Discussion :

[Hercule78]

Merci SpiceGuid pour ces éléments.

Tu as raison sur bien des points, néanmoins en un an je n'ai touché à presque aucun outil excepté ces dernières semaines, et je ne travaille qu'à m'écouter penser et à voir comment modéliser la pensée.
Ensuite comment cette modélisation peut s'appuyer sur les outils que je connais un peu (Prolog, Protégé, etc) et comment surtout se heurte à quelles limites avec quels outils.

En fait on tatonne, on apprend en marchant (on est deux maintenant), en butant sur tel outil, en retournant aux principes qui ont généré tel ou tel outil et à ses limitations intrinsèques.
Les outils ne sont que prétexte pour partir d'un morceau, et le challenger en essayant d'y caler cette modélisation de l'intelligence.

N'y aurait-il pas un bon livre qui justement retournerait aux concepts sous-jacents de Prolog ou des logiques descriptives, pour en décrire la pertinence, mais aussi les limitations, dans le traitement de l'intelligence (raisonnement sur des connaissances représentées ou échangées en langage naturel) ?

Oui, l'entreprise est démesurée, surtout avec quelques heures par mois, mais parfois la pensée paraît simple à modéliser, il ne faut pas lâcher !
En espérant que mes vieux travaux (sur les logiques, recherche opérationnelle, analyse syntaxique/grammaticale/corpus, logique floues, jeu d'échec, et à côté psychologie, linguistique, biologie...sciences cognitives en général) saurront me guider un minimum...

On a l'impression que Prolog ou les DL sont trop (comment dis-tu?) "typées" ou trop formelles, à vouloir sortir un seul résultat, ou un vrai/faux, ou un matching parfait (formalisme pourtant nécessaire pour faire converger vers un résultat), alors que la pensée fait émerger une multitude de probables, multi voire méta dimensionnels (là je commence à délirer) plus ou moins pertinents en fonction d'un contexte...donc tu as parfaitement raison, ce n'est pas une question d'outil/d'interface mais bien de quelque chose de plus fondamental.

Même si l'étude d'un outil est un moyen d'apprentissage qui renseigne beaucoup sur ce que l'outil final de modélisation de la pensée doit être ou ne pas être.

[SpiceGuid]

Les graphes conceptuels sont réputés pour rester assez proches (dans leur structure) du langage naturel.

Une présentation accessible des graphes conceptuels:
http://www.abhatoo.net.ma/index.php/...onceptuels.pdf

L'inconvénient d'un langage pseudo-naturel c'est d'être plus verbeux ou plus répétitif et du coup moins ergonomique qu'un langage plus technique.
Par exemple 1 + 2 * 3 n'est pas moins lisible que un plus deux fois trois, le français n'est pas forcément le meilleur médium pour les usages techniques.

[Hercule78]

Une présentation accessible des graphes conceptuels:
http://www.abhatoo.net.ma/index.php/...onceptuels.pdf

En effet, et j'avais déjà lu ce document (le monde est petit) !

[Graffito]

ce n'est pas une question d'outil/d'interface mais bien de quelque chose de plus fondamental.

+1
Les langages formels existants utilisés pour la programmation ne sont pas adaptés à la sémantique du langage naturel.

Avant de penser à utiliser un langage formel, il faut définir la structure "relationelle" entre les concepts. Ensuite, il faut trouver une méthode d'apprentissage pour extraire des textes la connaissance afin de remplir les structures conceptuelles en donnant à chaque relation une probabilité.

Reste ensuite à exploiter la structure pour restituer la connaissance.

Vaste programme, surtout sans y travailler à plein temps.
Bon courage, quand même

PS : Quant au langage de programmation, c'est finalement secondaire

[mon_nom_est_personne]

+1
Les langages formels existants utilisés pour la programmation ne sont pas adaptés à la sémantique du langage naturel.

Tu devrais jeter un coup d'oeil a lfg ou hpsg ;-) couples a un formalisme ontologique comme le [ame="http://en.wikipedia.org/wiki/Generative_Lexicon"]lexique generatif[/ame] on fait des trucs tres sympas sans utiliser ces horreurs probabilistes.

