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Artificial intelligence

Artificial intelligence

http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence

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Intelligence artificielle Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Définition[modifier | modifier le code] Le terme « intelligence artificielle », créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle « I.A. » (ou « A.I. » en anglais, pour Artificial Intelligence). Il est défini par l’un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique »[1],[2].

Machine à vecteurs de support Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Les SVM ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la Théorie de Vapnik-Chervonenkis. Les SVM ont rapidement été adoptés pour leur capacité à travailler avec des données de grandes dimensions, le faible nombre d'hyper paramètres, leurs garanties théoriques, et leurs bons résultats en pratique. Les SVM ont été appliqués à de très nombreux domaines (bio-informatique, recherche d'information, vision par ordinateur, finance[1]...). Selon les données, la performance des machines à vecteurs de support est de même ordre, ou même supérieure, à celle d'un réseau de neurones ou d'un modèle de mixture gaussienne.

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Système expert Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. D'une manière générale, un système expert est un outil capable de reproduire les mécanismes cognitifs d'un expert, dans un domaine particulier. Il s'agit de l'une des voies tentant d'aboutir à l'intelligence artificielle. Plus précisément, un système expert est un logiciel capable de répondre à des questions, en effectuant un raisonnement à partir de faits et de règles connus. Il peut servir notamment comme outil d'aide à la décision. Le premier système expert est DENDRAL. Effet Zeigarnik Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L’effet Zeigarnik désigne la tendance à mieux se rappeler une tâche qu'on a réalisée si celle-ci a été interrompue alors qu'on cherche par ailleurs à la terminer. Le fait de s'engager dans la réalisation d'une tâche crée une motivation d'achèvement qui resterait insatisfaite si la tâche est interrompue. Sous l'effet de cette motivation une tâche interrompue doit être mémorisée mieux qu'une tâche achevée. L'expérimentation princeps[modifier | modifier le code] Bluma Zeigarnik, élève de Kurt Lewin demande à des enfants d’accomplir, en une journée, une série de vingt petits travaux (modeler des animaux, enfiler des perles, assembler les pièces d’un puzzle…).

Moteur d'inférence Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un moteur d'inférence (du verbe « inférer » qui signifie « déduire ») est un logiciel correspondant à un algorithme de simulation des raisonnements déductifs. Un moteur d'inférence permet aux systèmes experts de conduire des raisonnements logiques et de dériver des conclusions à partir d'une base de faits et d'une base de connaissances. Les moteurs d'inférences peuvent implémenter :

Talcott Parsons Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Talcott Parsons Repères biographiques[modifier | modifier le code] Base de connaissance Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Une base de connaissance regroupe des connaissances spécifiques à un domaine spécialisé donné, sous une forme exploitable par un ordinateur. Elle peut contenir des règles (dans ce cas, on parle de base de règles), des faits ou d'autres représentations[1]. Si elle contient des règles, un moteur d'inférence - simulant les raisonnements déductifs logiques - peut être utilisé pour déduire de nouveaux faits. Une base de connaissance sert à rassembler - de manière centralisée - l'expertise d'un domaine généralement formalisée de manière déclarative.

Réseau de neurones artificiels Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un réseau de neurones artificiels est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d’apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien. Ils sont placés d’une part dans la famille des applications statistiques, qu’ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes [1] permettant de créer des classifications rapides (réseaux de Kohonen en particulier), et d’autre part dans la famille des méthodes de l’intelligence artificielle auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées propres de l'implémenteur, et fournissant des informations d'entrée au raisonnement logique formel.

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