Embed Size (px)
Citation preview
1
L’intelligence artificielle : Nouvelles tendances
Zakia LakhliliEtudiante en maîtrise informatique
Université de Montré[email protected]
2
Plan:Introduction.Apprentissage machine.Vie artificielle.Indexation multimédia.Reconnaissance des formes. Robotique.Réalité virtuelle.Acquisition des connaissances.Conclusion.
3
Introduction
Définition:L’Intelligence Artificielle (IA) s’intéresse à la formalisation et à l’automatisation de différents types de raisonnements humains (déductifs, inductifs ou encore généralisations en analogies) .
4
Les disciplines liées à l’IAPhilosophie: [Russell et al. :2003]
• Est-ce que des règles formelles peuvent construire une conclusion ?
• Comment l’esprit mental apparaît du cerveau physique ?• D’où vient les connaissances ?• Comment les connaissances mènent elles à l’action ?
Mathématique: [Russell et al. :2003]• Quelles sont les règles formelles pour construire une
conclusion ?• Comment peut on calculer ?• Comment raisonner avec des informations incertaines ?
5
Les disciplines liées à l’IAEconomie: [Russell et al. :2003]
• Comment prendre une décision rentable ?• Comment faire ça alors que les autres ne peuvent pas avancer ?• Comment faire ça alors que la récompense est indéterminée ?
Science des neurones :• Comment le cerveau humain traite l’information ?
Psychologie :• Comment les humains et les animaux pensent ils à un acte ?
Informatique :• Comment on peut construire un ordinateur efficace ?
Linguistique :• Quelle est la relation entre le langage et la pensée ?
6
Historique de l’IALe terme « intelligence artificielle » (IA) apparu en 1956 dans la rencontre de Marvin Minsky, John MacCarthy, Allen Newelle et Herbert Simon au collège de Darmouth (New Hampshirc, États-Unis). [Aîmeur:2004]« Test de Turing » par Alan Turing (1956).Premier programme d’ordinateur capable de démontrer des théorèmes en logique. Compréhension et production automatique du traitement de texte ou du dialogue en langage naturel, (1970).DENDRAL en chimie, MALSYMA (logiciel de calcul formel), MYCIN enmédecine, HEARSAY II en compréhension de parole, PROSPECTOR en géologie (1970-1980).Les réseaux de neurones, les algorithmes génétiques, la programmation logique inductive et le réseaux bayésiens (1980-1990).L’apparition de l’Internet, communication des connaissances (data mining).(1990-2000)
7
Apprentissage machine :
Ce processus donne à un agent la capacité d’effectuer des tâches qui ne pouvaient pas l’être auparavant ou d’effectuer de façon plus efficace les taches desquelles il s’acquittait déjà. [Aîmeur:2004]
Algorithme : les arbres de décisions. [Hinton: 2002]
8
Un système de transport intelligent. (Mars 2004) [Qi Chen et al.:2004]
Un véhicule terrestre complètement autonome qui peut aider à sauver les vies humaines dans les champs de combat .L’équipe de TerraMax a utilisé trois techniques
• L’électricité et le combustible.• Les algorithmes de fusion d’information et de
sensation .• Le contrôle .
9
10
CogVis (Décembre 2004) [Knight: 2005].
Un ordinateur capable d’apprendre à jouer en observant des joueurs humains. Les joueurs doivent annoncer leurs victoires ou leurs échecs.CogVis sera capable de donner le résultat de chaque jeu correctement.Utilise un système du processeur visuel qui analyse l’action. En ajoutant l’entrée audio, le système développe une hypothèse sur le règlement du jeu. Utilise la programmation logique inductive.
11
« Holonics » [Voth:2004]
Rockwell Automation, 2004Holone est une unité d’organisation autonomed’agents intelligents.Qui peut communiquer avec d’autres holones.Capable de prendre une décision.Le système holonics est une alternance du système de contrôle centralisé.S’adapte au changement d’environnement.Aide les compagnies d’industrie à s’évoluer facilement et au moindre coût.
12
Apprentissage des sens des mots [Duncan Graham-Rowe : 2005]
Le sens d’un mot peut être déduit à partir des mots utilisés autour de lui .La recherche dans google peut être utilisée pour mesurer la relation entre deux mots Exemple :
• une recherche des mot « chapeau » et « tête » ensemble, donne presque 275,000 résultats.
• 12,600 pour « chapeau » et « banane » .Cette distance logique entre deux mots est appelée NGD (Normalised Google Distance) .L’Internet peut rendre possible aux ordinateurs d’acquérir une base de connaissance très détaillée.