[Graffito]

ces horreurs probabilistes.

C'est l'une des façons de déméler le vrai du faux quand on effectue un apprentissage automatique. L'information majoritaire étant considérée comme plus "vraie" qu'une information contradictoire minoritaire.

N'y aurait-il pas un bon livre qui justement retournerait aux concepts sous-jacents de Prolog ou des logiques descriptives, pour en décrire la pertinence, mais aussi les limitations, dans le traitement de l'intelligence (raisonnement sur des connaissances représentées ou échangées en langage naturel) ?

Celui-ci traite du sujet, quant à savoir s'il est "bon", je ne saurai me prononcer ...
http://books.google.fr/books?id=v2RC...age&q=&f=false

[souviron34]

C'est l'une des façons de déméler le vrai du faux quand on effectue un apprentissage automatique. L'information majoritaire étant considérée comme plus "vraie" qu'une information contradictoire minoritaire.

ce qui, par ailleurs, est hautement discutable comme base d'appui...



Du temps de Galilée, l'information majoritaire était que la Terre était le Centre du Monde....

[Graffito]

ce qui, par ailleurs, est hautement discutable comme base d'appui...

Tout à fait d'accord , c'est une hypothèse abusivement simplificatrice (et je n'ai pas dit que c'était la seule façon, comme c'est malheureusement souvent le cas ).

Pour "recouper" l'information, il faudrait utiliser aussi d'autres méthodes pour détecter si une relation est ou non en contradiction avec le reste de la base de connaisance.

[Hercule78]

C'est l'une des façons de déméler le vrai du faux quand on effectue un apprentissage automatique. L'information majoritaire étant considérée comme plus "vraie" qu'une information contradictoire minoritaire.

Celui-ci traite du sujet, quant à savoir s'il est "bon", je ne saurai me prononcer ...
http://books.google.fr/books?id=v2RC...age&q=&f=false

1) Le livre a l'air pas mal du tout, même s'il est de 1998.

2) J'aime bien l'idée d'information majoritaire vs minoritaire. Mais j'ai décidé que mon système sera "confiant/naif", c-a-d qu'il sera peu à même de juger la pertinence ou la véracité d'une assertion qui lui sera proposée par quelqu'un, mais qu'il en évaluera la distance avec ses connaissances prédéfinies qui elles seront fiables. En gros, oui, c'est un système qui apprend en faisant confiance à ceux qui échangent avec lui, tout en donnant moins de véracité aux éléments appris versus ceux prédéfinis.

Pourquoi ? Pour éviter d'avoir à traiter cela:
1) "Isabelle est laide" dit Jean.
2) "Isabelle est belle" dit Sophie.
3) "Isabelle est-elle belle ?" => oui, selon Sophie, non selon Jean (simple ontologie où laide est l'opposé de belle): approche descriptive, le système sait faire
4) Pondération de la véracité de 2 en fonction des affinités:
si MemeFamille(X,Y) alors Affinité(X,Y,0.7)
si MemeFamille(X,Y) et Jalousie(X,Y) alors Affinité(X,Y,0.3)
si MemeFamille(X,Y) et Compétition(X,Y) alors Affinité(X,Y,0.3)
Le système peut alors répondre: "oui, selon Sophie, non selon Jean, mais j'ai tendance à penser qu'elle est plutôt laide" car en fait Sophie est la mère d'Isabelle, donc leur affinité est forte, donc les avis de la mère sur la fille seront dégradées par rapport à la moyenne, donc c'est l'assertion "Isabelle est laide" qui aura la plus forte probabilité.

Tout ceci est modélisable, mais c'est compliqué, voilà pourquoi mon système sera "confiant et naif"...pour commencer...l'objectif c'est une intelligence de 3 à 6 ans.
Le système se contentera de classifier les assertions reçues en deux niveaux de vérité: enfant (bas niveau) ou adulte (haut niveau). Sans même considérer la notion de Compétence(Qlqu'un,Sujet)...compliqué...

