Introduction (notes)§

Contexte et historique§

• Contexte = IA symbolique
  • connaissances partageables entre l'humain et la machine
  • l'IA est une science cognitive: elle s'inspire de la cognition humaine
• Systèmes experts
  • idée: "extraire" les connaissances de l'expert, et les exprimer sous forme d'une base de connaissances exploitable par un moteur d'inférences
  • Prolog
  • problème:
    • nécessite un expert métier (pour expliciter les connaissances) et un ingénieur de la connaissance (pour l'« encoder »)
    • les connaissances des experts ne sont pas faciles à « extraire »
  • l'IA est une science cognitive: elle doit comprendre la cognition humaine pour construire des bases de connaissances
• Évolutions
  • modalités de construction des connaissances
    • TAL (traitement automatique de la langue)
    • toujours origine humaine des connaissances
  • nature des connaissances
    • prolog → règles → ontologies (de plus en plus déclaratif)
    • mais aussi réseaux sémantiques, graphes conceptuels
    • mais aussi contraintes (programmation par contraintes)
    • plus récemment: ontologies → ontologies+règles
• Constat
  • les connaissances sont considérées comme
    • fiables
    • rares (d'autant plus qu'elles sont fiables), et donc chères
    • stables (d'autant plus qu'elles sont rares et chères)

Problématique§

• Nouvelle donne
  • avec l'augmentation de la puissance des ordinateurs, leur utilisation de plus en plus pervasive, notamment avec le Web, le Web mobile, le Web des objets,
  • les connaissances (ou au moins les informations) deviennent
    • abondantes
    • mais peu fiables (bruitées, voire erronées, peu structurées)
    • et dynamiques
  • essor de l'IA numérique, de l'apprentissage automatique
    • Big Data
    • annonce de "la mort des modèles"
    • mais il y a des limites
  • l'IA symbolique a encore un rôle à jouer
• Construction de connaissances
  • comment dynamiser la construction des bases de connaissances
• Raisonnement
  • comment adapter les mécanismes de raisonnement à des informations changeantes
    • qui, éventuellement, changent très vite
    • NB: logiques modales et temporelles, mais ça ne fait pas tout ("fige" la dynamique)
  • pas propre à l'IA: réponse à des requêtes continues (requêtes + inférences)
  • raisonnement interactif
    • Winograd 2006 : convergence avec HCI
    • test de Turing
    • l'IA est une science cognitive: raisonnement interatif, dialectique, en collaboration avec l'humain