13
14
15
Vie artificielle :
La vie artificielle est un regroupement de travaux hétéroclites ayant pour
point commun de s’inspirer directement et explicitement des
caractéristiques des vivants. [BENOUIRANE : 2003]
16
Vie artificielle :
Les principaux domaines liés à la vie artificielle: [BENOUIRANE : 2003]
• Les automates cellulaires.• Jeu de la vie.• Algorithmes génétiques.• Le système de classifier.• les animats.
17
Simulation des algues écologiques: [Chval et al. :2002]
Un modèle multi agent bidimensionnel. L-systemes pour représenter les algues et leur environnement.Ces algues sont capables d’absorber différents éléments toxiques même le métal lourd. Ce processus est utile pour prédire sa performance sous différentes conditions.les simulations sur l’ordinateur peuvent remplacer de nombreuses expériences coûteuse et pénibles.
18
Indexation Multimédia :Outils de recherches dans l’Internet. [SERRES : 2004]
Le mode de recherche proposé. • Arborescente (comme les annuaires).• hypertexte (comme les listes de signets).
Outils par requête (comme les moteurs, fondés sur l’utilisation de mots-clés). Mode d’indexation des ressources (Google, Alta Vista, Exalead, Wisenut, YST…) .La nature des ressources proposées. Niveau du lexique, pratiquer ce qu’on appelle la lemmatisation .
19
20
21
Indexation Multimédia :Nous passons au stade de la grammaire, de la syntaxe. [SERRES : 2004]Moteur français particulièrement innovant, Exalead qui, en plus de la lemmatisation, permet la reconnaissance des groupes nominaux. La sémantique, concerne la signification d’un texte, par extraction de concepts, de notions. Ce dernier niveau reste encore peu répandu sur le Web.
22
23
Applications du Web sémantique [Klein et al :2004]
Utilisent des informations qui sont : géographiquement distribuées.Supposent que l’information n’est jamais complète. Utilisent des descriptions formelles pour le sens des données .Manipulent les informations collectées des documents multimédia.Exploitent aussi bien les connaissances statiques que celles dynamiques. Sont extensibles.
24
Les leaders du Web sémantique.
L’université de Southampton, SECO (semantic collaboration) de l’universitéde la Californie australe. AnnoTerra de science systèmes et applications.
25
Entrepôt virtuel d’ontologies[No et al :2004]
La biologie, la médecine clinique et l’informatique biomédicale sont submergées par un nombre énorme de connaissances et d’informations.Les investigateurs doivent décider comment incorporer ces ressources dans leur travail.La technologie du Web sémantique peut améliorer le problème en fournissant:
• Des données méta commun.• Un langage d’ontologie.• Des outils basés de l’Internet.
26
Entrepôt virtuel d’ontologies [No et
al :2004]
sous forme de répertoires qui donnent :L’accès aux différentes ressources.Une vue uniforme sur la distribution des ontologies.Permettre aux chercheurs de les évaluer et les comparer.Comprendre comment les intégrer.OBO est le commencement.
27
28
DOPE (Drug Ontology Project for Elsevier ): [Stuckenschmidt et al :2004]
À partir 2002Un système de recherche à base de dictionnaire.L’indexation automatique.Les requêtes à base de RDF .La visualisation à base de concept.
29
30
31
« Data mining » [Saarenvirta : 2000]
C’est un processus qui permet de découvrir dans de grosses bases de données consolidées des informations jusque là inconnues, mais qui peuvent êtres utiles et lucratives. Puis utiliser ces informations pour soutenir des décisions commerciales tactiques et stratégiques.
32
Projets du centre national de Data mining de l’université de Illinois: [Bing Lui : 2001]
L’espace de données : c’est une infrastructure pour créer un Web de données au lieu de celui des documents.DSTP : un protocole (DataSpace Transfer Protocol) qui permet aux données d’accéder àl’espace de données.Les applications de l’espace de données.DMIX ouvert: est un Web–service basé sur les services de données pour l’extraction, l’intégration et l’exploration des données distribuées.
33
Reconnaissance des formes [Coray : 2003]
Vise à automatiser le discernement de situations typiques au niveau de la perception. Des applications nombreuses dans divers domaines.
• La médecine. • Contrôle de procédés de fabrication. • La vision robotique. • La reconnaissance de la parole. • La lecture optique des documents. • Traitement des données volumineuses d’images.
34
Les techniques de la reconnaissance des formes [Coray : 2003]:
La transformation de Fourrier.Filtrage et corrélation .Transformée de Fourrier bidimensionnelle et corrélation globale.Transformée de Hadamard.Transformée de Hough
35
Figure 1.8 Une image bidimensionnelle et sa transformée de Fourier.
