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Système à base de connaissance

Système à base de connaissance. Système à base de connaissance. L’intelligence artificielle Définition IA. Artificiel. désigne ce qui n'est pas un produit de la nature.

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Système à base de connaissance

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  1. Système à base de connaissance

  2. Système à base de connaissance L’intelligence artificielle Définition IA • Artificiel. désigne ce qui n'est pas un produit de la nature. • Intelligence. "Faculté de connaître, de comprendre et de s'adapter [...]". Jean-Pol Tassin (Pour la Science, Décembre 1998). • Produire une IA consisterait donc à utiliser une technique (informatique) pour concevoir un système capable de raisonnement (résoudre un problème, s'adapter à des situations nouvelles,...). • L’IA est une discipline de l’informatique dont le but est que les ordinateurs puissent raisonner comme les humains. • Elle s’adresse à une classe de problèmes exponentiels.

  3. Système à base de connaissance • L’intelligence artificielle • Exemple du jeu d’échec • La programmation classique utilise l'algorithmique pour calculer et analyser tous les coups possibles à chaque étape du jeu. • L‘IA, quant à elle, introduit une nouvelle vision du jeu : • chaque coup joué fait maintenant partie d'une tactique qui consiste à réaliser un objectif : la victoire. • L'IA a donc une vision globale du jeu, élabore des stratégies, s'adapte aux coups joués par l'adversaire, etc. • L’IA • L'IA est une conception différente de la résolution de problèmes. • D'après JL. Laurière, "Tout problème pour lequel aucune solution algorithmique n'est connue relève a priori de l'IA".

  4. Système à base de connaissance • L’intelligence artificielle • Reprenons la phrase de Marvin Minsky, figure célèbre de l'IA des années 50 : • "[...] the science of making machines do things that would require intelligence if done by humans". • L'IA est la branche de l'informatique qui consiste à concevoir des systèmes intelligents, c'est-à-dire qui soient capables de produire un raisonnement proche de celui de l'être humain.

  5. Système à base de connaissance • Débuts de l’IA • 1950 : le mathématicien britannique Alan Turing publie, dans le journal philosophique Mind, un article intitulé Computing Machinery and Intelligence. Dans cet article, il décrit le test de Turing. • 1955 - 1956 : Allen Newell, John Shaw, et Herbert Simon créent le "Logic Theorist", considéré comme le premier programme d'IA. • 1956 : John McCarthy, considéré comme le père de l'IA, organise "The Dartmouth summer research project on Artificial Intelligence". • 1959 : élaboration du GPR (General Problem Resolver), qui consiste à définir un état initial, un ou plusieurs états finaux, et des opérateurs de transition entre les états.

  6. Système à base de connaissance • Débuts de l’IA • 1967 : Echec et abandon du GPR • 1972 : Hubert Dreyfus, un des détracteurs de l’IA, écrit "What Computers Can't Do" dénonçant les sommes importantes dépensées par le gouvernement US pour le développement de l'IA. • Problèmes des premiers systèmes en IA : • incapacité à imiter la capacité de l'homme à utiliser le contexte d'un problème pour déterminer le sens des mots et des phrases.

  7. Système à base de connaissance • Débuts de l’IA • Années 70 : de nombreuses nouvelles méthodes de développement de l'IA sont testées. En 1971, le langage PROLOG est créé par Colmerauer. • 1974 : verra l‘arriver des premiers systèmes experts. • dont le plus célèbre MYCIN (Edward H. Shortliffe), conçu pour l'aide au diagnostic et au traitement de maladies bactériennes du sang. En 1979, Mycin sera considéré par le "Journal of American Medical Assoc" comme aussi bon que les experts médicaux. • La même année, le premier robot piloté par ordinateur est conçu. • On notera également dans les années 70, l'abandon des subventions versées par les gouvernements (US pour la plupart) pour quelques programmes de recherche en IA.

  8. Système à base de connaissance • Débuts de l’IA • 1980-1990 : Accélération du mouvement. • Avec l'efficacité prouvée des systèmes experts, les ventes de matériels IA (hardware ou logiciel) grimpent en flèche. • L'IA commence à intéresser les grandes firmes (Boeing, General Motors, etc). • Face aux détracteurs, les "pro-IA" se défendent : en 1982, Minsky écrit "Why People Think Computers Can't", en réponse notamment aux critiques de Dreyfus.

  9. Système à base de connaissance Les systèmes experts

  10. Système à base de connaissance • Les systèmes experts • Un système expert est un outil capable de reproduire les mécanismes cognitifs d'un expert, dans un domaine particulier. • Plus précisément, un système expert est un logiciel capable de répondre à des questions, en effectuant un raisonnement à partir de faits et de règles connus. • Il peut servir notamment comme outil d’aide à la décision.

