· L' Intelligence Artificielle pour les
développeurs. Concepts et implémentations en C# (Virginie
MATHIVET, 2014, page 21).
· Les formes de l'intelligence (Howard Gardner,
1983).
· Dictionnaire Le Robert (2023).
2) Qu'est-ce que l'intelligence artificielle
?
L'intelligence artificielle, quant à elle, est un
domaine de recherche et de développement visant à créer
des systèmes et des machines capables d'imiter certaines facettes de
l'intelligence humaine. L'intelligence artificielle s'appuie sur des
algorithmes, des modèles mathématiques et des techniques de
traitement de l'information pour permettre aux machines d'accomplir des
tâches qui nécessitent normalement l'intervention humaine. Tout
système qui pourrait s'adapter pour donner une réponse
adéquate à son environnement pourrait être
considéré comme intelligent. On parle alors d'intelligence
artificielle (I.A.), terme en créé en 1956 par John McCarthy,
célèbre informaticien américain.
Cependant, toutes les facultés que l'on peut donner
à un ordinateur ne sont pas considérées comme faisant
partie de l'intelligence artificielle. Ainsi, un ordinateur qui peut
résoudre des équations complexes dans un temps bien plus court
que ce que pourrait faire un humain, n'est pas considéré comme
intelligent.
Auparavant, l'évaluation de l'intelligence d'un
système informatique était souvent associée au test de
Turing, proposé en 1950 par Alan Turing, mathématicien et
cryptologue britannique. Ce test consiste à faire communiquer un testeur
humain avec deux écrans. Derrière l'un de ces écrans, se
trouve un autre humain qui interagit avec le testeur, tandis que
derrière le deuxième écran se trouve le programme
d'intelligence artificielle (IA) testé. L'objectif du test est de
parvenir à identifier quel interlocuteur est humain et lequel est une
machine. Si le testeur ne parvient pas à différencier l'IA de
l'humain, alors le test est considéré comme réussi.
· L' Intelligence Artificielle pour les
développeurs. Concepts et implémentations en C# (Virginie
MATHIVET, 2014, page 24.).
· Dictionnaire Le Robert (2023).
· Computing machinery and intelligence, Mind,
Oxford University Press, (Alan Turing, vol. 59, no 236, octobre
1950, p. 433-46.
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Nous pouvons alors, grâce à ce test de Turing
effectué dans les année 1950, constater qu'il est parfois
difficile de déterminer le type d'intelligence auquel nous sommes
confronté. Après avoir analyser les résultats de ce test,
nous pouvons voir que sur les 168 personnes participantes, 60,41% pensent
être confronté à une I.A, 32,14% pensent avoir à
faire à un humain et 7,14%, soit 12 personnes, sont incapables de donner
de réponse.
(Document : Exemple de Test de Turing).
Il reste tout de même difficile de tester
l'intelligence artificielle. En effet, ce programme test « l'intelligence
» seulement grâce à la communication écrite, ce qui
limite sa pertinence. De plus, un programme « non-intelligent » qui
ne ferait que reprendre en partie les phrases dites sans les comprendre peut
réussir ce test, comme c'est le cas d'ELIZA, programme informatique
créé en 1966 par Joseph Weizenbaum.
SITOGRAPHIE
https://iatpe2015.wordpress.com/le-fonctionnement/le-test-de-turing/
De plus, le test de Turing ne vise pas à
évaluer directement l'intelligence d'un ordinateur, mais plutôt
à déterminer s'il peut se comporter de manière similaire
à un être humain. Cependant, étant donné que
l'intelligence et les comportements humains ne sont pas identiques, le test ne
permet pas de mesurer précisément l'intelligence de deux
manières distinctes.
· Certains comportements intelligents ne sont pas
humains : le test de Turing ne vérifie pas la présence, ou
l'absence, d'un comportement intelligent, tel que la capacité de
résoudre des problèmes difficiles ou de trouver des idées
originales. Elle exige expressément la tromperie de la part de la
machine : si la machine est plus intelligente qu'un être humain, il lui
faut délibérément éviter de paraître trop
intelligente. Si elle était capable de résoudre un
problème de calcul qui serait impossible pour un humain, alors
l'interrogateur saurait que le programme n'est pas humain, et la machine ne
satisferait pas au test.
· Certains comportements correspondant à une
intelligence humaine ne sont pas parfaits ou rationnels. Le test de Turing
exige que la machine puisse exécuter tous les comportements humains,
incluant même des comportements que l'on peut considérer comme
imparfaits ou irrationnels, tels que la susceptibilité à des
insultes, la tentation de mentir ou, tout simplement, une fréquence
élevée d'erreur de frappe. Si une machine ne peut imiter le
comportement humain dans le détail, comme faire des erreurs de frappe,
l'intelligence échoue au test, indépendamment de la façon
dont elle peut être intelligente.
En conclusion, l'intelligence artificielle est un domaine de
recherche et de développement qui vise à créer des
systèmes et des machines capables d'imiter certaines facettes de
l'intelligence humaine. Cela implique l'utilisation d'algorithmes, de
modèles mathématiques et de techniques de traitement de
l'information pour permettre aux machines d'accomplir des tâches qui
nécessitent normalement l'intervention humaine. L'objectif ultime de
l'intelligence artificielle est de créer des systèmes capables de
s'adapter à leur environnement et de fournir des réponses
adéquates. Cependant, toutes les capacités informatiques ne sont
pas considérées comme faisant partie de l'intelligence
artificielle, et l'évaluation de cette dernière peut être
complexe.
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SITOGRAPHIE
·
https://iatpe2015.wordpress.com/le-fonctionnement/le-test-de-turing/
A) Le fonctionnement d'une intelligence
artificielle.
Dans un premier temps, nous allons aborder les courants
importants de l'intelligence artificielle, puis nous montrerons les liens
entres les différentes technologies pour expliquer son
fonctionnement.
Pour commencer, nous allons nous pencher sur les courants
majeurs de l'approche symbolique et de l'approche connexionniste.
· L'approche symbolique :
L'approche symbolique repose sur la manipulation de symboles,
c'est-à-dire la capacité d'un système informatique
à représenter, manipuler et raisonner sur des symboles abstraits
comme des concepts, des objets, des relations ou des règles logiques.
Elle met l'accent sur la représentation explicite des connaissances et
sur le raisonnement symbolique.
· L'approche connexionniste :
Elle est inspirée par le fonctionnement du cerveau, se concentre sur les
réseaux de neurones artificiels interconnectés (voir page
15). Ces réseaux sont capables d'apprendre à partir de
données et d'ajuster leurs connexions pour effectuer des tâches
spécifiques. L'approche connexionniste met l'accent sur l'apprentissage
automatique et le traitement distribué de l'information.
Pour une meilleure appréhension de comment fonctionne
une IA grâce à ces courants nous pouvons nous pencher sur les
différentes technologies. « Deep Learning », un livre
écrit par Ian Goodfellow (informaticien, ingénieur, cadre, et
professeur d'université, connu pour ses travaux sur les réseaux
de neurones artificiels et sur le Deep Learning), Yoshua Bengio (informaticien,
chercheur et spécialiste en intelligence artificielle, et pionnier du
Deep Learning) et Aaron Courville (enseignent à l'école de
science informatique de l'université de Carnegie Mellon et à
l'université de Toronto). Dans ce livre, les trois auteurs utilisent le
diagramme de Venn pour expliquer le lien entre une IA et ses technologies.
