Topic intelligent

[Haine Kane]

Et moi aussi je ne suis pas gros j'ai seulement la peau épaisse.
Et au moins si je dors sous la même tente que TRUFFETTE j'aurai pas l'impression de dormir sur la route...(Coluche)

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[Invité]

j'imagine ce que HK doit ressentir: SNIF!

[Invité]

à défaut de ne pas "avoir l'impression de dormir sur la route" ...il aura au mois la sensation d'être à côté de la nationale...avec le bruit des camions qui passent

pas tapper le Houx!!

y 'a des etoiles qui vont voler dans l'affaire!!

[Invité]

on voudrait tous avoir une truffette à la maison à défaut de tente !

y aurait toujours un truc à se dire !!

[Invité]

à se dire et à faire!

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[Invité]

wahoou [img]redface.gif[/img]
si elle lit ça , elle risque de te mettre un carton rouge

[Invité]

je parlais du ménage bien sur!
oula je m'enfonce... [img]graemlins/azzangel.gif[/img]

[Haine Kane]

Moi je préfère vivre sous une tente qu'avec une tante...

[Invité]

tu as peut être peur que la Tentation soit trop forte

[Haine Kane]

Il en existe déjà ....

[Riko]

Si la tante en avait, elle s'appelerait mon oncle, et comme la tente en a ...elle sera bleue avec le sponsor Viagra et deux beaux duvets Durex ....

[Riko]

Oui nous y sommes tous .... LOL !!!

[Invité]

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (de Truffette, dsl héhé... vraiment dsl... Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (de Truffette, dsl héhé... vraiment dsl...)? )?


1°) Définition

A travers un bref historique de l'intelligence artificielle nous allons découvrir ce qu'elle est et tous les enjeux et perspectives sur lesquels elle débouche.

Officiellement, l'IA est née comme discipline à part entière au congrès de Dartmouth en 1956 où l'expression " intelligence artificielle " a été proposée par John McCarthy, Alan Newell , Herbert Simon et quelques autres pour désigner le domaine de recherche qui s'ouvrait alors. Le succès de cette appellation provient sans doute de ce qu'elle énonce avec une remarquable économie d'expression une problématique fondamentale : la possibilité de concevoir une machine intelligente. Cela ne signifie pas pour autant que tous les chercheurs de ce domaine s'accordent sur ce que l'on entend par cela. Que signifie en effet construire une machine intelligente ?

A quand remonte l'idée de la possibilité d'une intelligence artificielle ? Si l'on veut retenir l'émergence d'un désir de construire ou de concevoir un homme ou une intelligence artificielle comme moment fondateur, il semble qu'il faille remonter très loin.

Dans l'Iliade (chant XVIII), Hephaistos (dieu forgeron) crée des femmes en or qui ont la capacité de parler, travailler, etc.

Des servantes s'empressaient pour soutenir le prince, toutes d'or, mais semblables à de jeunes vivantes ; elles ont un esprit dans leur diaphragme ; elles ont la voix, la force, et les immortels leur ont appris à agir.

Dans la tradition juive, le Golem est un automate à forme humaine en bois ou en argile. Une inscription magique sur le front en fait un serviteur muet et obéissant.

On cite souvent la machine à calculer de Pascal (1642) comme étant la première construction effective d'une machine réalisant ce que l'on pouvait croire l'homme, seul capable de faire. Il semble en fait que la première machine à calculer ait été construite par l'Allemand Wilhelm Schickard en 1623.

La question de savoir ce que révèle de la nature de la pensée le fait que l'arithmétique (élémentaire) soit " reproductible " par une machine a été posée dés cette époque.

A partir des années 50 son histoire se confond avec celle de l'Informatique. L'expression intelligence artificielle fait rapidement recette et les militaires financent les premiers programmes.

Les chercheurs essaient de résoudre alors 3 types de problèmes :

- Problème 1 : le traitement des langues naturelles et leur traduction automatique au départ destiné à faciliter l'espionnage américain.

-Problème 2 : la résolution de problèmes combinatoires posés par certains jeux en particulier dans le jeu d'échecs où l'on est en présence d'arborescences de l'ordre de grandeur : 10 120 situations possibles.