  11. Système à base de connaissance • Les systèmes experts • Un système expert se compose de 3 parties :  • une base de faits ; • une base de règles ; • Un moteur d’inférence : • Le moteur d'inférence est capable d'utiliser faits et règles pour produire de nouveaux faits, jusqu'à parvenir à la réponse à la question experte posée.

  12. Système à base de connaissance • Les systèmes experts

  13. Système à base de connaissance • Mécanismes de raisonnement • La plupart des systèmes experts existants reposent sur des mécanismes de logique formelle (logique aristotélicienne) et utilisent le raisonnement déductif. • Pour l'essentiel, ils utilisent le syllogisme : si P est vrai (fait ou prémisse) et si on sait que P  Q (règle) alors, Q est vrai (nouveau fait ou conclusion). • Les plus simples des systèmes experts s'appuient sur la logique des proposition (dite aussi « logique d'ordre 0 »). • Dans cette logique, on n'utilise que des propositions, qui sont vraies, ou fausses. • D'autres systèmes s'appuient sur la logique des prédicats du premier ordre (dite aussi « logique d'ordre 1 »), que des algorithmes permettent de manipuler aisément.

  14. Système à base de connaissance • Historique • Les premiers systèmes experts voient le jour aux USA dans les années 1970. • MYCIN, qui manipulait de l'expertise dans le domaine médical, est l'un des plus connus. • Dans les années 1970, une équipe de Stanford University, sous la direction d'Ed Feigenbaum, a fait l’hypothèse que l’intelligence repose sur le stockage des grandes quantités de connaissance. • Connaissances représentées sous forme de règles. • En 1973, ils ont cherché un nouveau domaine pour refaire une étude. Ils ont retenu le domaine de “Thérapie Anti-Biotique”. • Résultat = MYCIN (500 règles avec des faits fortement typés).

  15. Système à base de connaissance • MYCIN • Qu’est-ce que c’est? • C’est un "programme de consultation" qui donne des avis aux médecins concernant les thérapies anti-microbiennes. • Domaine • anti-microbien ou antibiotique • Principe • Il existe un grand choix de médicaments anti-microbiens ainsi qu'un grand nombre de microbes. • Chaque antibiotique agit différemment avec chaque microbe. • À cause de cette grande variété, seuls certains médecins spécialisés connaissent bien ce domaine.

  16. Système à base de connaissance • MYCIN • La séquence de tâches 1) Demande des informations sur le cas. 2) Applique ses connaissances. 3) Donne son jugement et conseille. 4) Répond aux questions sur son raisonnement. • Buts à atteindre • Facile à utiliser • Fiable • Manipule un grand nombre de connaissances • Utilise des renseignements inexacts ou incomplets • Explique et justifie ses conseils

  17. Système à base de connaissance • MYCIN • Répond à 4 questions 1) Quelles infections importantes existent ? 2) Quel microbe est la cause de chaque infection ? 3) Quels médicaments sont efficaces ? 4) Quel est le meilleur traitement ? • A tout instant, l'utilisateur peut demander : • Pourquoi ? • Trace de la chaîne de raisonnement en cours. • Comment ? • Trace la source d'un fait.

  18. Infection streptocoque de la gorge ? 12 1 4 5 Signes d’infection de la gorge Organisme = streptocoque 6 7 2 8 3 Tâche en Grampos 9 11 10 Gorge rouge Morphologie coccidie Croissance en chaîne Système à base de connaissance • Raisonnement dans MYCIN • Chaînage arrière, dirigé par un but • Règles sous forme d’abduction • A  B  C • Pour prouver C, il faut prouver A et B.

  19. Système à base de connaissance • Raisonnement dans MYCIN • La base de connaissance statique comporte des règles : • On dispose donc d’un ensemble de règles (ici, déduction), approximatives.

  20. Système à base de connaissance • Les inférences • Moteur d'inférence : déduit des faits à partir de faits initiaux et des règles. • Deux approches de base : • A partir de ce qu'on veut trouver et remonter vers les faits (chaînage arrière) ; • A partir des faits et aller vers ce qu'on veut trouver (chaînage avant). • La structure classique des systèmes experts utilisaient toujours un ensemble de règles de production.

  21. Système à base de connaissance • Evaluation de MYCIN • En 1979 : MYCIN en compétition face à 8 médecins sur 10 cas réel, MYCIN arrive premier. • Limites de MYCIN • Peu de flexibilité (adapté à un problème précis) ; • Connaissances difficiles à entrer : • beaucoup de règles ; • dépendantes du système d'inférence. • Manque d'explications sur le résultat. • MYCIN était un programme de recherche et n'a jamais été réellement utilisé à l'hôpital, car : • incomplet, difficile à évaluer, mauvaise interface... • Mais il a montré qu'on peut approcher un domaine d'expertise.