Après, si deux adultes ont des avis contraires, par exemple Galilée qui dit que la terre tourne, je vais pas m'embêter à deviner que "terre tourne" relève de cosmologie (dur!) et que Galilée est un scientifique donc je peux lui accorder un certain crédit, ni modéliser que Galilée est tout seul alors que des millions de gens pensent l'inverse...car de toutes façons je donnerais tort à Galilée...donc...autant statuer factuellement en disant que Galilée a un avis différent, point barre.

[benwit]

Difficultés de la traduction :

http://www.canal-u.tv/canalu/product...on_automatique

[Hercule78]

Celui-ci [de livre] traite du sujet, quant à savoir s'il est "bon", je ne saurai me prononcer ...
http://books.google.fr/books?id=v2RC...age&q=&f=false

Le Père Noël m'a apporté ce livre sur le Traitement du Language Naturel !
Y'a plus qu'à trouver le temps de le lire !

Et pour commencer l'année 2010 avec humour:

À moins que tu sois un logicien de génie il n'y a rien que tu puisses y faire car ça n'est pas une question d'ergonomie de l'interface, c'est plus fondamental.

C'est le cas, j'en suis !

[benwit]

Et pour commencer l'année 2010 avec humour:

Tu te rends compte que c'est une tâche herculéenne !
Ah, oui, c'était oublier ton pseudo

[Hercule78]

Et les citations de Benwit ne font que m'encourager !

Tout le monde savait que c'était impossible. Il est venu un imbécile qui ne le savait pas et qui l'a fait. Marcel PAGNOL
On ne savait pas que c'était impossible, alors on l'a fait. John Fitzgerald KENNEDY.
L'inexpérience est ce qui permet à la jeunesse d'accomplir ce que la vieillesse sait impossible. Paul (Tristant) BERNARD

Il faut donc être jeune, imbécile, ou s'appeler JF Kennedy...humm c'est pas gagné...mais j'y crois !

[SpiceGuid]

La dernière citation est de Alan Kay je crois.

La meilleure façon de prédire l'avenir, c'est de l'inventer.

Ma conviction intime c'est que le test de Turing a été stérile en matière d'IA et qu'il le restera à l'avenir. Il faudrait à l'IA un autre projet qu'un chatterbot, quelque chose de moins anthropomorphe, de moins tourné vers la relation sociale, de plus à même de valoriser l'énorme potentiel algorithmique.
Une sorte de nouveau départ sur des bases plus saines, qui sentent moins la supercherie.
L'IA aurait plus de chance d'être prise au sérieux si le but n'était pas de prendre les humains pour des cons.
L'IA devrait chercher une place unique dans la création au lieu de vouloir prendre celle de l'homme ou de l'animal.

[benwit]

A propos du test de Turing, hasard de la programmation TV, il y avait un épisode de "Numbers" samedi dernier où il était question d'une "IA" développé par la défense qui "aurait tué" son développeur (il y a en forcément qu'un et un génie en plus )

<Spoiler>
Il se trouve qu'au final, que "l'IA" n'était qu'une supercherie destinée à passer le test de Turing. Elle utilisait la puissance des ordinateurs de la défense américaine pour apporter une réponse qui pouvait sembler humaine. D'après les "spécialistes" de l'histoire, elle contenait des millions de réponses qui pouvaient faire illusion.
</Spoiler>

Bref, peu importe qu'on aime ou non ce genre de fiction, leur approche m'a bien fait rire et m'amène à deux réflexions.

Premièrement, en supposant qu'on arrive à réaliser cette version très élaboré d'un "Elisa" (page 32 de ce pdf), cela n'apporte pas grande chose sinon à un bel artifice d'intelligence. En ce sens, je rejoins SpiceGuid.

