Cours intro ia_2015_2016

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Introduction à la représentation des connaissances

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Cours intro ia_2015_2016

  1. 1. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Intelligence Artificielle & Ingénierie des Connaissances : Représentation des Connaissances Serge Garlatti
  2. 2. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Plan  Introduction à la représentation de connaissances (1h30) • Historique et objectifs de l'I.A. • La notion de connaissance en intelligence artificielle • Les paradigmes de représentation de connaissances  La logique et Prolog • Calcul des prédicats - Théorie des modèles - Théorie axiomatique • De la logique à Prolog
  3. 3. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Plan  Les représentations Objets et les Ontologies • Propriétés • Les Ontologies • F-Logic, logiques de description et graphes conceptuels  Le Web Sémantique • Introduction, enjeux • L’architecture du web sémantique • RDF / RDFS • OWL • Les environnements de gestion de connaisssances
  4. 4. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Historique de l’IA  1834 Babage et la machine à calculer : définit le concept de machine à calculer universelle, ancêtre de l’ordinateur moderne et en propose les plans, machine mécanique.  1950 Alan Turing « Can machine think ? » : • Déterminer qui est l'homme et la femme, au problème prêt que l'un d'entre eux est remplacé par une machine.
  5. 5. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Historique  Toute machine qui laisserait l'interrogateur dans l'incertitude, selon Turing, pourrait être qualifiée d'intelligente. Homme Femme Interrogateur Textes Textes
  6. 6. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Historique  La question est devenue : • Pour un calculateur C, est-il vrai qu'en augmentant suffisamment la capacité mémoire de C en accroissant sa rapidité d'exécution et en la programmant correctement, C puisse jouer au jeu de l'imitation.  Comment aborder ce problème ? • Prendre des problèmes formalisables aisément tels que les mathématiques, les jeux (échecs, poker, ...) ce qui fut la démarche suivie par Newell et Simon. - Echec OK maintenant, Jeux de go actuellement • Mais ce n'est pas suffisant, d'autres activités requièrent de l'intelligence comme par exemple la compréhension de la langue naturelle.
  7. 7. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Historique  Fondements de l'informatique : toute machine numérique peut être simulée par une machine à états discrets, équivalence de toutes les machines à états discrets qui disposent d'une mémoire infinie.  1956 Naissance de l'I.A. s'est faite à Dartmouth Collège à l'été 1956 • The LOGIC THEORIST : démonstrateur de théorèmes en logique des propositions qui utilise la notion d'HEURISTIQUES. - Prendre logique des propositions et montrer comment on peut faire • Langage formel, algorithme + heuristiques. • Premier langage de manipulation de listes appelé Information Processing List ou IPL.
  8. 8. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Historique  1956 Terme IA [John Mac Carthy]  1959 Le langage Lisp [John Mac Carthy], manuel 1962 • LISt Processing  1959 GPS, General Problem Solver [Newell, Shaw, Simon] : • Un Problème = un état, un but, et un ensemble d'opérateurs. • Résoudre le problème = passer de l'état initial à l'état final ou but par application d'une série d'opérateurs. – Exemple des échecs, 64 Case, des mouvements de pièces (opérateurs), état intitial et état final.
  9. 9. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Historique  La décennie 1970 Les « systèmes experts » : • 1969 DENDRAL , Lindsay, Buchanan, feigenhbaum, Lederberg, reconstitue la formule développée d’un composant chimique. • 1976 MYCIN, Diagnostic des infections bactériennes, Shortliffe  La décennie 1980 : vers l’industrialisation • Systèmes experts comme systèmes autonomes, séparés des autres systèmes d’information d’une entreprise
  10. 10. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Historique  La décennie 1990 : Age de raison ? • Systèmes à base de connaissances, SBC, Systèmes interactifs • SBC comme systèmes coopératifs et intégrés dans des systèmes d’informations de l’entreprise et/ou inter-entreprise  La décennie 2000 • Nouveau champ d’application : Le « Semantic Web » - KM, Portails, Intranet, B2E, B2B, E-commerce, etc…
  11. 11. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Une définition de l’I.A  L'avènement de l'I.A. s'est faite autour d'une utopie, rendre les machines intelligentes, capables de penser  Plusieurs définitions de l'I.A. ont été proposée depuis de nombreuses années. Parmi celles-ci, une bonne définition est la suivante : • Définition : L'intelligence artificielle est un domaine des sciences et de l'ingénierie qui a pour but de résoudre des problèmes en étudiant les comportements communément appelés "intelligents" et de créer des artefacts qui exhibent de tels comportements ou les comportements les plus proches possible.
  12. 12. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Données, Informations, Connaissances et Savoir-faire  Tout système informatique est un système de traitement de l'information dans lequel il va être nécessaire de distinguer les termes suivants : • données, d'informations • et de connaissances déclaratives • et/ou procédurales ou savoir-faire
  13. 13. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Données, Informations, Connaissances et Savoir-faire  Définition de données : • Nous appellerons données tout signifiant susceptible d'être capté, enregistré, transmis ou modifié par un agent cognitif de traitement de l'information, naturel ou artificiel (l'ensemble de ces fonctions n'est pas une obligation) • Propriétés : Le signifiant est appréhendé au moyen de signes (aspect sémiotique). (cf. Kanellos) - Exemples: images,
  14. 14. Département Informatique Problématique Comment donner du sens aux Données
  15. 15. Département Informatique Problématique Comment attribuons-nous du sens aux données ? Que voyez-vous ?
