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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].

Eliezer Yudkowsky: Scruter la Singularité (Hache/essais) La version courte : Si les vitesses de calcul doublent tous les deux ans, qu’arrive-t-il quand des IA informatisées font la recherche ? La vitesse de calcul double tous les deux ans. La vitesse de calcul double tous les deux ans de travail. 10 mètres et pas un millimètre de plus Réaliser un véhicule autonome s’approchant le plus possible de la ligne d’arrivée située à 10 mètres sans la dépasser, et cela le plus vite possible : c’est le défi qu’ont relevé 10 équipes d’étudiants en troisième année de la licence de physique de l’UPMC et leurs enseignants dans le cadre d’un projet expérimental. La performance de la meilleure équipe est impressionnante : la distance a été parcourue en 7 seconde et le véhicule s’est arrêté à moins de 2 centimètres de la ligne d’arrivée. Le règlement du défi était le suivant : avec un véhicule totalement autonome pesant moins de 2 kilogrammes, parcourir le plus précisément et le plus rapidement la distance de 10 mètres. 3 essais étaient autorisés.

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.

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…).

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. L'intelligence artificielle est-elle limitée ? Novembre 2006 Les machines paraissent moins limitées que les êtres vivants. Mais, seront-elles un jour capables, comme l'Homme, d'accéder à la conscience, c'est-à-dire de penser leur environnement et leur propre condition ? Pourront-elles mémoriser, utiliser leur vécu et apprendre de leurs erreurs ? Mener des recherches en Intelligence Artificielle (IA), c'est aussi bien connaitre les organismes vivants. Dans cette optique, les travaux d'IA pourront-ils un jour améliorer aussi les conditions de vie de l'Homme (prothèses intelligentes, médicaments multifonctionnels etc.).

Inférence bayésienne Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le raisonnement bayésien s'intéresse aux cas où une proposition pourrait être vraie ou fausse, non pas en raison de son rapport logique à des axiomes tenus pour assurément vrais, mais selon des observations où subsiste une incertitude. On attribue à toute proposition une valeur entre 0 (faux à coup sûr) et 1 (vrai à coup sûr). Talcott Parsons Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Talcott Parsons Repères biographiques[modifier | modifier le code] Carte auto adaptative Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Les cartes auto adaptatives ou auto organisatrices forment une classe de réseau de neurones artificiels fondée sur des méthodes d'apprentissage non-supervisées. On les désigne souvent par le terme anglais self organizing maps (SOM), ou encore cartes de Teuvo KohonenTeuvo Kohonen du nom du statisticien ayant développé le concept en 1984. Elles sont utilisées pour cartographier un espace réel, c'est-à-dire pour étudier la répartition de données dans un espace à grande dimension. En pratique, cette cartographie peut servir à réaliser des tâches de discrétisation, quantification vectorielle ou classification. Idée de base[modifier | modifier le code]

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