36
Les grands laboratoires de la reconnaissance de formes:
Panasonic, Speech Technology laboratiry à Santa Barbara à la Californie. [Kuhn : 2004]
Département de l’informatique et ingénierie de l’université de la Californie, Sen Diego. [McLean : 2002]
37
Les algorithmes de la reconnaissance de formes [McLean :
2002]
L’algorithme standard de fragmentation à k-sens (standard k-means clustring algorithm). sens k-harmonique (k-harmonic means). le k-sens floue (fuzzy k-means).
38
Reconnaissance de la voix silencieuse [McLaughlin :2004]
(À partir de 2000).Réalisé par des scientifiques de la NASA (À partir de 2000).. À l’aide des réseaux de neurones. Capture les mots que le cerveaux humain envoie à la gorge et à la langue à travers les signaux nerveux. Faite pour les astronautes qui ont une difficulté de se communiquer dans les basses altitudes. Très intéressante pour les malades et les handicapés.
39
40
Un programme d’apprentissage de la langue Arabe: [Voth:2004]
Fait par des scientifiques de CARTE (California Center for Research in Technology Education) de l’université de la Californie australe.(2004)Apprend la langue et le comportement social des arabes àtravers des scénario virtuels.Reconnaître non seulement la parole de l’utilisateur mais aussi la façon de la prononcer. Ce système utilise des agents intelligents, est basé sur un programme appelé PsychSim.Est un modèle cognitif utilisé dans les simulations multi agents développé par David Pynadath et Stacy Marsella des scientifiques dans l’Institut des sciences d’informations dans USC.
41
42
La reconnaissance automatique les expressions du visage:[Littlewort : 2002]
Des chercheurs de l’université de la Californie, San Diego, ont utilisé une autre approche basée sur les images voilées à trois dimensions(2002).Ce système emploie un mécanisme d’apprentissage afin de reconnaître les différentes expressions du visage.Un système codé des expressions du visage (FACS : The Facial Action Coding System).neutre, colère, dégoût, peur, joie, tristesse et surprise.
43
44
Robotique: [Russell et al.: 2003]
La robotique est considérée comme un agent intelligent qui manipule le monde physique.Les robots sont équipés de détecteurs afin de percevoir leur environnement. Ils utilisent les algorithmes de filtrage probabiliste comme les filtres de Kalman et les filtres particuliers.
45
Les applications de la robotique:L’industrie et l’agriculture [Russell et al.: 2003]
Des machines lourdes qu’on utilise pour moissonner, miner ou creuser la terre.Les robots ont été utilisé aussi pour générer des cartes très précises pour des mines abandonnées et les réseaux des égouts.
46
Les applications de la robotique: Le transport [Russell et al.: 2003]
Les hélicoptères autonomes qui livrent des objets aux endroits difficiles àaccéder. Chaises roulantes automatiques.Halpmate, un robot qui est employédans les hôpitaux pour transporter les nourritures et autres objets médicaux.Les marqueurs sécuritaires intelligents.
47
Les marqueurs sécuritaires intelligents: [Farritor et al.:2004]
Shane farritor et Steve Goddard ont fait une démonstration d’un petit robot sécuritaire élégant sous forme d’un baril. (2003)Capable de guider le trafic et même servir comme barrière visible entre le trafic et le chantier de travail.
48
49
Les applications de la robotique:L’environnement dangereux
Transporter les munitions et distribuer les bombes aux champs de bataille. [Russell et al.: 2003]
« Throwbot » est envoyé aux bâtiments afin de les inspecter et collecter les informations nécessaires aux soldats avant d’y entrer.(Figure 1a) [Voth: 2004]
La détection et la destruction des mines (2002). (Figure 1b) [Voth: 2004]
50
51
Les applications de la robotique:L’exploration [Russell et al.: 2003]
La planète du Mars. Les profondeurs des océans.Le cratère d’un volcan actif.
52
Les applications de la robotique: La santé [Russell et al.: 2003]
Les chirurgies délicates comme celle des cerveaux, des yeux ou
du cœur.
53
Les applications de la robotique:Le service personnel [Russell et al.: 2003]
L’aspirateur, la tondeuse à gazon ou le chariot à matériels du golf. Les kiosques d’informations dans les centres commerciaux.
54
Les applications de la robotique: Le sport [Russell et al.: 2003]
Sony AIBO est un robot chien qui est utilisé comme plateforme dans les laboratoires de l’IA autour du monde.Robotique soccer.
