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comment fonctionne l'Intelligence Artificielle en termes de programmation ? # # # Fantastiques réponses de vous tous . MERCI ! Explique comme si j'avais cinq ans.
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Il existe deux grandes catégories d'IA : les problèmes de décision et les problèmes de recherche/optimisation. Exemples de problèmes de décision : * Etant donné cet état d'une partie d'échecs, lequel des coups disponibles les blancs devraient-ils faire ? * Etant donné cet énorme corpus de données médicales et les symptômes de ce patient, quelles maladies est-il susceptible d'avoir ? * Compte tenu de cet énorme corpus de données météorologiques historiques et de la météo actuelle , quel temps fera - t - il demain ? Il existe de nombreux systèmes différents qui sont utilisés pour essayer de prendre ces décisions. Pour les jeux à tours, comme les échecs, il s'agit généralement d'évaluer l'état du jeu à chaque coup pour donner un score à chaque joueur, d'explorer tous les chemins possibles que le jeu pourrait emprunter et de choisir le coup qui maximise le score. . Pour des choses comme l'exemple médical, imaginez que vous choisissez deux types de données et que vous les tracez dans un nuage de points. Par exemple, l'âge sur un axe et l'IMC sur l'autre. Les personnes atteintes de diabète sont généralement des personnes plus âgées et plus grosses, nous nous attendons donc à voir les diabétiques en haut à droite. Bien sûr, il y a beaucoup plus de variables avec les données médicales, donc en réalité ce serait un nuage de points à 50 dimensions ou quelque chose comme ça. Il existe alors de nombreuses approches différentes pour essayer de regrouper les données ou de tracer des lignes entre différents groupes. Voir : arbres de décision , machines à vecteurs de support ( SVM ) et clustering . Exemples de problèmes de recherche / d' optimisation : * Résolvez ce puzzle Sudoku * Etant donné ces données routières du monde entier , trouvez un bon itinéraire routier entre LA et NYC * Etant donné tout l' Internet et ce texte de recherche , trouvez des pages Web pertinentes * Là ' va être une convention avec beaucoup de discussions. Compte tenu de ce centre de congrès et de ses salles et de leurs capacités, ainsi que de toutes les conférences, de leur durée et des prévisions de fréquentation, déterminez comment tout mettre ensemble. Le puzzle Sudoku est le seul avec une "bonne" réponse définitive. Vous écrivez un algorithme de recherche qui essaie méthodiquement tous les nombres dans toutes les cases ouvertes, * se propage en avant * pour voir si ce que vous avez fait est encore possible, et * revient en arrière * en cas de conflit. La conduite est un peu plus floue, mais vous pouvez toujours dire qu'une réponse est au moins correcte. Il existe différents algorithmes de recherche de graphes, mais ils sont tous basés sur l'idée d'explorer toutes les possibilités dès le départ, en concentrant l'attention sur celles qui fonctionnent « bien » et en rejetant celles qui ne fonctionnent manifestement pas. Voir : A\ * , algorithme de Dijkstra . La recherche sur le Web est vraiment compliquée. Les premiers moteurs de recherche recherchaient simplement les pages contenant votre texte de recherche, ce qui permettait aux gens de mettre un tas de texte invisible sur la page pour augmenter le classement des résultats. Google a fait une observation clé : les pages pertinentes pour la recherche ne contiennent pas seulement le texte, mais d'autres pages y renvoient en tant que référence. Ainsi , lorsque vous recherchez " chien " , vous ne cherchez pas seulement des pages qui contiennent " chien " , vous recherchez des pages vers lesquelles des sites sur les chiens renvoient . Et c'est pourquoi Wikipedia est généralement un succès. L'algorithme complet de Google est beaucoup plus compliqué et un secret bien gardé, mais c'est l'essentiel.