AI - Conférence de Dartmounth



La conférence de Darthmouth de 1956 marque certainement la naissance officielle de l'intelligence artificielle moderne.

Si on prend en considération la compréhension de l'époque en Neuro Science et le niveau de l'époque en Informatique, ce sont de véritables génies qui l'ont initiée : Claude e.Shannon, Marvin Minsky (c'est à cause de lui que j'ai une passion pour l'IA), Nathaniel Rochester, John McCarthy.

En 1955, soi 5 ans après l'article d'Alan Turing "Computing Machinery and Intelligence", ils proposent l'organisation d'une conférence qui deviendra le moment fondateur de l'intelligence artificielle moderne.




Les initiateurs de cette conférence propose l'exploration de plusieurs sujets :
  1. "Automatic computer" qui posera les bases de l'ordinateur et de l'automate industriel, mais déjà en y incluant une approche d'imitation du cerveau humain (cela peut être compris de différentes manières)
  2. "How can a computer be programmed to use a language" qui posa les bases de l'ensemble des travaux de NLP (Natural language processing) entre autres...
  3. "Neuron Nets" qui pose les bases des réseaux neurones ...De nombreuses personnes associent d'ailleurs cela aux machines learning à tort. Le machine learning ce n'est pas forcément des réseaux neurones, et réciproquement les réseaux neurones ce n'est exclusivement pour faire du Machine Learning ou du deep learning (lire par exemple :"Neural Network and Fuzzy Logic" de Bart Kosko). Si l'idée est perceptible dans l'article d'Alan Turing en 1936 sur les machines universelles, le terme même et sa définition n'apparaitrat que 3 ans après la conférence de Dartmouth, de la part de Arthur Samuel en 1959 !
  4. "Theory of the Size of a Calculation" qui posa les bases de l'évaluation de la puissance de calcul et de sa nécessité ... Y'aurait beaucoup à dire sur les 65 ans passées.... (j'y reviendrais un jour c'est un sujet qui m'a passionné, romantique en soi)
  5. "Self-lmprovement " certainement l'aspect essentiel de l'IA " qui définit que l'essence même de l'IA est de s'améliorer par elle même (c'est pour cela que je pense que le machine learning seul n'est pas de l'IA)
  6. "Abstractions" qui revoit la nécessité à définir des approches d'abstractions autant pour les données que pour les "sens" .... en fait cela définit la possibilité de créer des concepts simples et aussi complexes. L'intelligence étant la capacité à créer des liens entre concepts pour créer de nouveaux concepts, la question de l'abstraction est essentiel.
  • "Randomness and Creativity" ou il s'agissait avant tout d'explorer et de comprendre la différence entre pensée créative et compétence sans imagination en y incluant un peu de hasard (tel le bébé qui goutte les objets au hasard pour apprendre).

Ces 7 pilliers restent d'actualité et furent la base de la proposition qui amena plus d'une vingtaine de chercheurs à se réunir l'année suivante à Dartmouth pour la fameuse conférence de Dartmouth (prochain article)

En 2006 50 ans plus tard il y'a eu une nouvelle conférence avec les mêmes acteurs (ceux encore vivants) .... Pour faire le point mais aussi d'envisager les 50 prochaines années. Voir https://www.researchgate.net/publication/220605256_The_Dartmouth_College_Artificial_Intelligence_Conference_The_Next_Fifty_Years



Dans tous les cas je vous invite à chercher par vous même sur google et à lire.... :-)

Vos commentaires sont espérés :-)

Jerome Fortias

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