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Veuillez expliquer ce qu'est "l'intelligence artificielle symbolique"
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En intelligence artificielle , l' intelligence artificielle symbolique est le terme désignant l'ensemble des méthodes de recherche en intelligence artificielle basées sur des représentations symboliques de haut niveau (lisibles par l'homme) des problèmes, de la logique et de la recherche. L'IA symbolique a utilisé des outils tels que la programmation logique, les règles de production, les réseaux et cadres sémantiques, et a développé des applications telles que les systèmes basés sur la connaissance (en particulier les systèmes experts), les mathématiques symboliques, les démonstrateurs de théorèmes automatisés, les ontologies, le Web sémantique et les systèmes automatisés. systèmes de planification et d'ordonnancement. Le paradigme de l'IA symbolique a conduit à des idées fondamentales sur la recherche, les langages de programmation symboliques, les agents, les systèmes multi-agents, le Web sémantique et les forces et les limites des connaissances formelles et des systèmes de raisonnement.
L'IA symbolique était le paradigme dominant de la recherche en IA du milieu des années 1950 jusqu'au milieu des années 1990.
Les chercheurs des années 1960 et 1970 étaient convaincus que les approches symboliques finiraient par réussir à créer une machine dotée d'une intelligence artificielle générale et considéraient cela comme le but ultime de leur domaine. Un boom précoce, avec des succès précoces tels que The Logic Theorist et Samuel's Checker's Playing Program, a conduit à des attentes et des promesses irréalistes et a été suivi par le First AI Winter alors que le financement se tarissait. Un deuxième boom (1969-1986) s'est produit avec l'essor des systèmes experts, leur promesse de capter l'expertise des entreprises et une adhésion enthousiaste des entreprises. Ce boom et quelques premiers succès, par exemple avec XCON à DEC, ont été suivis à nouveau par une déception ultérieure. Des problèmes liés aux difficultés d'acquisition des connaissances, au maintien de grandes bases de connaissances et à la fragilité dans la gestion des problèmes hors domaine sont apparus. Un autre, deuxième, AI Winter (1988-2011) a suivi. Par la suite, les chercheurs en intelligence artificielle se sont concentrés sur la résolution des problèmes sous-jacents liés à la gestion de l'incertitude et à l'acquisition de connaissances.[10] L'incertitude a été abordée avec des méthodes formelles telles que les modèles de Markov cachés, le raisonnement bayésien et l'apprentissage relationnel statistique.[11][12] L'apprentissage automatique symbolique a abordé le problème d'acquisition de connaissances avec des contributions telles que Version Space, l'apprentissage PAC de Valiant, l'apprentissage par arbre de décision ID3 de Quinlan, l'apprentissage basé sur des cas et la programmation logique inductive pour apprendre les relations.
Les réseaux de neurones, une approche sous-symbolique, avaient été poursuivis dès les premiers jours et devaient réapparaître fortement en 2012. Les premiers exemples sont le travail d'apprentissage du perceptron de Rosenblatt, le travail de rétropropagation de Rumelhart, Hinton et Williams, [13] et le travail dans les réseaux de neurones convolutifs par LeCun et al. en 1989.[14] Cependant, les réseaux de neurones n'ont pas été considérés comme un succès jusqu'en 2012 environ : "Jusqu'à ce que le Big Data devienne monnaie courante, le consensus général dans la communauté Al était que la soi-disant approche de réseau de neurones était sans espoir. Les systèmes ne fonctionnaient tout simplement pas si bien, comparés à d'autres méthodes. ... Une révolution est survenue en 2012, lorsqu'un certain nombre de personnes, dont une équipe de chercheurs travaillant avec Hinton, ont trouvé un moyen d'utiliser la puissance des GPU pour augmenter considérablement la puissance des réseaux de neurones."[15 ] Au cours des années suivantes, l'apprentissage en profondeur a connu un succès spectaculaire dans la gestion de la vision, la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, la génération d'images et la traduction automatique. Cependant, depuis 2020, les difficultés inhérentes au biais, à l'explication, à la compréhensibilité et à la robustesse sont devenues plus apparentes avec les approches d'apprentissage en profondeur ; un nombre croissant de chercheurs en IA ont appelé à combiner le meilleur des approches de réseau symbolique et neuronal[16][17] et à aborder les domaines avec lesquels les deux approches ont des difficultés, comme le raisonnement de bon sens.[15]