Convergence instrumentaleLa convergence instrumentale est la tendance hypothétique de la plupart agents suffisamment intelligents (humains ou non) à poursuivre des objectifs instrumentaux similaires (par exemple survivre ou acquérir des ressources), même si leurs objectifs ultimes sont différents. Plus précisément, les agents intelligents peuvent poursuivre des objectifs instrumentaux (des objectifs qui n'ont pas de valeur , mais qui aident à atteindre des objectifs ultimes) sans fin, si leurs objectifs ultimes ne soient jamais pleinement satisfaits.
Système de classeursUn système de classeurs (Learning Classifier System ou LCS en anglais) est un système d'apprentissage automatique utilisant l'apprentissage par renforcement et les algorithmes génétiques. Ils ont été introduits par Holland en 1977 et développé par Goldberg en 1989 Un système de classeurs (aussi appelé classifiers) est composé d'une base de règles, appelée classeur, associés à un poids. Chaque règle est composée d'une partie condition et d'une partie action. Le classeur commence par être initialisé (aléatoirement ou non).
SHRDLUSHRDLU a été l’un des premiers programmes informatiques de compréhension du langage naturel. Il a été développé par Terry Winograd au MIT à partir de 1968. Il était écrit en et en Lisp et implémenté sur un ordinateur PDP-6 de DEC équipé d’un terminal graphique DEC. Des ajouts , effectués dans les laboratoires d’infographie de l’Université d'Utah, permirent d’ajouter un rendu 3D au « monde » de SHRDLU. Winograd semble avoir pris ses distances avec SHRDLU et le domaine de l’intelligence artificielle, convaincu que SHRDLU constituait une impasse.
Cadre (intelligence artificielle)Le terme de cadres (en anglais frames) a été proposé par Marvin Minsky dans son article de 1974 intitulé A Framework for Representing Knowledge. Un cadre en intelligence artificielle est une structure de données utilisée pour subdiviser la connaissance en sous-structures représentant des situations stéréotypées. Les cadres sont reliés entre eux pour former une idée complète. Un cadre contient de l'information sur la manière d'utiliser le cadre, sur ce qu'on peut en attendre, et sur ce qu'on peut faire lorsque cette attente n'est pas satisfaite.
Knowledge-based systemsA knowledge-based system (KBS) is a computer program that reasons and uses a knowledge base to solve complex problems. The term is broad and refers to many different kinds of systems. The one common theme that unites all knowledge based systems is an attempt to represent knowledge explicitly and a reasoning system that allows it to derive new knowledge. Thus, a knowledge-based system has two distinguishing features: a knowledge base and an inference engine.
Explainable artificial intelligenceExplainable AI (XAI), also known as Interpretable AI, or Explainable Machine Learning (XML), either refers to an AI system over which it is possible for humans to retain intellectual oversight, or to the methods to achieve this. The main focus is usually on the reasoning behind the decisions or predictions made by the AI which are made more understandable and transparent. XAI counters the "black box" tendency of machine learning, where even the AI's designers cannot explain why it arrived at a specific decision.
NeuroevolutionNeuroevolution, or neuro-evolution, is a form of artificial intelligence that uses evolutionary algorithms to generate artificial neural networks (ANN), parameters, and rules. It is most commonly applied in artificial life, general game playing and evolutionary robotics. The main benefit is that neuroevolution can be applied more widely than supervised learning algorithms, which require a syllabus of correct input-output pairs. In contrast, neuroevolution requires only a measure of a network's performance at a task.
