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ORIENTATION GÉNÉRALE - M'écrire - Édition du: 04/04/2012

-Ý- RUBRIQUE: ÉNIGMES ET PARADOXES
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-Ý- EXPERT

100 000 règles

de déduction logique,

c'est la limite de l'expertise humaine.

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.

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 "

• 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"

-Ý- EXPERT & HOMME

Capacité en nombre de règles d'un système expert

et comparaison avec l'expertise humaine:

(selon Hayes-Roth 1985)

100	Système expert sur machine du commerce
1 000	Système expert industriel
10 000	Expertise professionnelle
100 000	Expertise humaine

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
• nos devenons plus tolérant envers la machines
• nous nous mettons à nous conduire nous-mêmes de plus en plus comme les machines
• l'image que nous avons de nous-mêmes ressemble de plus en plus à celle que nous avons des machines.

-Ý- COMPARAISON

Quelle est donc cette fleur? 

"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 nombre de pétales et pour chaque nombre 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;
• à droite une planche en couleur.

Exemple:

• Requête: rouge, chemin, 5 pétales?
• Réponses: mauve, liseron, cuscute, nielle...
  
  
• Nous avons procédé 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.
  
• Exemple: Fleurs à rayures roses? Oui!
• Réponse: 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.

Limite des systèmes expert:

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 "?

Et si X était aveugle!

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!

Voir Niveaux de savoir

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