TEST Session 1

QCM :

Le terme "Intelligence Artificielle" a été imaginé :

1) Par AZIMOV, auteur de science fiction dans sa série sur les robots

2) Par ARISTOTE, philosope des connaissances et de la description du monde

3) Par des scientifiques réunis en séminaire aux Etats-Unis

L'objectif principal des techniques d'intelligence artificielle est :

1) Documenter correctement les connaissances des experts pour pouvoir les retrouver facilement

2) Tenter de mimer des processus humains de résolution de problème pour affronter les situations complexes avec des algorithmes simples

3) Construire les composants cerveau dans un dispositif plus large lié à la vie artificielle

Une heuristique, c'est :

1) Une connaissance sur un problème qui permet d'explorer un nombre de solutions limité garantissant au mieux d'arriver à une solution correcte

2) Une technique de recherche "au hasard" dans un espace de solutions possibles en pariant sur le fait que l'on trouvera la solution avant d'avoir épuisé toutes les possibilités.

3) Un test de vérification qu'une solution est convenable par rapport à un problème posé

Il n'est pas envisageable de développer incrémentalement (en intégrant de nouvelles possibilités au fur et à mesure qu'elles sont exprimées par des experts) un programme parce que (plusieurs réponses possibles):

1) Les experts ne sont pas assez disponibles pour rester mobilisés sur l'évolution d'un système

2) Les environnements de développement actuels n'ont pas d'outils d'aide au développement incrémental suffisament puissants

3) Parce que le développement incrémental revient à maintenir un programme depuis le début de son écriture et que le coût d'une telle technique de développement est prohibitif

4) Parce que le système ainsi développé ne saurait pas répondre à la question "Pourquoi" quand un utilisateur s'étonnerait de tel ou tel résultat

La solution idéale serait :

1) De développer des outils de génie logiciel permettant de gérer proprement les ajouts et automatisant les fonctions de contrôle de cohérence dans un programme,

2) De travailler au niveau abstrait (modèles) et re-générer les applications en se contentant de modifier convenablement les modèles

3) En séparant les connaissances permettant de piloter la résolution d'un problème du programme de résolution qui devrait rester le plus générique possible.