  22. Système à base de connaissance Systèmes à base de connaissance

  23. Système à base de connaissance • Qu’est-ce qu’un SBC ? • Un programme construit pour : • modéliser les compétences de résolution de problèmes des humains. • avoir la même performance que les humains (Test de Turing). Human Human interrogator

  24. Système à base de connaissance • SE vs. SBC • Système expert (SE) : Système informatique permettant de résoudre les problèmes dans un domaine d'application déterminé à l'aide d'une base de connaissances établie à partir de l'expertise humaine. • Système à base de connaissances (SBC) : Système informatique fonctionnant avec une base de connaissances sur un sujet donné.

  25. Système à base de connaissance • SE vs. SBC • Les systèmes experts classiques seraient un cas particuliers des systèmes à base de connaissances. • Tout système informatique utilise de la connaissance, mais dans un système à base de connaissances, celle-ci est représentée de façon explicite.

  26. Système à base de connaissance • Connaissance • Différence entre donnée, information, connaissance : • Une donnée transporte l'information. Ce sont des signaux non interprétés. • Exemple. ! ...- - -... C • L’information est une interprétation de la donnée. • Exemple. (!, point d’exclamation), (...- - -..., SOS), (C, lettre) ou (C, note) • La connaissance utilise l'information dans le cadre d'actions, dans un but précis. Les actions peuvent être la prise de décisions, la création de nouvelles informations, etc. • Exemple. • écrire un “!” pour marquer une exclamation en fin de phrase • si le signal ...- - -... reçu alors déclencher l’alerte et envoyer des secours • si C apparaît sur une partition alors la référence est la gamme de Do, jouer dans la gamme associée.

  27. Système à base de connaissance • Tâches utilisant des connaissances • Classement issu de la méthodologie CommonKADS : • Tâches d'analyse • classification, diagnostique, évaluation, supervision, prédiction. • Tâches de synthèse • conception/configuration, modélisation, planification, ordonnancement, répartition. • Ce classement se veut relativement exhaustif des différentes tâches demandant de la connaissance.

  28. Système à base de connaissance • Types de problèmes résolus par les SBC • Contrôle • Conception • Diagnostic • Instruction • Interprétation • Monitoring • Planification • Prédiction • Prescription • Sélection • Simulation

  29. Système à base de connaissance • Pourquoi utiliser un SBC ? • Remplacer un expert • Automatiser une tâche routinière nécessitant un expert ; • Un expert quitte la compagnie ; • Besoin d’une expertise dans un environnement hostile • Assister un expert • Améliorer la productivité ; • Gérer la complexité

  30. Système à base de connaissance • Utilisation des SBC • Agriculture • Affaires • Chimie • Communications • Informatique • Éducation • Électronique • Ingénierie • Géologie • Domaine juridique • Manufacture • Mathématiques • Médecine • Météorologie • Militaire • Prospection et exploitation minière • Production d’énergie • Hydrologie / hydroélectricité • Espace

  31. Système à base de connaissance • Exemple de problèmes Le problème des seaux à remplir • On dispose de deux seaux, l’un de trois litres et l’autre de 4 litres. • Comment mesurer 2 litres dans le seau de 4 litres ? • Variante : • Une personne a une bonbonne de douze litres de vin ; elle veut en donner 6 litres à un ami. Pour les mesurer, elle n’a que deux autres bouteilles, l’une contenant 7 litres et l’autre contenant 5 litres. Comment doit-elle opérer pour avoir les 6 litres dans la bonbonne de 7 litres ? 4 litres 3 litres 2 litres

  32. Système à base de connaissance • Exemple de problèmes Le problème du taquin • Trouver la séquence de déplacements la plus courte qui permet de passer de l’état initial à l’état final.

  33. Système à base de connaissance • Exemple de problèmes Un problème de crypto-arithmétique • Une lettre correspond à un nombre (entre 0 et 9) et un seul, décrypter l’addition. S E N D M O R E M O N E Y

  34. Système à base de connaissance • Exemple de problèmes Un problème logique • Bernard, Jacques et Sylvain sont prévenus de fraude fiscale et déclarent : • Bernard : « Jacques est coupable et Sylvain est innocent ». • Jacques : « Si Bernard est coupable alors Sylvain est coupable ». • Sylvain : « Je suis innocent mais au moins un des deux autres est coupable ». • Qui est coupable ?

  35. Système à base de connaissance • Exemple de problèmes Un problème de contrainte • Patrick, Antoine et Émilie sont musiciens ; il y a un saxophoniste, un guitariste, et un violoniste : • Une personne a peur du chiffre 13, une autre des chats, et une autre a le vertige. • Patrick et le guitariste font de la montagne ; • Antoine et le saxophoniste aiment les chats ; • Le violoniste habite l’appartement 13 au 13ième étage. • Qui est qui ?

