Semaine 2: Introduction à l'intelligence artificielle ## Introduction to artificial intelligence, Philip C. Jackson, Jr. Extraits du livre Introduction to artificial intelligence de Philip C. Jackson, Jr. Ce livre a été publié initialement en 1974 et réédité en 1985. C'est la copie que je possède. Un résumé des différentes sections: ### Introduction 1. L'intelligence, c'est *agir correctement* dans une situation donnée. La recherche se concentre sur le *succès partiel* pour éventuellement éliminer le maximum d'erreurs. 1. Tests d'intelligence: capacité de résolution de problèmes 1. Différents types d'appretissage: scientifique (intellectuel), subconscient, émotionnel, inspirationnel (surnaturel) 1. Aptitudes: domaines des problèmes à résoudre 1. Neurones, mémoire à court terme et long terme. Fonctionnement toujours inconnu. 1. Pas besoin de machines différentes pour différents problèmes: 1. Architecture générale: - Entrée - Contrôle - Logique - Stockage - Sortie ### Mathématiques 1. Concept de phénomène ou de processus, occurence: - Discret - Non-discret - Continu 1. automate avec un nombre fini d'états - fonction de transition - récursivité 1. On ne sait pas si l'intelligence artificielle générale est atteignable avec des ordinateurs ### Résolution de problèmes Différentes approches de résolution de problèmes: 1. Approches générales - Langages symboliques (LISP) - Plusieurs milliers d'articles, conscient que c'est embryonnaire 1. Environnements - Machines capables d'exister d'elles-mêmes dans un environnement du monde réel 1. Aptitudes - Structures pour la conception d'aptitudes mécaniques 1. Intelligence artificielle générale: machine ou procédure qui a des aptitudes pour résoudre différents types de problèmes, jouer différents jeux, prouver différents théorèmes, reconnaissance de motifs et compréhension de langages. - Approche évolutionnaire - Approche par raisonnement 1. Le concept de problème: - Espace de situations (pleinement spécifié ou partiellement) - Notion d'objectif ou de solution - Plan, stratégie et pas nécessairement un résultat déterminé - Inférence Types de problèmes: 1. Problèmes avec espace-état - Recherche heuristique - Réduction du problème 1. Problèmes de planification et raisonnement ### Jouer à des jeux 1. Stratégies, très grands espaces-états 1. Échecs, Dames, Go, Bridge, Poker, ... 1. Programmes généraux: différentes classes de jeux ### Perception de motifs 1. Définitions: - Classification - Association - Apprentissage 1. Reconnaissance de formes, structures syntaxiques 1. Vision par ordinateur. détection de contours, détection d'objets - Arche de Winston - Graphe de description ### Preuve de théorèmes 1. Calcul des prédicats de premier ordre 1. Types: - Basé sur la résolution - Basé sur la recherche heuristique 1. Raisonnement par analogie 1. Résolution de problèmes: décrire le problème sous forme de calcul des prédicats 1. Écriture de programmes ### Traitement d'information sémantique - Syntaxe, Signification, Génération - Langages naturels, artificiels Lien entre la structure de la phrase et le sens qu'elle contient. Deux approches: 1. Grammaire systémique 1. Grammaire transformationnelle ### Traitement en parallèle et systèmes évolutionnaires 1. Automates cellulaires: graphe dont chaque noeud est une machine à nombre finis d'états. 2. Systèmes hiérarchiques: collection ordonnée de systèmes, machines. 3. Systèmes auto-organisés: collection de systèmes pouvent s'organiser temporairement pour résoudre un problème dans un environnement donné. - Voitures contrôlées par ordinateur: chaque voiture est une intelligence artificielle - Communication entre les systèmes 4. Systèmes évolutionnaires ### La récolte de l'intelligence artificielle 1. Robots: intelligence mécanique capable d'évoluer dans le monde réel. 2. Possibilités: Références à Azimov: - Dictateur machine - Machine intégrée à la nature. ## Émission La Sphère de Radio-Canada, 9 septembre 2017 - [L'intelligence artificielle pour les nuls - La sphère](http://medias-balado.radio-canada.ca/diffusion/2017/09/balado/src/CBF/2017-09-10_11_44_33_laspherebalado_0000.mp3) - Il y a quelques années, mettre IA dans une demande de subventions était une mauvaise idée ### L'histoire de l'intelligence artificielle avec Martin Lessard - Element AI: Plus grande levée de fonds en capital de risque pour une startup en intelligence artificialle. - [Application of Deep Convolutional Neural Networks for Detecting Extreme Weather in Climate Datasets](https://arxiv.org/abs/1605.01156). Selon Prabhat, Pas assez de données pour l'instant, on devra attendre plusieurs années. - [Le temps des algorithmes, Gilles Dowek, Serge Abiteboul](https://www.editions-lepommier.fr/le-temps-des-algorithmes) - Iliade d'Homère: machines qui travaillent pour lui - Philosophie: méthode structurée pour argumenter, syllogismes - Algorithmes: recette mathématique - Cerveau électronique, recréer l'intelligence avec l'électronique. Depuis environ 50 ans. Conférence de Dartmouth 1956. John McCarthy, Marvin Minsky, Shannon, Alan Turing. - Intelligence artificielle forte (générale) vs. faible (spécialisé) - Ancienne génération: Systèmes experts, arbres de décisions, voir toutes les possibilités. Programmés à priori. - Nouvelle génération: apprendre à mesure que l'évènement se déroule. Neurones: bout de code. Réseau de neurones. Retenir l'information de manière plus efficace que les algorithmes précédents. Il faut alimenter le réseau avec des données. - Depuis 5 ans: Matériel peu dispendieux, beaucoup de puissance de calcul et beaucoup de données. ### Les mythes sur l’intelligence artificielle : Entrevue avec Joëlle Pineau - Hawking, Elon Musk: Craintes par rapport aux avancées de l'intelligence artificielle - Les chercheurs sont beaucoup moins alarmistes: sommme de petites découvertes - Ce qui dérange avec les médias: - Aspect épeurant joue dans l'imaginaire - Passer à côté de trucs intéressants, en santé par exemple - Grandes pertes d'emploi: transports, centres d'appels. On a vécu d'autres transformations. Agriculture, entrée des femmes, ... Création de nouveaux emplois. - Métiers qui demandent davantage d'études ? Flexibilité et complexité d'interaction humaine, soutien aux enfants, personnes agées, malades. Redonner de la valeur à des métiers actuellement peu valorisés. - Robots qui ont développé leur propre langue chez Facebook ? Sensationnalisme - Impacts éthiques: Relève d'encadrer les mathématiques ... Encadrement dans des domaines précis plutôt ?