- Problème 3 : la démonstration automatique de théorèmes

A cette époque, l'on travaillait en langage machine et les calculateurs avaient peu de mémoire. Et comme les machines étaient nulles en grammaire et en sémiotique (science des modes de production, de fonctionnement et de réception des différents systèmes de signes de communication entre individus ou collectivités), elles furent un échec. Les crédits sont coupés et les chercheurs revoient leurs ambitions.

Malgré ces difficultés, les travaux théoriques continuent avec des progrès modestes pendant des décennies.

Heureusement, il y a eu depuis :

- augmentation de la puissance des matériels

- progression de la recherche en logique

- apparition de langages plus adaptés à l'Intelligence Artificielle :

a) Le LISP (List Processing créé en 1960 par MACACARTHY)

b) Le PROLOG (Programmation en logique créé en 1971 à l'université de Luminy à Marseille par Alain COLMERAUER)

Ce qui a eu pour conséquences un nouveau développement de l'IA et une redéfinition de ses objectifs :

Comment représenter des systèmes disposant de grandes connaissances de façon à les utiliser ?

Le but maintenant est :

a) d'une part de construire des systèmes logiciels "intelligents" traitant à l'aide de méthodes heuristiques des données de type symbolique.

b) d'autre part de construire des ordinateurs dits de "5ème génération" capable de vérifier positivement le test d'Alan Turing :

"L'Utilisateur ne pourra pas distinguer si l'être qui lui répond via un terminal est un HOMME ou une MACHINE" .

Autrement dit, si, derrière un rideau, vous êtes incapable de distinguer un homme d'une machine qui parle, c'est que votre interlocuteur est intelligent. Une bonne façon d'éviter de philosopher sur la nature de l'intelligence.

Ainsi apparaît la définition simple de l'intelligence artificielle de Alan Turing que les spécialistes retiennent : est intelligente une machine qui fait illusion et passe pour intelligente aux yeux des hommes.

Au cours des années 70, l'embellie revient grâce aux systèmes experts. Ces machines se substituent aux experts humains en échafaudant leur décision par piochage dans des stocks de règles logiques sous la forme " si…alors… ". Mais à peine la maturité venue, dans les années 80, l'horizon s'obscurcit. Les systèmes experts, incapables d'apprendre, voient leur stock de règles enfler ainsi que le nombre de personnes nécessaires pour les " alimenter " en connaissances. Nouvel échec. D'autres voies seront bientôt défrichées, qui ouvriront une nouvelle ère pour l'IA.

L'intelligence artificielle est donc une branche de l'informatique qui a pour objet de reconstituer à l'aide de moyens artificiels - presque toujours des ordinateurs - des raisonnements et des actions intelligentes. C'est une science expérimentale qui travaille non seulement sur les ordinateurs mais aussi sue les hommes afin de comprendre comment fonctionne l'intelligence humaine.

L'appellation "intelligence artificielle" (IA) est souvent considérée comme malheureuse: certains y voient une forme de provocation, un slogan voire une sorte d'incantation. Elle présente pourtant l'avantage d'intégrer dans deux mots sémantiquement contradictoires l'essence de la discipline. La gamme de fonctions à produire ou à reproduire (ou les comportements à simuler si l'optique est d'ordre plus psychologique) est décrite par le mot "intelligence" et les moyens d'y parvenir par l'adjectif "artificiel". Le terme " intelligence " représente l'être humain tandis que qui dit " artificiel " fait nécessairement référence à une construction humaine, ce terme évoque des objets dont le caractère n'est pas naturel mais " fabriqué ". Il s'agit donc de construire des machines intelligentes.

A partir de 1985, l'intelligence artificielle a pris un tournant radical avec l'apparition de machines capable de se tromper. Concrètement, ces machines ne se contentent plus d'appliquer un programme, mais procèdent par tâtonnement (la méthode des essais et des erreurs) pour trouver une solution. Ces tâtonnements n'obéissent pas à des règles préétablies, deux machines semblables, en charge du même problème, ne parviennent pas nécessairement au même résultat. Cette arrivée de l'erreur dans un domaine où régnait la rigueur des calculs logiques a été le signe que l'intelligence artificielle avait gagné en complexité et devenait capable de trouver des solutions de façon autonome. Bref, pour la machine, l'erreur est un gage d'intelligence…artificielle.

Cette formulation n'est pourtant pas dépourvue d'ambiguïtés: de quel genre de machine parle-t-on? Que couvre exactement la notion d'intelligence? Ces différents enjeux vont donner ainsi à l'intelligence artificielle une dimension philosophique que nous traiterons dans la troisième partie.