  36. Système à base de connaissance • Exemple de problèmes Les tours de Hanoi • L’univers du problème consiste en un ensemble de trois piliers notés de la gauche vers la droite, p1, p2 et p3, et de deux disques, notés d1 et d2, où le premier est plus petit et posé sur le second. • Le problème consiste à faire passer les deux disques, d1 et d2, du pilier p1 au pilier p3 en se servant du pilier intermédiaire p2 en respectant la règle ci-dessous : • Le petit disque d1 ne peut jamais être sous la grand disque d2. • Le problème se généralise à un nombre quelconque de disques.

  37. Système à base de connaissance • Architecture d’un SBC Interface Base de connaissances Moteur d’inférence Utilisateur Base de faits

  38. Architecture d’un SBC

  39. Système à base de connaissance Caractéristiques majeures • Séparation de la connaissance et du raisonnement • Contient de la connaissance experte • Se focalise sur une expertise donnée • Raisonne avec des symboles • Raisonne avec des heuristiques • Permet le raisonnement « incertain » • Résout des problèmes pour lesquels il existe des experts

  40. Système à base de connaissance Représentation des connaissances

  41. Système à base de connaissance • Connaissance • Donnée  information  connaissance • La représentation des connaissances est le problème clé en IA. • Les objets, actions, concepts, situations, relations, etc. sont représentés selon certains formalismes (cerveau vs. mémoire de l’ordinateur).

  42. Système à base de connaissance • Représentation des connaissances • C’est le transfert des connaissances d’un expert vers une machine Psychologie cognitive • Changement de media • Changement de forme de représentation • C’est une tâche de modélisation linguistique : • puissance expressive • applicable pour le raisonnement • efficace

  43. Système à base de connaissance • Types de connaissance

  44. Système à base de connaissance • Représentation des connaissances • Triplets <objet, attribut, valeur> • Réseaux sémantiques • Frames • Logique • Règles

  45. Système à base de connaissance • Triplets <objet, attribut, valeur> • Syntaxe • Objet (sujet) = la ressource (URL ou nœud local) • Attribut (prédicat) = la propriété • Valeur (objet) • Exemple. • la ressource http://www.w3c.org/a un propriété titre dont la valeur est World Wide Web consortium. titre http://www.w3c.org World Wide Web Consortium

  46. Système à base de connaissance • Réseaux sémantiques • Il s'agit de réseaux dont les nœuds représentent les concepts et les arcs représentent les relations. • Le but des réseaux sémantiques est de fournir une représentation souple des connaissances. Moyen de transport sorte-de possède sorte-de Avion Aile sorte-de Voiture est-un Avion de chasse est-un Citroën C4 Airbus A380

  47. Système à base de connaissance • Frames • L’origine des langages de frames peut être trouvée dans les RS. En fixant une relation hiérarchique de base (est-un) et une relation d'appartenance (appartient-à), on a la structure d'un langage de frames. Les autres relations se cachent dans les attributs des entités. • Les entités hiérarchisées sont les classes (avec au sommet une classe racine souvent appelée OBJET). Les autres entités, les objets proprement dits, appartiennent aux différentes classes.

  48. Système à base de connaissance • Logique (Calcul des propositions et prédicats) • On peut représenter la situation de la figure de la manière suivante en utilisant les prédicats 'sur', 'surtable', 'libre‘ : • sur(C,A) • surtable(A) • surtable(B) • libre(C) • libre(B) • Par ailleurs, à l'aide d'opérateurs de la logique du premier ordre, il est possible de définir de nouveaux prédicats: ‘ôter', 'empiler' et de donner des équivalences : 1) libre(x)  ¬ (y sur(y,x)) (il n'existe pas de y sur x) 2) sur(y,x)  oter(y,x)  libre(x)  ¬ sur(y,x) 3) libre(x)  libre(y)  empiler(x,y)  sur(x,y) • Il est possible de donner un but à atteindre (par un robot) de la même façon.

  49. Système à base de connaissance • Règles • Connaissance servant à faire le lien entre des informations connues et d’autres informations que l’on peut déduire ou inférer. • Exemple. • Si <balle, couleur, rouge> alors j’aime la balle • Si j’aime la balle alors j’achète la balle • Peut exécuter des procédures. • Si délai<30 et âge_étudiant<28 ="oui" et présent_communication = "oui" alors réduction_congrés = 50%

  50. Système à base de connaissance • Règles • Représentent des formes de connaissances variées : • Relation • Recommandation • Directive • Stratégie • Heuristique Si batterie morte alors l’auto ne démarrera pas Si l’auto ne démarre pas alors prendre un taxi Si l’auto ne démarre pas & le système d’alimentation en essence est ok alors vérifier le système électrique Si l’auto ne démarre pas alors vérifier le système d’alim. en essence puis le système électrique Si l’auto ne démarre pas & l’auto est une Ford de 1962 alors vérifier le radiateur

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