I did one AI research project with Professor Sussman; we developed dependency-directed backtracking.
ça parle d'intelligence artificielle, je dirais rétro-propagation par suivi des dépendances...
d'ailleurs la question est posée dans l'interview et la réponse est :
You make some assumptions, and with those together with some given facts you draw a conclusion. You may reach a contradiction; if so, at least one of your assumptions that led to that contradiction must be wrong. You also record which combination of assumptions actually related to the contradiction, so you can deduce that that combination of assumptions cannot all be true. Then you backtrack by changing assumptions, but you never try a set of assumptions that includes the combination that you know are contradictory. Now, this is a technique that people had used for a long time in thinking. It's also known as proof analysis. But it hadn't been used in computerized reasoning.
c'est pas du réseau de neurones (c'est venu après de toute façon il me semble, genre dans les années 80...) c'est plutôt du système expert : t'as un ensemble de règles, tu les appliques à partir de tes conditions initiales, t'arrives sur une contradiction (en comparant à d'autres données disponibles ou une règle...) donc là tu repars en arrière en changeant certaines des conditions initiales (ou des hypothèses...) et tu redescends... du parcours d'arbre avec données incomplètes que tu cherches à trouver sans doute...
L'exemple qui me vient en tête c'est l'algo pour trouver la sortie dans un labyrinthe : quand t'arrives à la sortie c'est fini, si t'arrives à un cul de sac tu reviens au précédent choix que tu as fait et tu continues jusqu'à arriver à la sortie : là tu tiens une solution.
[^] # Re: quelqu'un ?
Posté par BAud (site web personnel) . En réponse à la dépêche Interview de Richard Stallman sur KernelTrap. Évalué à 6.
ça parle d'intelligence artificielle, je dirais rétro-propagation par suivi des dépendances...
d'ailleurs la question est posée dans l'interview et la réponse est :
You make some assumptions, and with those together with some given facts you draw a conclusion. You may reach a contradiction; if so, at least one of your assumptions that led to that contradiction must be wrong. You also record which combination of assumptions actually related to the contradiction, so you can deduce that that combination of assumptions cannot all be true. Then you backtrack by changing assumptions, but you never try a set of assumptions that includes the combination that you know are contradictory. Now, this is a technique that people had used for a long time in thinking. It's also known as proof analysis. But it hadn't been used in computerized reasoning.
c'est pas du réseau de neurones (c'est venu après de toute façon il me semble, genre dans les années 80...) c'est plutôt du système expert : t'as un ensemble de règles, tu les appliques à partir de tes conditions initiales, t'arrives sur une contradiction (en comparant à d'autres données disponibles ou une règle...) donc là tu repars en arrière en changeant certaines des conditions initiales (ou des hypothèses...) et tu redescends... du parcours d'arbre avec données incomplètes que tu cherches à trouver sans doute...
L'exemple qui me vient en tête c'est l'algo pour trouver la sortie dans un labyrinthe : quand t'arrives à la sortie c'est fini, si t'arrives à un cul de sac tu reviens au précédent choix que tu as fait et tu continues jusqu'à arriver à la sortie : là tu tiens une solution.