2°) Différents domaines d'application de l'intelligence artificielle

A) Le but de l'intelligence artificielle et ses applications possibles en général :

La représentation des connaissances est l'élément fondamental de tout système d'intelligence artificielle que l'on retrouve de plus en plus dans tous les domaines spécialisés, que ce soit en informatique ou encore dans le milieu médical. Lorsque la connaissance humaine doit être représentée, le terme d'intelligence artificielle devient incontournable.

Le but de l'intelligence artificielle est de simuler le raisonnement humain, de manipuler des faits, du savoir et du savoir - faire sous formes de règles et d'enchaînement de règles. Le but des systèmes dotés d'intelligence artificielle est donc de permettre à une machine (artificielle), d'acquérir (de percevoir), de comprendre ( d'interpréter), de mémoriser, de raisonner et d'agir grâce à une base de données, sur des situations, dans un contexte bien spécifique et ce de manière similaire au comportement de l'homme.

Ces comportements, la plupart mentaux ,que l'IA cherche à reproduire sont fort diversifiés: résolution de problèmes, créativité, planification, reconnaissance de formes, apprentissage par généralisation, par explication , compréhension de la langue écrite ou parlée…

Les systèmes informatiques développés ne cherchent généralement qu'à simuler certaines caractéristiques d'une activité mentale donnée: un logiciel qui joue aux échecs ne connaît pas le stress, le niveau de vigilance est constant - le système n'est jamais distrait -, il perçoit toutes les pièces avec la même acuité; un logiciel qui raisonne par analogie a déjà extrait de sa mémoire les situations à mettre en correspondance; un réseau neuronal reçoit des informations qui ont déjà été décodées etc. Les systèmes mettent l'accent tantôt sur la capacité que possèdent nos cerveaux à manipuler des symboles, tantôt sur leur aptitude à résoudre des problèmes, ou à associer des idées, à apprendre, à faire des inférences, à agir sur le milieu; les architectures des systèmes informatiques correspondants sont bien entendu fort différentes.

Les domaines d'applications sont très variables : simulations, aide à la décision, reconnaissance, contrôle, aide à l'apprentissage… L'IA s'appuie aujourd'hui sur des langages de programmation qui ne lui sont plus propres (Lisp était un langage propre à l'IA et les machines Lisp étaient dédiées aux problèmes d'IA) et permettant la distribution des traitements sur réseaux de machines sous Unix ou Linux.


B) Ressembler à l'humain ou le test d'Alan Turing.

Plutôt que de chercher si un ordinateur peut être intelligent à proprement parlé, les chercheurs essaient de fabriquer une machine capable de se faire passer pour un humain. Une machine peut-elle penser ? Cette question peut paraître naive . Après tout, il ne s'agit jamais que d'un assemblage matériel qui exécute les simples ordres de l'homme. De plus, il est discutable d'accorder la pensée ou l'intelligence à un robot, un assemblage de constituants électronique qui n'éprouve aucun sentiment. Face à ce point de vue tout naturel, Alan Turing a répondu dès 1950 en remarquant que le langage et la discussion sont l'unique moyen pour l'homme de se rendre compte de l'intellect de son interlocuteur ;ainsi, ses sentiments n'apparaissent que par ce qu'il nous en raconte. Nous ne pouvons pas nous rendre compte de l'intérieur propre à une personne. Turing en conclut alors qu'une " entité " qui parviendrait à se faire passer pour un être humain aurait un comportement " intelligent "et dès lors il le deviendrait également. Turing a donc mis au point un test fondé sur le jeu de l'imitation. l'expérience nécessite 3 espaces distincts. Dans une première salle, " l'entité " prend place, dans une deuxième, l'être humain, et dans la troisième, l'interrogateur. Celui-ci doit distinguer l'homme de la machine uniquement grâce à leur conversation. Enfin dans une autre version, l'interrogateur se trouve seul face à une " entité " " qu'il ne voit pas et il doit ainsi déterminer la nature de celle-ci. Si la machine est prise pour un humain, elle a réussi et Alan Turing la considère comme intelligente. Depuis que ce test a été crée, aucun ordinateur n'a réussi le test. Par contre, des humains ont déjà été pris pour des machines ! De plus, en même temps que la subtilité des examinateurs s'améliore et se précise en créant de nouveaux pièges pour déjouer les machines, les programmes eux également s'améliorent et sans aucun doute de façon plus rapide. En effet, les programmes actuels s'apprêtent à réussir ce test.

