Ce module a pour but d’initier les étudiants à l’implémentation de
mécanismes d’apprentissage développementaux dans des systèmes
autonomes (agents artificiels, robots) [1].
Les notions abordées sont les notions de:
- « agnosticisme à propos de l’environnement » Le système est
implémenté sans connaissance de l’environnement dans lequel il sera
placé.
- « motivation intrinsèque » : les mécanismes décisionnels du système
sont implémentés sans présupposer de tâche à réaliser par le système.
Les bases théoriques proviennent des épistémologies constructivistes
(e.g., Piaget), et de la notion « d’inversion du raisonnement » [2] et
d’approche « contre-intuitive » (e.g., [4]) en intelligence
artificielle et robotique.
Les bases pratiques proviennent des travaux réalisés dans le cadre du
projet IDEAL [3] (
IDEAL).
Intervenants :
Dr Olivier Georgeon. Université Lyon 1, Liris
Bibliographie.
[1] Blank, D.S., Kumar, D., Meeden, L. and Marshall, J. 2005.
"Bringing up robot: Fundamental mechanisms for creating a
self-motivated, self-organizing architecture". Cybernetics and
Systems, 32 (2). 125-150.
[2] Dennett, D. 2009. "Darwin’s ‘‘strange inversion of reasoning’’".
PNAS, 106. 10061-10065.
[3] Georgeon, O.L. and Ritter, F.E. 2011. "An Intrinsically-Motivated
Schema Mechanism to Model and Simulate Emergent Cognition". Cognitive
Systems Research (In Press).
[4] Pfeifer, R. and Scheier, C. 1994. From perception to action: The
right direction? In From Perception to Action, Gaussier, P. and
Nicoud, J.-D. eds. IEEE Computer Society Press, 1-11.
Evaluation : Projet spécifique + questions à l'examen
Le "Raisonnement à Partir de Cas" est une approche mixte de résolution analogique de problème et d'apprentissage "paresseux".
Les objectifs du cours sont les suivants:
- Rappeler les fondements cognitifs du raisonnement analogique et en quoi ils diffèrent du raisonnement logique
- Décrire la technique d'intelligence artificielle qui a résulté de ces
fondements cognitifs et en illustrer l'utilisation sur des exemples
concrets.
- Montrer comment aller plus loin avec la notion de Raisonnement à Partir de l'Expérience Tracée
Bibliographie:
Aamodt, A. and Plaza, E. (1994). Case-based reasoning :
Foundational issues, methodological variations, and system approaches.
AI communications, 7(1) :39–58. Fuchs, B. and Mille, A. (2000).
Une modéisation au niveau connaissance du raisonnement à partir de cas.
In N.Aussenac-Gilles, editor, Actes des journées francophones
d’acquisition des connaissances - IC’2000, pages 3–10, Toulouse. Kolodner J., "Case-Based Reasoning," Morgan-Kaufmann, San Mateo, CA, 1993. Melis, E. and Veloso, M. (1998). Analogy in problem solving. In del
Cerro, L. F., Gabbay, D., and Ohlbach, H. J., editors, Handbook of
Practical Reasoning : Computational and Theoretical Aspects, volume 17
(1), pages 1–73. Oxford Univ. Press.
Minsky, M. "A framework for representing knowledge", in Cognitive
Science, Allan and Edward E. Smith editors, Morgan-Kaufman Publisher,
1992
[SCH 82] Schank R., "Dynamic Memory : A Theory of Reminding and
Learning in Computers and People", Cambridge University Press, New
York, NY, 1982
Support de cours en ligne :
RàPC
Travaux à rendre (vous pouvez aussi proposer un sujet)
Sujet 1 : Réutilisation et Adaptation d'une recette de cuisine.
Sujet 2 : Réutilisation et Adaptation de voyages à la carte.
Sujet 3 : Réutilisation et Adaptation de description d'appartements pour la vente
Sujet 4 : Réutilisation et Adaptation de description de véhicules automobile pour la vente
Sujet 5 : Réutilisation et Adaptation de l'affichage d'information aux
contraintes de volumes, de taille de l'affichage, des préférences de
l'utilisateur.
Sujet 6 : Réutilisation et Adaptation de trajet par modification minimal d'un trajet existant.
Sujet 7 : Réutilisation de codes informatique (classes, objets, structures, ...)
Sujet 8 : Réutilisation de planning d'enseignements
Sujet 9 : Réutilisation de recommandations (cinéma, musique, ...)
Sujet 10 : Réutilisation de patrons de conception en informatique
Pour chaque travail à rendre :
Partie 1 : Etat de l'art -> citer et étudier des exemples de telles réutilisations dans la littérature ou sur le web
Partie 2 : Spécification -> indiquer grossièrement comment le
système que vous pensez réaliser offrira le service à un utilisateur
(scénario d'utilisation)
Partie 3 : Modèle d'un cas (attributs description d'un problème,
attributs de description d'une solution) -> illustrer par quelques
exemples
Partie 4 : Mesure de similarité entre un nouveau problème et un problème de la base de cas
Partie 5 : Règles d'adaptation pour réutiliser et adapter le cas le plus proche
Partie 6 : [Bonus 5 points] Réaliser une maquette intégrant saisie des
cas, saisie d'un problème et recherche du cas le plus proche.
Partie 7: Discuter de l'intérêt de l'approche RàPC pour le sujet donné.
Expliquer les difficultés et les atouts de l'approche RàPC. Contrastez
avec d'autres approches de l'IA, en particulier l'approche logique.
