Karteikarten: Introduction à l'Intelligence Artificielle Symbolique — 22 Karten

IA symbolique — définition ?

Représentation explicite par symboles et relations.

Symboles — rôle ?

Unités abstraites représentant entités et concepts.

Manipulation de symboles — mécanisme ?

Opérations logiques sur symboles pour déduire.

Relations règles contraintes — fonction ?

Lient symboles pour limiter le raisonnement.

Newell et Simon — contribution ?

Fondation de l’IA symbolique et résolution de problèmes.

General Problem Solver — année ?

1956, premier système de résolution de problèmes.

IA sub-symbolique — approche ?

Basée sur paramètres numériques appris à partir de données.

GOFAI — sigle ?

Good Old-Fashioned Artificial Intelligence, approche symbolique.

Problème en IA — éléments ?

État initial, transitions, état but.

Espace d’états — définition ?

Ensemble de toutes les situations possibles.

Graphe dirigé — éléments ?

Nœuds : états, Arêtes : transitions.

Recherche en largeur — principe ?

Exploration couche par couche, premiers trouvés = plus courts.

Recherche en profondeur — principe ?

Exploration jusqu’au bout d’une branche, backtracking.

A* — formule ?

f(n)=g(n)+h(n), somme du coût parcouru et estimation.

Heuristique admissible — condition ?

Ne surestime jamais la distance réelle restante.

Représentation des connaissances — étape clé ?

Elicitation et formalisation explicite.

Web sémantique — objectif ?

Rendre l’information compréhensible par machines.

Graphe de connaissances — définition ?

Représentation structurée par entités et relations.

Embeddings — rôle ?

Représentations numériques capturant structure et proximité.

Applications — exemples ?

Navigation GPS, jeux de puzzle, scheduling.

Bilan — thèmes clés ?

Modélisation, recherche, heuristiques, représentations.

Opposition historique — IA symbolique vs sub-symbolique ?

Connaissance explicite vs paramètres implicites.