Intelligence artificielle - Systèmes intelligents

En étudiant artificiellement l'intelligence, vous devez savoir ce qu'est l'intelligence. Ce chapitre couvre l'idée de l'intelligence, les types et les composants de l'intelligence.

Qu'est-ce que l'intelligence?

La capacité d'un système à calculer, raisonner, percevoir les relations et les analogies, apprendre de l'expérience, stocker et récupérer des informations de la mémoire, résoudre des problèmes, comprendre des idées complexes, utiliser couramment le langage naturel, classer, généraliser et adapter de nouvelles situations.

Types d'intelligence

Comme le décrit Howard Gardner, un psychologue américain du développement, l'intelligence se présente sous plusieurs formes -

Intelligence La description Exemple
Intelligence linguistique La capacité de parler, de reconnaître et d'utiliser des mécanismes de phonologie (sons de la parole), de syntaxe (grammaire) et de sémantique (sens). Narrateurs, orateurs
Intelligence musicale La capacité de créer, de communiquer avec et de comprendre les significations du son, la compréhension de la hauteur, du rythme. Musiciens, chanteurs, compositeurs
Intelligence logico-mathématique La capacité d'utiliser et de comprendre les relations en l'absence d'action ou d'objets. Comprendre des idées complexes et abstraites. Mathématiciens, scientifiques
Intelligence spatiale La capacité de percevoir des informations visuelles ou spatiales, de les modifier et de recréer des images visuelles sans référence aux objets, de construire des images 3D, de les déplacer et de les faire pivoter. Lecteurs de cartes, astronautes, physiciens
Intelligence corporelle-kinesthésique La capacité d'utiliser tout ou partie du corps pour résoudre des problèmes ou des produits de mode, contrôler la motricité fine et grossière et manipuler les objets. Joueurs, danseurs
Intelligence intrapersonnelle La capacité de distinguer ses propres sentiments, intentions et motivations. Gautam Buddhha
Intelligence interpersonnelle La capacité de reconnaître et de faire des distinctions entre les sentiments, les croyances et les intentions des autres. Communicateurs de masse, enquêteurs

Vous pouvez dire qu'une machine ou un système est artificially intelligent quand il est équipé d'au moins une et au plus de toutes les intelligences.

De quoi est composée l'intelligence?

L'intelligence est intangible. Il est composé de -

  • Reasoning
  • Learning
  • Résolution de problème
  • Perception
  • Intelligence Linguistique

Passons brièvement en revue tous les composants -

  • Reasoning- C'est l'ensemble des processus qui nous permet de fournir une base de jugement, de prise de décisions et de prédiction. Il existe en gros deux types -

Raisonnement inductif Raisonnement déductif
Il conduit des observations spécifiques pour faire des déclarations générales générales. Il commence par une déclaration générale et examine les possibilités de parvenir à une conclusion logique et spécifique.
Même si toutes les prémisses sont vraies dans une déclaration, le raisonnement inductif permet que la conclusion soit fausse. Si quelque chose est vrai pour une classe de choses en général, c'est également vrai pour tous les membres de cette classe.
Exemple - "Nita est une enseignante. Nita est studieuse. Par conséquent, tous les professeurs sont studieux." Exemple - "Toutes les femmes de plus de 60 ans sont des grand-mères. Shalini a 65 ans. Par conséquent, Shalini est une grand-mère."
  • Learning- C'est l'activité d'acquérir des connaissances ou des compétences en étudiant, en pratiquant, en apprenant ou en faisant l'expérience de quelque chose. L'apprentissage améliore la connaissance des sujets de l'étude.

    La capacité d'apprentissage est possédée par les humains, certains animaux et les systèmes activés par l'IA. L'apprentissage est classé comme -

    • Auditory Learning- C'est apprendre en écoutant et en entendant. Par exemple, des étudiants écoutant des conférences audio enregistrées.

    • Episodic Learning- Apprendre en se remémorant des séquences d'événements dont on a été témoin ou vécu. Ceci est linéaire et ordonné.

    • Motor Learning- C'est l'apprentissage par un mouvement précis des muscles. Par exemple, choisir des objets, écrire, etc.

    • Observational Learning- Apprendre en regardant et en imitant les autres. Par exemple, l'enfant essaie d'apprendre en imitant son parent.

    • Perceptual Learning- C'est apprendre à reconnaître les stimuli que l'on a vus auparavant. Par exemple, identifier et classer des objets et des situations.

    • Relational Learning- Il s'agit d'apprendre à différencier les différents stimuli sur la base de propriétés relationnelles, plutôt que de propriétés absolues. Par exemple, ajouter «un peu moins» de sel au moment de la cuisson des pommes de terre qui sont montées salées la dernière fois, lors de la cuisson en ajoutant, disons, une cuillère à soupe de sel.

    • Spatial Learning - C'est l'apprentissage grâce à des stimuli visuels tels que des images, des couleurs, des cartes, etc. Par exemple, une personne peut créer une feuille de route à l'esprit avant de suivre réellement la route.

    • Stimulus-Response Learning- C'est apprendre à exécuter un comportement particulier lorsqu'un certain stimulus est présent. Par exemple, un chien lève l'oreille en entendant la sonnette.

  • Problem Solving - C'est le processus dans lequel on perçoit et essaie d'arriver à une solution souhaitée à partir d'une situation présente en empruntant un chemin, qui est bloqué par des obstacles connus ou inconnus.

    La résolution de problèmes comprend également decision making, qui est le processus de sélection de la meilleure alternative appropriée parmi plusieurs alternatives pour atteindre l'objectif souhaité sont disponibles.

  • Perception - C'est le processus d'acquisition, d'interprétation, de sélection et d'organisation des informations sensorielles.

    La perception présume sensing. Chez l'homme, la perception est facilitée par les organes sensoriels. Dans le domaine de l'IA, le mécanisme de perception rassemble de manière significative les données acquises par les capteurs.

  • Linguistic Intelligence- C'est la capacité d'une personne à utiliser, comprendre, parler et écrire la langue verbale et écrite. C'est important dans la communication interpersonnelle.

Différence entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle

  • Les humains perçoivent par des modèles tandis que les machines perçoivent par un ensemble de règles et de données.

  • Les humains stockent et rappellent les informations par des modèles, les machines le font en recherchant des algorithmes. Par exemple, le numéro 40404040 est facile à retenir, stocker et rappeler car son motif est simple.

  • Les humains peuvent comprendre l'objet complet même si une partie de celui-ci est manquante ou déformée; alors que les machines ne peuvent pas le faire correctement.