L'Intelligence Artificielle

L'intelligence artificielle est l'intelligence dont font preuve les machines, par opposition à l'intelligence naturelle dont font preuve les animaux, y compris les êtres humains. Les principaux manuels d'IA définissent le domaine comme l'étude des "agents intelligents" : tout système qui perçoit son environnement et entreprend des actions qui maximisent ses chances d'atteindre ses objectifs. Certains comptes rendus populaires utilisent le terme "intelligence artificielle" pour décrire les machines qui imitent les fonctions "cognitives" que les humains associent à l'esprit humain, comme "l'apprentissage" et "la résolution de problèmes", mais cette définition est rejetée par les principaux chercheurs en IA. Les applications de l'IA comprennent les moteurs de recherche avancés sur le web, les systèmes de recommandation, la compréhension de la parole humaine, les voitures autonomes, la prise de décision automatisée et la compétition au plus haut niveau dans les systèmes de jeux stratégiques. À mesure que les machines deviennent de plus en plus performantes, les tâches considérées comme nécessitant de l'"intelligence" sont souvent retirées de la définition de l'IA, un phénomène connu sous le nom d'effet IA. Par exemple, la reconnaissance optique de caractères est souvent exclue de ce qui est considéré comme de l'IA, étant devenue une technologie de base L'étude de la logique mathématique a conduit directement à la théorie de l'informatique d'Alan Turing, qui a suggéré qu'une machine, en mélangeant des symboles aussi simples que "0" et "1", pouvait simuler tout acte concevable de déduction mathématique.

Cette idée que les ordinateurs numériques peuvent simuler n'importe quel processus de raisonnement formel est connue sous le nom de thèse de Church-Turing. La thèse de Church-Turing, ainsi que les découvertes simultanées en neurobiologie, en théorie de l'information et en cybernétique, ont conduit les chercheurs à envisager la possibilité de construire un cerveau électronique. Lorsque l'accès aux ordinateurs numériques est devenu possible au milieu des années 1950, la recherche en IA a commencé à explorer la possibilité que l'intelligence humaine puisse être réduite à la manipulation de symboles étape par étape, connue sous le nom d'IA symbolique ou GOFAI.

Les approches basées sur la cybernétique ou les réseaux de neurones artificiels ont été abandonnées ou reléguées au second plan. Le domaine de la recherche sur l'IA est né lors d'un atelier au Dartmouth College en 1956.Les participants sont devenus les fondateurs et les leaders de la recherche sur l'IA. Les participants sont devenus les fondateurs et les chefs de file de la recherche sur l'IA. Avec leurs étudiants, ils ont produit des programmes que la presse a qualifiés d'"étonnants" : les ordinateurs apprenaient des stratégies de jeu de dames, résolvaient des problèmes de mots en algèbre, prouvaient des théorèmes logiques et parlaient anglais.

Au milieu des années 1960, la recherche aux États-Unis était fortement financée par le ministère de la défense et des laboratoires avaient été créés dans le monde entier. Les chercheurs des années 1960 et 1970 étaient convaincus que les approches symboliques finiraient par aboutir à la création d'une machine dotée d'une intelligence artificielle générale et considéraient cela comme l'objectif de leur domaine. Herbert Simon prédisait que "les machines seront capables, d'ici vingt ans, d'effectuer n'importe quel travail qu'un homme peut faire". Marvin Minsky était d'accord, écrivant que "d'ici une génération... le problème de la création d'une "intelligence artificielle" sera en grande partie résolu".Ils n'ont pas reconnu la difficulté de certaines des tâches restantes.

Les progrès ont ralenti et en 1974, en réponse aux critiques de Sir James Lighthill et à la pression constante du Congrès américain pour financer des projets plus productifs, les gouvernements américain et britannique ont mis fin à la recherche exploratoire sur l'IA. Au début des années 1980, la recherche en IA a été relancée par le succès commercial des systèmes experts, une forme de programme d'IA qui simule les connaissances et les capacités d'analyse des experts humains. En 1985, le marché de l'IA avait atteint plus d'un milliard de dollars. Dans le même temps, le projet japonais d'ordinateur de cinquième génération a incité les gouvernements américain et britannique à rétablir le financement de la recherche universitaire.