  16. 16. Département Informatique Problématique Que voyez-vous ?
  17. 17. Département Informatique Problématique Que voyez-vous ?
  18. 18. Département Informatique Problématique Que voyez-vous ?
  19. 19. Département Informatique Problématique Que voyez-vous ?
  20. 20. Département Informatique Problématique Que voyez-vous ?
  21. 21. Département Informatique Problématique Que voyez-vous ?
  22. 22. Département Informatique Problématique Que voyez-vous ?
  23. 23. Département Informatique Problématique Que voyez-vous ?
  24. 24. Département Informatique Problématique Que voyez-vous ?
  25. 25. Département Informatique Problématique Que voyez-vous ?
  26. 26. Département Informatique Problématique  Shotokan-ryu  Goju-ryu  Wado-ryu  Shito-ryu  Shorin-ryu Que voyez-vous ?
  27. 27. Département Informatique Problématique
  28. 28. Département Informatique Problématique  Pour Donner du sens aux données • Nous utilisons nos connaissances dans des domaines spécifiques pour identifier / reconnaître ces données • Connaissances partagées par des communautés
  29. 29. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Données, Informations, Connaissances et Savoir-faire http://mecamotos.free.fr/moteur/moteur.htm
  30. 30. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Données, Informations, Connaissances et Savoir-faire  Définition d’Information • L'information est un signifié transporté par une donnée. Ce signifié est dépendant des procédures de décodage des données (c'est-à-dire d'extraction de l'information) et de l'univers cognitif des agents qui mettent en oeuvre ces procédures. • Propriétés : l'information a un "sens" dépendant de trois facteurs - La tâche, ou grille à travers laquelle la donnée est décodée, - Les procédures de décodage existantes, - L'agent décodeur et son propre univers cognitif (Engalbert 89, 93)
  31. 31. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Données, Informations, Connaissances et Savoir-faire  Définition de connaissances • La connaissance est le mode d'emploi permettant de transformer les données en informations. C'est donc ce qui est associé au passage entre le signifiant et le signifié. • Propriétés : elle représente un niveau d'abstraction difficile à matérialiser de façon simple.  Les formes peuvent être les suivantes : • Une procédure d'affectation du sens (information) à un signifiant (donnée) • Une loi exprimant des relations entre informations
  32. 32. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Données, Informations, Connaissances et Savoir-faire • Un mode de transformation de données, informations, connaissances en d'autres données, informations et connaissances (raisonnement). • Un protocole de génération : de données, par application d'un raisonnement déductif ou abductif, de lois par application de l'induction  Sont considérés comme connaissances pour notre domaine • Les descriptions ou représentations dites génériques, Les descriptions ou représentations dites spécifiques, • Les procédures, Les règlements, les raisonnements
  33. 33. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Données, Informations, Connaissances et Savoir-faire  Définition de savoir-faire : • Le savoir-faire, pour un agent cognitif naturel ou artificiel, est un mode d'optimisation de l'attribution de sens à des données (en acquisition ou en génération), "court-circuitant" le passage par les connaissances nécessaires qui auraient abouti au même résultat. • Propriétés : le savoir-faire ne nous apparaît pas admettre le principe de compositionalité, peu verbalisable donc difficile à acquérir (pb acquisition de connaissances), les modes d'acquisition de ceux-ci ne semblent pas facilement descriptibles.
  34. 34. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Images and facts to interpret ATLAS Knowledge 1 1 Text 3 2 connaissances sources caractéristiqueséléments caractéristiqueséléments caractéristiqueséléments connaissances contextuelles objectifs domaines anatomie neurologie neurophysiologie angiologie interprétation examens radiologiques description angiographie est-un sous-domaine anatomie neurologie neurophysiologie
  35. 35. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques
  36. 36. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Knowledge Acquisition Decision Support Access to relevant cases Access to relevant Knowledge Knowledge Acq. Process Modeling Process Access to relevant Knowledge Decision Process New Case New Knowledge / New org. of Knowledge New organization of case informationNew case interpretation General Knowledge Situated Knowledge (Case Database)
  37. 37. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Domain Structures Attributes Informationtype Cutaway Domain Structures Attributes Informationtype Cutaway Domain Structures Attributes Informationtype CutawayHierarchy Anatomicalstructures White matter Liquid spaces Vessels Lobes Sulci Gyri Cranialnerves Grey nuclei Deep grey nulcei Brainstemnulcei Ventricules Bundle Commissure Domain Anatomical Structures Attributes Informationtype Structures Viewpoint update
  38. 38. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques
  39. 39. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques L’intelligence Artificielle L’Intelligence artificielle intervient dans des domaines et pour des problèmes où l’on ne peut construire des programmes avec des solutions algorithmiques simples et pour lesquels les connaissances à utiliser sont difficilement formalisables.
  40. 40. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Les paradigmes de représentation de connaissances  La logique • Prolog, Frames-Logic  Les Ontologies ou représentations objets • Les logiques de descriptions • Les Frames-Logic • Les Graphes conceptuels  Les règles  Les contraintes
  41. 41. Département Informatique UV F2B206 Conception et modélisation des systèmes d'information sémantiques Les paradigmes de représentation de connaissances  Un Paradigme = • Une catégories de représentation - Formules logiques, classes/relations, contraintes, règles, . + • Des mécanismes d’inférences spécifiques

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