55
56
57
Les limites de la robotique:[The Guardian : 2005]
Dr Jemy Wyatt, un des professeurs de l’école de l’informatique à l’université de Bimingham, pense que les expériences dans le domaine de la robotique n’ont pas encore atteint leur but:Construire un robot capable de voir, manipuler, entendre, apprendre et répondre aux questions comme l’être humain.
58
Réalité virtuelle :On parle de réalité virtuelle quand on pénètre dans un univers du synthèse où l’on peut éprouver des sensations comparables à la réalité , et on peut agir dans cet univers : bouger, toucher des objets en temps réel. [3x+net : 2002]
L’algorithme de poursuite prédictive ( Predictiv tracking algorithms ) permet aux développeurs des systèmes d’environnements virtuelles de choisir les bonnes prédictions . [LaViola : 2003]
59
Applications de la réalitévirtuelle [3x+net : 2002]
Les lunettes à cristaux liquides (prototypage industrielle , médecine et la psychothérapie des phobies )(2004).Sphère cyber (parcs d’attractions, simulateurs militaires, visites virtuelles pour les architectes) (2004).Le livre magique (2004).
60
61
Applications de la réalité virtuelle dans la médecine: [ABBE : 2002]
L’enseignement, au travers de la reproduction d’environnement ou de conditions spécifiques.La simulation permettant le mixage d’images vidéo et de scanner pour simuler, ou de diriger des opérations complexes telles que des interventions chirurgicales ou de suivre des effets thérapeutiques.L’aide au diagnostic, via la prévision des effets thérapeutiques de divers traitements simultanés.La thérapie notamment dans le cas de troubles psychiatriques / psychologiques, ou pour la rééducation fonctionnelle, via la reproduction et le contrôle d’environnements spécifiques.
62
Traitement des phobies :[Randy : 2005]
Janvier 2005Le centre médical de Sen Diego traite les phobies aux victimes des sinistres et des soldats qui soufrent de traumatismes de guerre. En les mettant dans des scénarios de la réalité virtuelle. Ceci n’élimine pas leur peur mais les aident àse contrôler même s’ils sont sous une grande pression.
63
64
65
Acquisition des connaissances :
C’est la capacité de repérage, de cueillette et de formalisation du savoir. [BLOUIN et al: 1995]
Pour acquérir une connaissance on utilise différentes méthodes: [LAURENT: 2005]
• Raisonnement à base de cas (Case-base Reasoning).
• Raisonnement approximatif (Fuzzy Reasoning).• Indexation recherche de connaissance.• Système multi agents (SMA).• Recherche sémantique de connaissance.
66
Une application à base de cas: [Thibault et al.: 2004]
Le projet a débuté en décembre 2002 pour 36 mois.Un système d’aide à la résolution des problèmes dans le domaine industriel. Automatisation des tâches de détection des nouveaux problèmes.Recherche dans la base de cas.Choix des experts.Organisation des réunions.Des expériences.Traitement automatique des problèmes.Mise à jour de la base des cas.
67
Viscort (A Visual _Content Recommmender for the mobile web) [Chan Young Ki et al.: 2004]
Le « collaborative filtring » : identifie les clients voisins qui ont un goût très proche àcelui de l’utilisateur et lui recommande les images que les autres clients avaient aimées.Le « content_based image retrieval » il utilise les caractéristiques visuels de l’image pour ramener des images similaires à celle-ci.
68
69
70
71
Conclusion :Qu’elles sont les risques qu’on cours avec l’avancement des recherches dans l’IA ?Ray Kurzwel dans son livre « The age of spiritual Machine » (2000) a prévu que dans l’année 2099 il y aura une grande tendance à mélanger l’esprit humain avec le monde des machines intelligentes. [Russell et al.: 2003]La possibilité que les ordinateurs peuvent conquérir le monde humain avec leurs services et deviennent indispensables.L’IA va donc rendre le future probablement très différent du présent.
72
Les limites l’IA [Tugui: 2004]
Les deux grands piliers de l’informatique « 0 » et « 1 » qui ne peuvent donner que « vrai » ou « faux » représente un siège que l’IA est incapable de dépasser.L’IA qui est toujours basée sur la logique symbolique n’a jamais réussie à introduire ce qu’on appel la logique affective.Le raisonnement dans l’IA est basé sur des procédures informatiques alors que l’être humain réfléchie différemment.
