IA et Machine Learning Chapitre 1. Introduc6on
2018-‐2019
Yu LI, yu.li@u-‐picardie.fr
Université de Picardie Jules Verne
Département Informa6que de l'UFR des Sciences 33, rue St Leu
80039 Amiens Cedex
Introduc6on
• Avancement en IA : de Deep Blue à AlphaGo
• Alan Turing et IA
• Alan Turing : “Intelligent Machinery, A
Here6cal Theory"
Avancement en IA :
de Deep Blue à AlphaGo
• En 2016, AlphaGo développé par DeepMind a ba]u Lee Sedol, un des meilleurs joueurs mondiaux de Go.
• En 1997, Deep Blue
développé par IBM a ba]u Garry Kasparov, le champion du monde d’échec.
Avancement en IA :
de Deep Blue à AlphaGo
Avancement en IA : de Deep Blue à AlphaGo
• Le jeu d’échecs et le jeu de Go sont deux représentants de jeux de stratégie où se condense l’intelligence humaine.
• La difficulté centrale d’une IA aux jeux réside dans le grand nombre de mouvements à
explorer pour déterminer la meilleure tac6que
à suivre.
AlphaGo
• La stratégie de recherche d’AlphaGo est basée sur la fouille d’arbre Monte-‐Carlo qui est guidée par le
« Machine Learning », réalisé par deux réseaux de
neurones « value network » et un « policy network ».
AlphaGo
• « Nos algorithmes de forma6on du réseau neurone sont plus importants dans la
performance d’AlphaGo que le matériel
informa6que sur lequel il tourne » -‐ Demis
Hassabis.
AI et Machine Learning
• La construc6on de programmes informa6ques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant,
accomplies de façon plus sa6sfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’appren6ssage perceptuel, l’organisa6on de la mémoire et le raisonnement
cri6que. – Marvin Minsky
AI et Machine Learning
• Machine learning is a science of the ar6ficial
intelligence. The field's main objects of study are ar6facts, specifically algorithms that improve their performance with experience. －Langley（1996)
• Machine Learning is the study of computer
algorithms that improve automa6cally through experience. － Tom Mitchell (1997)
• Machine learning is programming computers to
op6mize a performance criterion using example data or past experience. －Alpaydin（2004）
IA et Alan Turing
• Alan Turing (1912-‐1954) est un mathéma6cien et
cryptologue britannique, auteur de travaux qui fondent scien6fiquement l'informa6que et ini6alise
l'intelligence ar6ficielle.
“Intelligent Machinery, A Here6cal Theory"
• ‘You cannot make a machine to think for you.’ This is a commonplace that is usually accepted without
ques6on
• My conten6on is that machines can be constructed which will simulate the behaviour of the human mind very closely. They will make mistakes at 6mes, and at 6mes they may make new and very interes6ng
statements, and on the whole the output of them will be worth a]en6on to the same sort of extent as the output of a human mind.
“Intelligent Machinery, A Here6cal Theory"
• If the machine were able in some way to ‘learn by experience’ it would be much more impressive. If this were the case there seems to be no real reason why one should not start from a compara6vely
simple machine, and, by subjec6ng it to a suitable
range of ‘experience’ transform it into one which was more elaborate, and was able to deal with a far
greater range of con6ngencies. This process could probably be hastened by a suitable selec6on of the experiences to which it was subjected. This might be called ‘educa5on’.
Références
• ［1］ Alan Turing, Intelligentmachinery, a here6cal theory，1951，
– h]p://viola.informa6k.uni-‐bremen.de/typo/fileadmin/
media/lernen/Turing-‐_Intelligent_Machinery.pdf
• ［2］ Alan Turing, Compu6ng machinery and intelligence, Mind, 59, 433-‐ 460，1950.
– h]ps://www.csee.umbc.edu/courses/471/papers/
turing.pdf
• ［ 3 ］ psikharpax robot
– h]ps://www.futura-‐sciences.com/tech/dossiers/
robo6que-‐psikharpax-‐robot-‐rat-‐intelligent-‐1141/
