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Approche symbolique et numérique IA


Vaiana
Go to solution Solved by Sarhabdomyocyte,

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  • Ancien du Bureau

Salut, je n'arrive pas à faire la différence entre approche symbolique et numérique dans l'intelligence artificielle ?

Enfin ,de manière précise...

 

Merci , cœur 

 

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  • Ancien Responsable Matière
il y a 3 minutes, Soul a dit :

salut,

en gros l'approche symbolique c'est ce qu'on fait actuellement en info

l'approche numérique c'est un peu le contraire, le robot tu le regarde pousser des caisses sans que tu lui ai rien demandé

mdrrrr en gros c'est ça oui

 

si tu veux une explication plus détaillée dis moi, je vais faire pipi je reviens ❤️

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  • Ancien Responsable Matière
  • Solution

alooooors je suis re-là

 

Approche symbolique

Tu entres des algorithmes dans ta machine, de façon à transposer la logique du raisonnement médical dans la machine. C'est le fonctionnement du "si... alors...".

Typiquement, tu entres dans la machine "si le patient présente un souffle aortique, alors il faut écouter si le son est doux ou rugueux au stéthoscope. Si le son est rugueux, alors c'est un rétrecissement aortique" (sous forme de codage). En gros, ça aide à prendre les décisions pour orienter vers le diagnostic, ça "remplace" le raisonnement clinique (attention c'est un grand mot, rien de mieux que l'intelligence d'un bon médecin pour prendre les meilleures décisions 😉)

C'est pour cela qu'on parle d'approche arborescente : 1 donnée dirige vers plein de solutions, rentrées manuellement par l'expert, puis plus la machine a de données plus le nombre de solutions s'amenuise.

 

Approche numérique

On construit un réseau de neurones artificiels interconnectés (qui correspondent à des codages binaires selon mon papa, enfin j'ai pas trop compris bref osef), ce qui va permettre à la machine de "réflechir" par elle même. C'est ce qui fait qu'elle sera capable d'apprendre !!! On essaie de copier en fait le fonctionnement d'un cerveau humain, qui pour apprendre crée des connexions en permanence entre ses neurones.

Exemple d'apprentissage :

On veut faire reconnaître à la machine une bouteille de lait. Le raisonnement que fera la machine est comparable à celui d'une fonction y=f(x), sauf qu'il y a plein de variables x, qui correspondent à des neurones. Ces neurones x1, x2 etc permettent la reconnaissance de l'image que tu lui présentes, c'est "l'entrée". A la sortie, il y a deux choix : "bouteille de lait" et "pas bouteille de lait". Tu apprends à la machine que quand tu lui montres l'image d'une bouteille de lait, elle doit obtenir à la sortie le choix "bouteille de lait", qui correspond à y. Pour cela, il faut faire le chemin de la fonction f(x)=y : l'intelligence artificielle va trouver tous les chemins parmi le réseau de neurones qui te permet de faire f(x)=y, mais le but est de trouver le chemin le plus court qui permet de vérifier la fonction, et c'est celui là qu'elle retiendra. Le temps que la machine vérifie tous les chemins, l'apprentissage peut être long...

L'apprentissage n'est jamais totalement exact (comme le cerveau humain d'ailleurs), donc le but est surtout de minimiser l'erreur entre y et f(x), en donnant à la machine un graaaaand nombre d'images de bouteilles de lait, pour qu'à terme elle puisse reconnaître toute seule une nouvelle image de bouteille de lait. Plus on lui donnera d'images pour s'entraîner à les reconnaître, moins elle fera d'erreurs. On muscle ses neurones quoi 😉

Pour apprendre certaines tâches calquées sur le cerveau humain cela peut prendre des millieeeeers d'années !! Plus le nombre de neurones est grand, plus le temps d'apprentissage l'est.

 

Ce qui est fascinant, c'est qu'on se base vraiment sur le fonctionnement des neurones humains, et sur notre apprentissage. C'est comme chez un bébé : faudra qu'il fasse plusieurs erreurs avant de ne pas confondre la bouteille de lait avec une bouteille d'eau. Pour la machine c'est le même concept : on lui fait emprunter tous les chemins possibles dans son réseau de neurones jusqu'à ce qu'elle trouve le bon, qui est le plus exact possible et le plus court. C'est pour ça que c'est l'intelligence artificielle : elle s'oppose à l'intelligence naturelle, mais en reprend le principe. D'ailleurs, les progrès sont tels qu'on est sûrs d'arriver un jour à faire apprendre les émotions aux machines... LES EMOTIONS WESH

 

J'espère que c'est plus clair

Bisous, bon courage ❤️

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  • Ancien du Bureau

@Sarhabdomyocyte

Salut ma belle ❤️

Merci pour ton explication si détaillée et précise j'ai adoré, merci d'avoir pris le temps !!!

Grrr t'es trop forte 

 

Merci beaucoup à toi 🥰

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