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    Intelligence artificielle, n. f. Discipline relative au traitement par l' informatique des connaissances et du raisonnement. Anglais : artificial intelligence.

  • Intelligence artificielle - Wikibot

    L' intelligence artificielle regroupe l'ensemble des disciplines s'intéressant à la reproduction par des machines de mécanismes de raisonnement intelligent.

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intelligence artificielle

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Alan TuringAlan Turing
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Pensée et apprentissage

Les différents aspects de l’intelligence artificielle évoqués jusqu’ici correspondent à une approche symbolique du domaine, assimilant les connaissances à des symboles que l’ordinateur manipule selon des règles logiques. Même si l’on parvenait à doter une machine de capacités de connaissance, de raisonnement, et de langage, pourrait-on considérer qu’elle pense ? Pour illustrer cette question, le philosophe américain John Searle a proposé la métaphore de la « chambre chinoise ».

Une personne qui ne connaît pas le chinois est enfermée dans une chambre, et ne dispose que d’un manuel lui indiquant des instructions précises à suivre. Un message en chinois lui est alors envoyé par une trappe. En appliquant scrupuleusement les formules du manuel, cette personne produit un autre message en chinois qu’elle transmet à l’extérieur : à son insu, elle a ainsi fourni une réponse très pertinente à la question posée. Pourtant, cette personne ne parle absolument pas chinois et n’a aucune idée du problème qu’elle a résolu.

Cet exemple montre combien il est difficile d’affirmer qu’un ordinateur est capable de penser. Les développements de l’intelligence artificielle soulèvent ainsi de nombreuses questions d’ordre philosophique, relatives aux notions de conscience, d’intelligence et de sensibilité. Les retombées de ces recherches sur la connaissance de l’être humain sont étudiées plus précisément par les sciences cognitives.

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Approche connexionniste

Au lieu de formaliser des connaissances que les ordinateurs peuvent manipuler, on peut également réaliser un apprentissage par un ensemble de machines reliées entre elles. Dans ce cas, la connaissance est représentée par l’état du système dans son ensemble et n’apparaît plus formalisée. De tels réseaux peuvent ainsi affronter des problèmes très complexes, comme la vision artificielle ou la compréhension du langage, alors que chaque élément pris isolément ne connaît rien.

La version la plus courante de ces réseaux est illustrée par les réseaux neuromimétiques ou réseaux neuronaux, appelés ainsi parce que le fonctionnement des éléments s’inspire de celui des cellules du cerveau.

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