Le dialogue suivant est la retranscription d’un véritable test de Turing. Vous pouvez essayer de deviner si « l’entité » est un être humain ou une machine.

Examinateur

Aimez-vous le printemps ?



Entité

Ca dépende de mon humeur.



Examinateur

Combien font 11 et 11 ?



Entité

22.



Examinateur

Et 512+512 ?



Entité

Je n’ai jamais été doué en calcul mental.



Examinateur

Ce n’est pas grave, essayez.



Entité

Voyons, 1000 quelque chose. 1024 je pense.



Examinateur

Récitez-moi un poème.



Entité

La servante au grand cœur dont vous étiez jalouse

Et qui dort son sommeil sous une humble pelouse…



Examinateur

Pourquoi ne remplacez-vous pas « au grand cœur » par « au grand air » ? A mon avis ce serait plus joli.



Entité

Je l’aime mieux tel quel.



Examinateur

Pourquoi ?



Entité

Vous n’êtes pas sérieux. « Au grand air » et « au grand cœur » ce n’est pas pareil.



Examinateur

Alors remplacez « Et qui dort son sommeil » par « qui tristement sommeille ».



Entité

Vraiment, je l’aime mieux tel quel.



Examinateur

Pourquoi ?



Entité

Le rythme du poème est meilleur.



Examinateur

Ce n’est pas mon avis.



Entité

Vous aimez Baudelaire ?



Examinateur

Oui.



Entité

Moi aussi.



Examinateur

Pourquoi ?



Entité

Je trouve qu’il exprime des sentiments profonds qui correspondent souvent à ce que je peux éprouver. Et puis peut-être aussi que ça me rappelle la période où je l’ai lu la première fois quand j’étais ado.



Examinateur

Vous aimez l’art ?



Entité

Oui.



Examinateur

Vous peignez ?



Entité

Comme un pied. Je suis plus attiré par la musique.



Examinateur

Vous jouez d’un instrument ?



Entité

Oui. Du piano.



Examinateur

Jouez-nous un morceau.



Entité

Je n’ai pas d’instrument.



Commentaire :

L’entité est une machine. L’examinateur, qui a trouvé la bonne réponse, a donné la justification suivante : l’entité ne fait jamais appel à une espèce de « bon sens », ni à la vie quotidienne. Les réponses qu’elle donne ne nécessitent pas une vraie compréhension des questions. Elle repère les questions (elles se terminent par un point d’interrogation) et les ordres (le mode impératif). Enfin, dans l’interrogation sur le poème, elle refuse les substitutions proposées par l’examinateur avec des réponses passe-partout qui ne supposent pas une vraie compréhension du sens.

Un robot parlant appelé Alice est lauréat pour la seconde fois du Prix Loebner récompensant ce type d'intelligence artificielle. Mais malgré leurs progrès technologiques, ces machines ne sont pas du goût de tous les chercheurs.

http://www.alicebot.org/


C) Les applications dans le domaine biomédical :

En effet, elle est utilisée dans plusieurs aspects de ce domaine comme le traitement des décisions ( diagnostiques médicaux ou interprétations d'examens) où il s'agit d'aboutir à une série de conclusions à partir des faits observés et de la connaissance médicale, tout en tenant compte de l'évolution de l'état du patient. Ces systèmes d'aide au diagnostique aideront plus spécifiquement les spécialistes sur des faits précis difficiles à expliquer. Il pourront y trouver des explications à des cas rares ou des maladies jusque là peu connues. En effet, le système peut émettre des avis inconnus des médecins mais pertinents car il étudie tout les cas de figure en fonction de la base médicale qu'il possède et des données évolutives des maladies ou infections.

Dans le domaine de l'instrumentation médicale, la robotique trouve son champ d'application. Certains appareils médicaux prennent en compte l'état du patient afin d'effectuer le traitement adéquat. De même pour le pilotage de rein artificiel ou d'autres organes, la machine doit être dotée d'une certaine intelligence. Il s'agit dans ces cas là d'adapter le fonctionnement de l'appareil aux données observées sur le patient.

