Tout ce que vous devez savoir sur l’intelligence artificielle symbolique

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Aujourd’hui, l’intelligence artificielle concerne principalement les réseaux neuronaux artificiels et l’apprentissage profond. Mais il n’en a pas toujours été ainsi. En fait, pendant la majeure partie de ses six décennies d’existence, le domaine a été dominé par l’intelligence artificielle symbolique, également connue sous les noms d' »IA classique », d' »IA basée sur des règles » et de « bonne vieille IA ».

L’IA symbolique implique l’intégration explicite de connaissances et de règles de comportement humain dans les programmes informatiques. Cette pratique s’est révélée très prometteuse dans les premières décennies de la recherche sur l’IA. Mais ces dernières années, alors que les réseaux neuronaux, également connus sous le nom d’IA relationnelle, ont pris de l’ampleur, l’IA symbolique est tombée en désuétude.

Le rôle des symboles dans l’intelligence artificielle

Les symboles sont des choses que nous utilisons pour représenter d’autres choses. Les symboles jouent un rôle essentiel dans le processus de pensée et de raisonnement humain. Si je vous dis que j’ai vu un chat dans un arbre, votre esprit va rapidement évoquer une image.

Nous utilisons tout le temps des symboles pour définir des choses (chat, voiture, avion, etc.) et des personnes (enseignant, policier, vendeur). Les symboles peuvent représenter des concepts abstraits (transaction bancaire) ou des choses qui n’existent pas physiquement (page web, billet de blog, etc.). Ils peuvent également décrire des actions (en cours) ou des états (inactifs). Les symboles peuvent être organisés en hiérarchies (une voiture est composée de portes, de fenêtres, de pneus, de sièges, etc.) Ils peuvent également être utilisés pour décrire d’autres symboles (un chat aux oreilles pelucheuses, un tapis rouge, etc.).

Pouvoir communiquer par des symboles est l’une des principales choses qui nous rendent intelligents. C’est pourquoi les symboles ont également joué un rôle crucial dans la création de l’intelligence artificielle.

Les premiers pionniers de l’IA croyait que « chaque aspect de l’apprentissage ou toute autre caractéristique de l’intelligence peut en principe être décrit avec une telle précision qu’une machine peut être fabriquée pour le simuler ». C’est pourquoi l’IA symbolique a pris le devant de la scène et est devenue le point central des projets de recherche. Les scientifiques ont développé des outils pour définir et manipuler les symboles.

De nombreux concepts et outils que vous trouvez en informatique sont le résultat de ces efforts. Les programmes d’IA symbolique sont basés sur la création de structures et de règles de comportement explicites.

Un exemple d’outils d’IA symbolique est la programmation orientée objet. Les langages de programmation orientée objet vous permettent de définir des classes, de spécifier leurs propriétés et de les organiser dans des hiérarchies. Vous pouvez créer des instances de ces classes (appelées objets) et manipuler leurs propriétés. Les instances de classe peuvent également effectuer des actions, également connues sous le nom de fonctions, méthodes ou procédures. Chaque méthode exécute une série d’instructions basées sur des règles qui peuvent lire et modifier les propriétés de l’objet courant et d’autres objets.

Grâce à la POO, vous pouvez créer des programmes d’IA symboliques étendus et complexes qui effectuent diverses tâches.

Les avantages et les limites de l’AI symbolique

L’intelligence artificielle symbolique a montré les premiers progrès à l’aube de l’IA et de l’informatique. Vous pouvez facilement visualiser la logique des programmes basés sur des règles, les communiquer et les dépanner.

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