Tu parles bien de ce que je dis dans mon commentaire "oui et non" finalement, la recherche de preuve. C'est là que de l'intelligence est nécessaire, et qu'on peut éventuellement attendre de réseaux de neurones qui aient appris en enquillant les preuves à trouver les pistes intéressantes. Parce que les programmes faits à la mimines sont limités en profondeurs ou fonctionnent bien sur des sous-problèmes (les fameuses tactiques des assistants de preuve, qui sont indispensables), et il faut trouver les bonnes combinaisons à la mimine pour avancer. Il n'est pas impossible que les réseaux de neurones développent des "intuitions" sur des combinaisons prometteuses à explorer qui sont compliquées à atteindre sans heuristiques.
Les programmes de recherche de solutions de problèmes fonctionnent déjà à l'aide d'heuristiques, bien souvent, quand le problème est complexe. On peut voir une IA comme une cousine des heuristiques de niveau supérieur qui s'adaptent à plein de problème, des "méta-heuristiques" comme on dit en optimisation, dans un tel cadre de recherche de solution à un problème (bien formalisé) difficile.
[^] # Re: Pourquoi dire IA si on ne parle que des réseaux de neurones ?
Posté par thoasm . En réponse à la dépêche Une intelligence artificielle libre est-elle possible ?. Évalué à 3.
Tu parles bien de ce que je dis dans mon commentaire "oui et non" finalement, la recherche de preuve. C'est là que de l'intelligence est nécessaire, et qu'on peut éventuellement attendre de réseaux de neurones qui aient appris en enquillant les preuves à trouver les pistes intéressantes. Parce que les programmes faits à la mimines sont limités en profondeurs ou fonctionnent bien sur des sous-problèmes (les fameuses tactiques des assistants de preuve, qui sont indispensables), et il faut trouver les bonnes combinaisons à la mimine pour avancer. Il n'est pas impossible que les réseaux de neurones développent des "intuitions" sur des combinaisons prometteuses à explorer qui sont compliquées à atteindre sans heuristiques.
Les programmes de recherche de solutions de problèmes fonctionnent déjà à l'aide d'heuristiques, bien souvent, quand le problème est complexe. On peut voir une IA comme une cousine des heuristiques de niveau supérieur qui s'adaptent à plein de problème, des "méta-heuristiques" comme on dit en optimisation, dans un tel cadre de recherche de solution à un problème (bien formalisé) difficile.