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