Histoire de l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle plonge ses racines dans l'Antiquité, mais c'est surtout dans la deuxième partie du qu'elle prit son essor, et qu'une lecture historique devient envisageable. Les premiers jalons historiques de l'intelligence artificielle (ou IA) datent de la Protohistoire, où mythes, légendes et rumeurs dotent des êtres artificiels, réalisés par des maîtres-artisans, d'une intelligence ou d'une conscience ; comme l'écrit , l'intelligence artificielle commence avec « le vieux souhait de jouer à Dieu ». L'intelligence artificielle comme nous l'entendons aujourd'hui a été initiée par les philosophes classiques, dont Gottfried Wilhelm Leibniz avec son calculus ratiocinator, qui essaient de décrire le processus de la pensée humaine comme la manipulation mécanique de symboles, sans pour autant vouloir fabriquer des spécimens. Cette réflexion s'est concrétisée avec l'invention de l'ordinateur programmable dans les années 1940. Cet instrument et les idées qu'il sous-tend ont inspiré les scientifiques qui ont commencé à évoquer sérieusement la faisabilité d'un « cerveau électronique ». La recherche en intelligence artificielle a vraiment commencé après une conférence tenue sur le campus de Dartmouth College pendant l'été 1956. À la suite de cette réunion, certains participants se sont investis dans une recherche sur l'intelligence artificielle. Certains utopistes ont pronostiqué qu'une machine aussi intelligente qu'un être humain existerait en moins d'une génération et des millions de dollars ont alors été investis pour réifier cette prédiction. Avec le temps, il est apparu que les difficultés inhérentes à cette annonce avaient été grossièrement sous-estimées. En 1973, en réponse aux critiques des scientifiques, notamment de James Lighthill et aux pressions continuelles des parlementaires, les gouvernements britannique et américain stoppent les subventions à la recherche en intelligence artificielle sans orientation.

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Paradoxe de Moravec

Le paradoxe de Moravec peut se résumer à l'idée que « le plus difficile en robotique est souvent ce qui est le plus facile pour l'homme ». Révélé par des chercheurs en intelligence artificielle et en robotique, notamment Hans Moravec, Rodney Brooks et Marvin Minsky, ce paradoxe indique que le raisonnement de haut niveau est beaucoup plus facile à reproduire et simuler par un programme informatique que les aptitudes sensorimotrices humaines.

Subsumption architecture

Subsumption architecture is a reactive robotic architecture heavily associated with behavior-based robotics which was very popular in the 1980s and 90s. The term was introduced by Rodney Brooks and colleagues in 1986. Subsumption has been widely influential in autonomous robotics and elsewhere in real-time AI. Subsumption architecture is a control architecture that was proposed in opposition to traditional symbolic AI.

Intelligence synthétique

L'intelligence synthétique (IS, issu de l'anglais synthetic intelligence) est un terme alternatif pour désigner l'intelligence artificielle en soulignant que l'intelligence des machines n'a pas besoin d'être une imitation ou artificielle de quelque manière ; il peut s'agir d'une véritable forme d'intelligence. John Haugeland propose une analogie avec les diamants simulés et les diamants synthétiques - seul le diamant synthétique est vraiment un diamant. Synthétique signifie ce qui est produit par synthèse, combinant des parties pour former un tout.

Architecture de subsomption pour le contrôle cognitif MOOC: Neuro Robotics

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Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement

Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.

Réseaux neuronaux: bases et histoire ENV-540: Image processing for Earth observation

Couvre l'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone, la descente de gradient et le perceptron multicouche.