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RAISONNEMENT : Systèmes experts Comment
formaliser le raisonnement logique? |
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Contexte On estima à 100 000 règles de déduction logique,
la limite de l'expertise humaine. Basés sur celles-ci, dans les années 80,
les
systèmes " expert " se sont développés. Un système
expert est un outil
informatique, capable à partir de données d'entrée et par application de règles
apprises, de déduire une conclusion logique. Exemples
de règles de déduction
Une règle se présente sous la forme d'une équation de
logique formelle:
SI un animal à six pattes ALORS c'est un insecte.
SI un animal à quatre pattes ET S'IL a des
mamelles ET S'IL
a un groin ET SI...
MAIS S'IL n'est
pas sauvage, ALORS c'est un cochon.
SI un arbuste a des feuilles composées ET palmées ET SI les feuilles ont 3 à 7 folioles ET un rameau très épineux ALORS
c'est une ronce commune". En écoute sur un sonar de sous-marin, SI on entend un ronronnement vers 100 Hz ET SI le timbre est
marqué (nombreuses composantes de fréquence) ALORS
c'est très probablement un navire marchand. Vocabulaire
des systèmes expert
L'ensemble des règles constitue la base de connaissances.
Dans notre cas, à la question " je suis un
animal à six pattes: qui suis-je? ", le système expert analyse les
règles dont il dispose et déduit " insecte ".
Le programme réalisant cette opération est appelé moteur d'inférences.
Il est écrit dans un langage d'intelligence
artificielle tel que LISP ou PROLOG. En anglais: " KBES: Knowledge Base Expert
System". |
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Capacité en nombre de règles d'un système expert et
comparaison avec l'expertise humaine: (selon
Hayes-Roth 1985):
Harry M. Collins fait le pari que lorsque les machines
deviendront plus puissantes, on cessera de considérer l'expertise humaine
comme une collection de règles ou alors le nombre de règles augmentera
considérablement et restera bien au-delà de l'horizon des machines.
Turing en 1950 prédisait: " je crois qu'à la
fin du siècle, l'usage, les mots et l'éducation de l'opinion générale auront
tant changé, que l'on pourra parler de machines pensantes sans s'attendre à
être contredit. "
Il y a au moins quatre voies qui peuvent mener à une
situation de ce type:
les machines nous imitent de mieux en mieux;
nous devenons plus tolérants envers la machines;
nous nous mettons à nous conduire nous-mêmes de plus en
plus comme les machines; et
l'image que nous avons de nous-mêmes ressemble de plus
en plus à celle que nous avons des machines. |
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Un livre: "Quelle est
donc cette fleur? - Dietmar Aichelle - Fernand Nathan"
Ce livre illustre le principe d'un système expert, et
montre le principe de l'analyse montante et de l'analyse descendante.
En présence d'une fleur, on note sa couleur, le nombre
de pétales et le type d'endroit où elle se trouve: données d'entrée.
La base de connaissance est le livre:
Il est organisé par couleur sur la tranche;
Pour chaque couleur, par quantité de pétales et pour
chaque quantité par type de terrain (champ, jardin, chemin, remblais, alpage,
marais...);
En tournant les pages et en comparant aux données
d'entrée (moteur d'inférences), on
arrive à une double page montrant les candidats retenus: à gauche un texte et
à droite une planche en couleur. Exemple Requête: rouge,
chemin, 5 pétales? Réponses: mauve,
liseron, cuscute, nielle...
Nous venons de procéder à une analyse descendante qui aboutit à plusieurs
possibilités.
Pour départager, il arrive que l'on ait recours à une analyse montante: on demande une entrée
supplémentaire spécifique qui permettra de départager. Question du livre:
fleurs à rayures roses? Notre réponse: Oui! Réponse du livre:
liseron des champs.
Le texte dans le livre et l'illustration donnent
d'autres détails qui permettent l'identification sans ambiguïté.
Le même principe et utilisé dans les systèmes de
classification et identification des sonars à bord des sous-marins. |
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Imaginons le programme " ticket "
formé des règles suivantes:
J'ai le ticket avec X si
X me fait un sourire furtif et
X maintient un contact oculaire prolongé.
Dans le cas où le sourire et l'œillade sont là, est-ce
vrai que j'ai le " ticket "?
Il faut ajouter une nouvelle condition à la règle:
et X non-aveugle
Sans parler de la définition des mots utilisés:
un sourire est furtif si sa durée est inférieure à une
seconde,
un sourire n'est pas un mouvement involontaire,
etc. En
fait,
le problème est que tout le champ des connaissances
doit être couvert de manière exhaustive, faute de quoi on s'expose à des conclusions
erronées. Pas simple! |
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