Bien sûr! Voici un aperçu des différentes approches de l'IA : symbolique, connexionniste, et apprentissage automatique.
Approche Symbolique
Définition
L'approche symbolique, également connue sous le nom d'IA basée sur les règles ou IA logique, repose sur la manipulation de symboles et de règles pour représenter et résoudre des problèmes. Cette approche est basée sur l'idée que l'intelligence peut être formalisée à l'aide de systèmes de règles explicites.
Caractéristiques
- Représentation de Connaissances : Utilise des symboles pour représenter des objets, des concepts et leurs relations.
- Règles Logiques : Applique des règles logiques (comme les règles if-then) pour déduire de nouvelles informations ou prendre des décisions.
- Systèmes Experts : Les systèmes experts sont des applications typiques de cette approche, utilisant des bases de connaissances et des moteurs d'inférence pour résoudre des problèmes spécifiques.
Exemples
- MYCIN : Un système expert médical pour diagnostiquer les infections bactériennes et recommander des traitements.
- DENDRAL : Un système expert pour identifier les structures moléculaires.
Approche Connexionniste
Définition
L'approche connexionniste, également connue sous le nom de réseaux de neurones artificiels, s'inspire de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Elle se base sur l'idée que l'intelligence émerge de la connexion et de l'interaction entre des unités simples (neurones artificiels).
Caractéristiques
- Apprentissage : Les réseaux de neurones apprennent à partir de données en ajustant les poids des connexions entre les neurones.
- Parallélisme Massif : Utilise de nombreux neurones interconnectés qui fonctionnent en parallèle.
- Tolérance aux Erreurs : Capacité à résister aux erreurs et aux données bruitées.
Exemples