Pour l'imagerie médicale, la représentation des connaissances s'applique aux signaux physiologiques ou pathologiques du patient. L'origine de ces signaux est très diverses allant des électrocardiogrammes aux radiographies. L'analyse comparera des image dites bonnes avec les images ou les tracés des patients et pourra établir des diagnostics sur l'état du patient (formes normales, pathologie, déformation…).

L'analyse et la compréhension des textes médicaux est aussi une autre facette de la représentation des connaissances. Son utilité dans le domaine médical n'est plus à faire. Les textes émis par les médecins que se soit des ordonnances, des résumes de synthèse de l'état d'un patient ou autres, sont fort peu utilisés. Ces sous utilisations des textes médicaux sont dues en grande partie à l'incommodité de leur manipulation. Il faut donc à partir de plusieurs textes, trouver des règles ou des concepts plus généraux, s'appliquant aux faits décrits mais aussi à d'autres faits de même nature susceptibles d'être utile pour d'autres diagnostics ou situations.

Enfin, la détection des pannes configuration des ordinateurs peut être aussi une des nombreuses applications de l'IA.



D) La théorie évolutionniste de l'intelligence artificielle et quelques expériences.

Le futur réservera sans doute de belles années au robots issus de la recherche en matière d'intelligence artificielle. En effet si l'on en croît le dernier film de Steven Spielberg (intelligence artificielle), ils seront autonomes, nous ressembleront parfaitement et seront même peut-être capable d'aimer, ou de ressentir des émotions telles que le rire, la tristesse, l'affection…Ces rêves de science fiction autrefois inimaginables ne sont pas toutefois si fous qu'on y pense aujourd'hui sérieusement et même si les derniers prototypes ressemblent plus à des cubes qu'à des humains c'est grâce à eux qu'on avance à ce sujet et en particulier grâce à une théorie qui a tout bouleversé : la théorie évolutionniste. Cette nouvelle vague de système suit un seul mot d'ordre : évoluer pour s'adapter.

Autrement dit, après les premiers essais de l'intelligence artificielle dont l'objectif était de créer les systèmes les plus sophistiqués possibles pour égaler d'entrée de jeu l'être humain, elle semble avoir définitivement trouver sa voie en partant de systèmes simples, intégrés dans un corps physique, se complexifiant en fonction des contacts avec l'extérieur, des interactions. C'est ce qu'on appelle " l'intelligence artificielle située ".

Tout le premier travail consiste donc à décomposer toutes les tâches complexes en plusieurs tâches simples. Marvin Minsky, du MIT ( Massachusetts Institute of Technology ) , l'un des fondateurs de l'intelligence artificielle, a mis au point une théorie pour expliquer le surgissement de l'esprit à partir d'un ensemble de connexions, biologiques ou mécaniques. Par exemple, prenons un enfant qui joue avec des cubes. L'esprit de l'enfant contient une multitude de tâches que nous appellerons des agents mentaux spécifiques à une action bien précise. Pour construire la tour , plusieurs agents mentaux sont nécessaires, un seul ne suffira pas. Dans l'exemple un seul agent n'arrivera pas à faire lever le bras à prendre le cube, à le mettre sur la pile et à lâcher le cube. Cela nécessite l'intervention d'autres agents spécifiques de ces tâches comme " lever le bras ", " prendre ", " poser ", et " lâcher " . Les chercheurs du MIT en conclut donc qu'il faut que les machines soient capable de faire ce que les enfants font si on veut qu'elles fassent un jour ce que font les adultes et même pourquoi pas ce qu'ils n'arrivent pas à faire. Pour y parvenir, Marvin Minsky s "est inspiré d'une expérience d'un psychologue suisse : Jean Piaget.

Des expériences similaires ont été reproduites sous de nombreuses formes et dans de nombreux pays avec les mêmes résultats. Chaque enfant normal finit par avoir le point de vue d'un adulte.

L'approche, qui postule que les mécanismes sous-tendant les comportements adaptatifs doivent être conçus en situation, c'est à dire en tenant compte des buts que le robot essaie d'atteindre et des opportunités que l'environnement lui offre pour réaliser ces buts, est utilisée

en France au laboratoire d'informatique de Paris VI : l' " Animatlab ".