73
Références :[3x+net : 2002] <http://www.3foisplusnet.com/s03/20_realite_virtuelle/index.shtml>[ABBE : 2002] <http://www.irccyn.ec-nantes.fr/hebergement/Medecine/>[Aîmeur:2004], Esma Aîmeur « L’intelligence artificielle : quel avenir? », L’autre Forum, vol. 8, n°2, p. 9-13.<http://www.sgpum.umontreal.ca/Autre%20Forum.htm[BENOUIRANE:2003]<http://www.limsi.fr/Individu/jps/enseignement/examsma/2003/MAMLOUK_BENOUIRANE/domaine.htm>[Bing Lui : 2001] <http://www.ncdm.uic.edu/>[BLOUIN, Maurice; BERGERON, Caroline et all: 1995] <http://www.med.univ-rennes1.fr/sisrai/dico/29.html>[Chan Young Ki et al.: 2004], Deok Hwan Kim, Jae Kyu Lee, Yoon Ho Ch, «VISCORS: A Visual-Content Recommender for the Mobile Web», IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, n°6, p.32-39.[Chval et al. :2002], Jozef Chval, Martin Palko « Various Approches in Modeling of Algae Population», Intelligent Technologies-Theory and Applications, Peter Sincak, Jan Vascak, Vladimir Kvasnicka, Jiri Pospichal, p. 220-226.[Coray : 2003] <http://lithwww.epfl.ch/teaching/rdf/>[Farritor et al.:2004], Goddard S. « Intelligent Highway Safety Markers », IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, n°6, p.8-11[Graham-Rowe : 2005] <http://www.newscientist.com/article.ns?id=dn6924>[Hinton:2002] <http://www.chairs.gc.ca/web/chairholders/viewprofile_f.asp?id=640&UniversityID=&SubjectID=&DisciplineID=&Researcher=&Keyword>[JosephJ.LaViola:2003]<http://portal.acm.org/citation.cfm?id=769975&coll=portal&dl=ACM&CFID=38284954&CFTOKEN=95014840>[Klein et al :2004], Michel Klein, Ubbo Visser, « Semantic Web Challenge 2003», IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, n°3, p. 31-33.[Knight: 2005] <http://www.newscientist.com/article.ns?id=dn6914>[Kuhn : 2004] <http://iit-iti.nrc-cnrc.gc.ca/colloq/0304/04-02-13_f.html>« Gaming Technology Helps Troops Learn Language », IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, n°5, p.4-6.
74
Références :[LAURENT: 2005] <http://ocsima.neuf.fr/etapes.html>[Littlewort : 2002]< http://citeseer.ist.psu.edu/correct/712385>[McLaughlin :2004], Laurianne McLaughlin « Silencing Voice Recognition Technology », IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, n°3, p.4-6.[McLean : 2002] <http://portal.acm.org/citation.cfm?id=584890&coll=portal&dl=ACM&CFID=38284954&CFTOKEN=95014840>[No et al :2004] , M.A., Musen, N.F, Rubin D.L,, «Making Biomedical Ontologies and Ontology Repositories Work», IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, n°6, p.78-80.[Qi Chen et al.:2004] Ozguner U., Redmill, «Ohio State University at the 2004 DARPA Grand Challenge: Developing a Completely Autonomous Vehicle », IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, n°5, p. 8-11.[Randy : 2005]< http://www.acm.org/technews/articles/2005-7/0128f.html#item14>[Russell et al. :2003] S. & Norvig PArtificial Intelligence a Modern Approach. Prentice-Hall. p. 5-20. [Russell et al.: 2003] , S. & Norvig P. Artificial Intelligence a Modern Approach. Prentice-Hall. p. 935-938.[Russell et al.: 2003], S. & Norvig P. Artificial Intelligence a Modern Approach. Prentice-Hall. p. 963-964.[Saarenvirta : 2000] <http://www.math.mcmaster.ca/peter/sora/case_studies_00/data_miningf.html>[SERRES : 2004] <http://savoirscdi.cndp.fr/culturepro/actualisation/serres/serres.htm>.[Stuckenschmidt et al :2004], Heiner Stuckenschmidt « Exploring Large Document Repositories with RDF Technology : The DOPE Project » IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, n°3, p.34-40.[The Guardian : 2005] <http://education.guardian.co.uk/higher/news/story/0,9830,1382653,00.html>[Thibault et al.: 2004] <http://liris.cnrs.fr/~ic04/programme/Thibault.pdf>[Tugui: 2004] <http://www.acm.org/ubiquity/views/v5i38_tugui.html>[Voth: 2004], Danna Voth « A new Generation of Military Robots », IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, n°4, p.2-3.[Voth:2004], Danna Voth « Holonics in Manufacturing: Bringing Intelligence Closer to the Machine», IEEE Intelligent Systems,Vol. 19, n°6, p. 4- 6.[Voth:2004], Danna Voth
