L'IA symbolique, également connue sous le nom d'IA basée sur des règles ou Good Old-Fashioned AI (GOFAI), est une approche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la représentation explicite des connaissances à l'aide de symboles et de règles. Contrairement à l'apprentissage automatique, qui apprend des modèles à partir de données, l'IA symbolique vise à coder des connaissances compréhensibles par l'homme dans un système, ce qui lui permet de raisonner et de résoudre des problèmes d'une manière qui imite la cognition humaine. Cette méthode s'appuie sur la logique, les règles et les représentations symboliques plutôt que sur des modèles statistiques ou des réseaux neuronaux.
Représentation des connaissances et raisonnement
Au cœur de l'IA symbolique se trouve l'idée de représenter les connaissances sous une forme structurée et symbolique. Pour ce faire, on utilise souvent des techniques telles que les systèmes à base de règles, la programmation logique et les réseaux sémantiques. Ces représentations permettent aux systèmes d'IA de manipuler des symboles, de faire des déductions et d'effectuer des raisonnements logiques. Par exemple, un système peut utiliser des règles "si-alors" pour prendre des décisions ou employer des réseaux sémantiques pour comprendre les relations entre les concepts. Les systèmes experts, un exemple classique d'IA symbolique, utilisent une base de connaissances de règles et de faits pour imiter le processus de prise de décision d'un expert humain dans un domaine spécifique.
Applications de l'IA symbolique
Malgré l'essor de l'apprentissage automatique, l'IA symbolique reste pertinente dans plusieurs domaines où la représentation des connaissances explicites et le raisonnement sont cruciaux.
Systèmes experts : L'IA symbolique excelle dans la création de systèmes experts qui encapsulent des connaissances spécifiques à un domaine pour résoudre des problèmes complexes. Dans l'analyse d'images médicales, par exemple, des systèmes symboliques peuvent être conçus pour diagnostiquer des maladies sur la base d'un ensemble de règles logiques dérivées de l'expertise médicale. Ces systèmes peuvent interpréter les symptômes et les données médicales pour fournir des suggestions de diagnostic, à l'instar du processus de raisonnement d'un médecin humain.
Robotique et planification : L'IA symbolique est précieuse en robotique pour la planification et la prise de décision de haut niveau. Prends l'exemple d'un système d'automatisation des processus robotiques (RPA) conçu pour automatiser les tâches dans un entrepôt. L'IA symbolique peut être utilisée pour créer des plans permettant aux robots de naviguer dans l'entrepôt, de ramasser des articles et de les livrer à des endroits désignés, le tout en fonction de règles prédéfinies et de connaissances sur l'environnement et les tâches. Cela contraste avec les approches qui s'appuient sur l'apprentissage des mouvements des robots directement à partir des données.
Traitement du langage naturel (NLP) : Alors que le NLP moderne est dominé par les méthodes statistiques et d'apprentissage profond, l'IA symbolique joue un rôle dans certains aspects de la compréhension du langage. Pour les tâches nécessitant une analyse sémantique approfondie ou une génération de texte basée sur des règles, les approches symboliques peuvent être efficaces. Par exemple, dans les premiers développements de chatbots, les systèmes utilisaient des règles symboliques pour comprendre et répondre aux requêtes des utilisateurs, bien qu'ils aient été largement remplacés par des modèles formés sur de vastes ensembles de données.
L'IA symbolique contre l'apprentissage automatique
La principale distinction entre l'IA symbolique et l'apprentissage automatique réside dans leur approche de la résolution des problèmes. L'IA symbolique s'appuie sur des connaissances et des règles de raisonnement explicitement programmées, ce qui la rend interprétable et transparente. En revanche, l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage profond, apprend implicitement à partir de grands ensembles de données, ce qui donne souvent lieu à des modèles "boîte noire" difficiles à interpréter.
Si l'IA symbolique est efficace pour les tâches nécessitant un raisonnement logique et des connaissances explicites, elle peut rencontrer des difficultés pour les tâches qui impliquent la perception, la reconnaissance des formes ou l'apprentissage à partir de données bruyantes et non structurées - domaines dans lesquels l'apprentissage automatique excelle. L'IA moderne intègre souvent les deux approches, en tirant parti des points forts de chacune pour construire des systèmes plus robustes et plus polyvalents. Par exemple, un système hybride peut utiliser l'apprentissage automatique pour la détection d'objets à l'aide de Ultralytics YOLOv8 et l'IA symbolique pour le raisonnement de haut niveau sur les objets détectés.
Limites et orientations futures
L'IA symbolique a du mal à s'adapter aux scénarios complexes du monde réel et aux nouvelles informations sans reprogrammation manuelle. Le "goulot d'étranglement de l'acquisition des connaissances" - la difficulté d'encoder manuellement de grandes quantités de connaissances - est une limitation importante.
Malgré ces défis, les principes de l'IA symbolique continuent d'influencer la recherche sur l'IA. La combinaison du raisonnement symbolique avec l'apprentissage automatique, dans des domaines tels que l'IA explicable (XAI) et l'IA neuro-symbolique, est un domaine de recherche actif. Ces approches hybrides visent à créer des systèmes d'IA qui sont à la fois intelligents et compréhensibles, comblant ainsi le fossé entre l'IA basée sur des règles et l'IA basée sur des données. À mesure que l'IA évolue, l'intégration des points forts de l'IA symbolique aux techniques modernes d'apprentissage automatique pourrait ouvrir la voie à une intelligence artificielle plus robuste et plus proche de l'être humain.