A court terme, l'objectif de l’approche animat est de comprendre les mécanismes qui permettent aux animaux de s'adapter et de survivre, puis d'importer ces mécanismes dans des artefacts capables, eux aussi, de s'adapter ou , à court terme, l'objectif de l' approche animat est de comprendre les mécanismes qui permettent aux animaux d'assurer leur mission dans des environnements plus ou moins changeants et imprévisibles. Ces artefacts peuvent être, par exemple, sous la forme de robots autonomes devant se mouvoir et explorer un environnement inconnu, ou sous forme de personnages apparemment vivants et capables d'interagir avec un humain dans un jeu vidéo.

A plus long terme, l'objectif de l'approche animat est de contribuer à l'avancement des sciences cognitives en recherchant en quoi l'intelligence de l'homme s'explique à partir des comportements adaptatifs les plus simples hérités de l'animal, dans une perspective à la fois ascendante, évolutionniste et située.



Enfin prenons pour dernier exemple celui de Baby bot dans l'optique de retrouver des réflexes d'un bébé. Cette expérience se passe au Liralab de l'université de Gênes en Italie. Le but de l'expérience est bien définie comme nous l'explique Francesco Panerai, du laboratoire de physiologie et de perception de l'action (LPPA) au collège de France, collaborateur de ce programme : " Nous l'avons conçu pour qu'il développe les réflexes d'un nourrisson car nous sommes convaincus, comme l'a montré Jean Piaget, que le développement psychomoteur est une succession de résolution de tâches simples qui permettent de gérer peu à peu des problèmes de plus en plus en plus complexes. " Ainsi, pour permettre une parfaite gestion d'un système robotique complexe muni de capteurs et d'actionneurs, il faut comme le fait l'humain au début de son existence débuter par la construction de réflexes sensori-moteurs tout d'abord très simples pour ensuite en développés de plus en plus évolués.

Le fonctionnement de Baby bot est assez simple, il est en effet muni d'un buste, d'un cou, d'une tête, de deux yeux, d'un bras articulé et d'un capteur inertiel (de mouvement). Les algorithmes évolutionnistes testent puis sélectionnent la meilleure combinaison (voir partie sur l'algorithme évolutionniste), celle-ci pouvant ensuite être appliquée grâce au réseau de neurones artificiels qui établit le lien entre les capteurs et les actionneurs.

L'expérience commence et Baby bot est confronté à un premier problème : se saisir d'un objet. Pour arriver à ce résultat Baby bot doit tout d'abord regarder la cible, ensuite bien la fixer pour enfin allonger le bras vers l'objet. Les capteurs rétiniens que sont ses yeux ont été construits de telle sorte que le robot ait une vue équivalente ou proche de la nôtre. En effet, ils sont composés de plusieurs couches concentriques de pixels offrant une résolution élevée au centre et basse en périphérie. Dès lors, lorsque le robot ne fixe plus l'objet, l'image qu'il en reçoit est fortement dégradée et la prise de l'objet s'en retrouve compromise. Il doit alors trouver comment se placer par rapport à la cible pour être en de parfaite conditions pour se saisir de l'objet. A force de tentatives tout d'abord infructueuses, le robot trouve la solution. Le robot a compris que en maintenant ses capteurs rétiniens fixés sur l'objet, il obtiendrait la meilleure netteté de l'image de l'objet. Peu à peu, les yeux du robot, informé par le capteur inertiel du moindre mouvement, apprennent à recalculer leur position en permanence en fonction de cette donnée. Et l'image reste bonne en toutes circonstances. Baby bot a même réussi au bout d'un certain temps à maintenir son regard fixe sur l'objet, avec son corps en mouvement.

L'objectif de l'expérience est donc pleinement atteint puisque ce que vient d'apprendre Baby bot, c'est ce que développent les bébés lors des premiers mois de leur existence.



Les hommes politiques et décideurs du monde économique ne semblent pas avoir encore perçu ce qui est en train de se passer aux Etats-Unis et au Japon, et qui risque de mettre une nouvelle fois notre pays en retard : la réalisation de robots non seulement intelligents mais auto référents et donc conscients, devient une des nouvelles frontières de la connaissance. Elle trouvera des applications immédiates dans l'exploration de la planète Mars, dès les prochaines années, c'est-à-dire bien avant la réalisation de vols habités. Mais il y aura bien d'autres domaines où de tels robots seront utiles, y compris pour élargir le champ et les compétences de la conscience humaine proprement dite.

[size="1"][ 29.03.2004, 13:48: Message édité par : hunaudieres ][/size]

[Haine Kane]

Pfffff (soupir...)

[Invité]

Bah quoi? ptdr! encore dsl la truffette!