Deuxièmement, la fiction est trompeuse, les questions étaient prévues pour le "scénario" .
Il existe toujours des questions qui permettront de déterminer s'il s'agit d'un humain ou non et le test reste valide. Ceci dit, je reste persuadé qu'une super simulation telle qu'elle a été présentée (de l'info classique), malgré sa puissance ne peux pas faire complètement illusion. Pour que l'illusion soit bonne, il faudrait quelque chose de plus au niveau conceptuel (ce truc qu'on n'a pas encore trouvé s'il existe)

Et vous, qu'en pensez vous ?

[Hephaistos007]

- Soit ton besoin consiste à modéliser des connaissances, auquel cas cela relève du domaine des ontologies (RDF, OWL, ...)
- Soit ton besoin consiste à "découper" des phrases en morceaux (article, sujet, opinion, etc.), auquel tu peux exploiter Apache UIMA
- Soit ton besoin consiste à simuler un raisonnement, et auquel cas cela relève des systèmes experts et consorts (CLIPS, Prolog, ...)

Probablement que ces différents domaines se combinent entre eux.

[Hercule78]

Merci Hephaistos, tu m'apprends Apache UIMA et Clips.

On pourra remarquer que Prolog sait aussi très bien découper des phrases en morceaux, et d'ailleurs en tirer une représentation des connaissances (avec ses propres limites bien sûr).

Donc Prolog serait le seul des langages cités à pouvoir "tout faire" (les 3 catégories que tu cites) ?

A l'inverse on peut mettre des moteurs de raisonnement comme Fact++ sur les ontologies, mais ça devient plus dur d'y découper des phrases.

J'en reviens toujours à mes vieilles amours Prologiennes...

[Hercule78]

La remarque de Benwit ci-dessus (elle date de 4 ans) au sujet d'un "bel artifice de l'intelligence" est intéressante, surtout quand on regarde le quasi sur-place de l'IA depuis les années 1970 malgré les espoirs de l'époque.

On a vu Kasparov se faire battre aux échecs. Non pas par un programme comme celui de Pitrat qui raisonne comme un humain, mais un bête programme appliquant la force brute sur une machine hyper-puissante avec un énorme dictionnaire des ouvertures aux échecs, qui était donc plus intelligent que l'humain au final mais avec une méthodo de brute idiote...

Je me demandais fin des années 1990 si: Lim Puissance combinatoire+Mémoire = Intelligence (ou plutôt simulation de) ? (Lim au sens mathématique de Limite)

Et un peu semblable pour la traduction automatique des langues, réputé quasi impossible par l'IA, et que voit-on aujourd'hui: Google propose des traductions de phrases, tout simplement en disposant d'un énorme 'dictionnaire' mondial de textes déjà traduits par des humains, et Google cherche la même phrase et dispose ainsi directement de sa traduction.
Ca me rappelle la "chambre de Searle" ou un automate ouvrait des boites dans une chambre afin de traduire un texte en entrée...

J'ai même lu un article cette semaine disant que le Big Data volerait au secours de l'IA ?!?

Mais Searle ne m'a jamais convaincu...ce n'est pas cela l'intelligence !

Mais bon, ce n'est pas le sujet de ce post, qui est plutôt de trouver les bons langages (ou les moins mauvais) pour s'essayer à représenter la connaissance et raisonner dessus en langage naturel, et en parallèle expérimenter les limites de ces langages pour définir le langage approprié

[Hercule78]

Bonjour,
Pour information j'ai lancé un projet concret de raisonnement sur le langage naturel, dans un autre Post, ici:

Pour être concret, considérons le projet suivant de raisonnement en langage naturel dans le domaine de la Généalogie.

Le programme doit accepter et assimiler toutes les phrases du genre:
* Jean est le fils de Marc
* Isabelle est la sœur de Marc
* et la majeure partie des phrases décrivant une généalogie

Le programme devra savoir inférer sur ces connaissances pour par exemple répondre "Isabelle" à la question "Qui est la tante de Jean ?"
* et répondre à la majorité des questions possibles sur une généalogie

Projet simple, bien défini, et qui utilise pas mal de fondamentaux.

Et dans les Posts qui le suivent j'ai sélectionné les outils pour réaliser ce projet.
En espérant vous y retrouver !