Supports :
Questionnaire
de début L'intelligence
Artificielle ? (ppt)
Selon le tour de table / Questionnaire du début nous ferons plus ou
moins de rappels...
Une introduction à l'IA par Joel Quinqueton (Montpellier)
qui ressemble pas mal à la mienne [PDF]
Une introduction en anglais, de Sergion Tessaris (Bolzano, Italie) [PDF]
Un cours assez avancé réalisé par
Jean-Marc Fouet
pour un cours de base en recherche (cours
JM
Fouet) Une
brève histoire de l'Intelligence Artificielle
Proposition des sujets de recherche bibliographique sur la base
des ateliers de ECAI 2012
Session 4
: [Jeudi 11/10/2012, 10h]
Ingénierie des connaissances : méthodes classiques et méthodes agiles
Introduction à l'ingénierie des connaissances (cours de base- PPT)
Méthode Common Kads (Diapos Innsbrück)
Méthode Agile (owl) (Article PDF)
Session 5
: [Jeudi 8/11/2012, 10h-12h30]
Présentation des travaux bibliographiques (évaluation)[salle TD5]
Travail à réaliser:
1) Préparer un cours d'initiation sur
le sujet du Workshop ->
sous la forme d'une présentation pédagogique / diapos -> 20 minutes
pour un binôme, 30 minutes pour un trinome avec intervention de chacun
(répartition du temps de parole). Réponses aux questions des étudiants
du groupe -> Les étudiants du groupe devront chacun préparer une
question et je donnerai la parole à 4 d'entre eux (au hasard). La
bibliographie (2 à 5 références) concerne essentiellement les bonnes
lectures pour comprendre le domaine de recherche. Elle ne cherche pas à
faire l'état de l'art qui est traité dans le document. -> la présentation doit être prête pour la
soutenance naturellement.
2) Rédiger un document texte, sous la
forme d'un article de "survey" (5 pages max)
synthétisant l'état des recherches sur la question étudiée dans le
workshop. Ce document indique quelles sont les questions de recherches
actuelles. La bibliographie (5 à 10 références) y sera référencée sur
cette base : les travaux les plus récents et les papiers qui montrent
le mieux les questions de recherche en cours. Le document doit être remis au plus tard
pour le 30 novembre par courriel à alain.mille@univ-lyon1.fr
[Samedi 20/10/2012, 8h-10h] La recherche ? Organisation, métiers,
financements
MIF14
: Bases de l'Intelligence Artificielle (BIA)
Présentation générale
Le module MIF14 se donne comme objectif de former aux outils de base de
l'intelligence artificielle classique, telle qu'elle s'est développée
depuis son "invention" en 1956. Ces outils constituent un socle commun
à de très nombreux autres outils dans le domaine des bases de données
relationnelles, des systèmes à base de connaissances et d'une manière
générale dés que des mécanismes d'inférence sont inclus dans les
dispositifs informatisés (web 2.0 par exemple). Pour y parvenir nous
proposons le programme suivant :
Mise en perspective des développements de l'IA et de
l'informatique -> Cours 1 : Intelligence Artificielle, une
Introduction
Retour sur le calcul logique. Il s'agit de se concentrer sur les
mécanismes qui permettent d'automatiser la démonstration logique par
des calculs symboliques. Ce cours rappelle les bases de la logique et
explique comment un calcul symbolique (mené par un ordinateur) peut
être considéré comme équivalent à une démonstration formelle.
L'introduction au calcul logique sera fait en montrant une technique
permettant de mener des calculs en logique d'ordre 1, en cherchant à
retrouver les conditions démontrées de la logique d'ordre 0.
Au delà de la démonstration, c'est la "résolution de problème"
qui a été l'objet des travaux de base de l'IA. Nous verrons comment un
problème peut être modéliser pour permettre sa résolution automatique.
Un système de calcul logique permet de mener l'inférence.
Réaliser des systèmes qui puissent utilement inférer nécessite de
savoir modéliser/représenter les "connaissances" (des choses qui
permettent l'inférence). Nous introduirons la notion même de "Système à
Base de Connaissances" (déclaratives), très différents des systèmes
"procéduraux" (classiques).
Sachant modéliser/représenter des connaissances, il reste à
apprendre "traduire" le monde à modéliser dans des représentations
exploitables par les SBC. Ce sera l'objectif d'une introduction à
"l'ingénierie des connaissances".
Il n'y a pas de supports papier distribué. Tous les supports et sujets
sont en ligne.
Les TD permettent de mettre en oeuvre les concepts vus en cours et de
préparer des TP qui initieront aux technologies liées à l'IA classique.
Les TD sont le lieu privilégié de la discussion sur les éléments du
cours et chacun sera invité à participer à l'exercice (passages au
tableau pour "réfléchir" tout haut). Présence obligatoire.
Deux séries de TP sont notées : les
TP 3-4 et les TP 5-6. La
notation est faite sur la base d'un compte rendu (description faite
dans le sujet) qui est exigé dans les 7 jours qui suivent la dernière
séance.
ATTENTION : Il y a 4 groupes de TP,
divisés en 8 sous-groupes. Les séances de TP du 8 et du 15 novembre se
font par groupe, et à partire du 22 novembre par sous-groupes La
moitié d'un groupe (un sous-groupe) sera encadrée à 14h15 et l'autre
moitiè à 16h,
assurant ainsi un encadrement maximum (1 encadrant pour 10 étudiants au
maximum sur un créneau de 1h30, car ces TP sont évalués pour la note de
TP et nécessitent une présentation individuelle en séance). Lisez bien
vos courriels pour la mise en place de ce système !
