Dans le articles précédents nous avons vu la recherche sur l'IA passer de la frivolité d'essayer de distinguer un humain d'une machine ou d'imiter l'architecture du cerveau à un logiciel imitant le processus de pensée.
Si les premières avancées sont venues des physiciens, biologistes, physiologistes et mathématiciens, le prochain grand saut viendrait d'un endroit inattendu, la science politique.
Simon et la rationalité
Si vous avez étudié l'administration des affaires, vous avez probablement dû bercer un gros livre appelé comportement administratif. Pour ce qui est habituellement la bibliographie de la race, c'est un ouvrage assez utile et intéressant, bien qu'un peu dense.
L'auteur est un gentleman il recevrait le prix Nobel d'économie pour avoir réfuté l'un des dogmes les plus appréciés de la science économique. Celle du consommateur rationnel.
Diplômée en Sciences Politiques sa carrière a commencé à étudier les administrations municipales et après un bref passage dans l'organe administratif du plan Marshall, il a cofondé et enseigné le programme d'études supérieures en administration industrielle de ce qui est maintenant connu sous le nom d'Université Carnegie Mellon.
Quel est le point commun entre les bureaucraties et l'Intelligence Artificielle ? Le processus de prise de décision.
Les économistes classiques ont toujours affirmé que nous sommes des décideurs rationnels. En d'autres termes, devant une série d'alternatives, hommes d'affaires ou consommateurs, nous choisirons l'option qui maximise les bénéfices ou réduit le plus les coûts. La conclusion est que, compte tenu de la même série d'alternatives et de circonstances, nous prendrons tous la même décision.
Simon a minimisé la portée de cette prétendue rationalité. Il a soutenu que le décideur ne considère jamais toutes les alternatives disponibles et que nous n'utilisons pas tous les mêmes critères pour les évaluer. Ce que nous faisons, c'est appliquer les mêmes critères à tous les problèmes comme s'il s'agissait d'une recette de cuisine. C'était la base de l'heuristique ou de la programmation basée sur des règles.
Une autre contribution de Simon adoptée par l'Intelligence Artificielle C'est la division des objectifs en sous-objectifs plus petits. Atteindre les sous-objectifs facilite l'atteinte de l'objectif global.
Le premier logiciel d'Intelligence Artificielle
Avec l'aide d'Allen Newell, diplômé en physique, et de C Shaw, actuaire devenu programmeur informatique, Simon a commencé le développement de Logic Theorist, considéré comme le premier programme d'intelligence artificielle de l'histoire.
Bien que l'intention initiale était que le programme résolve des problèmes d'échecs ou de géométrie, ils l'ont finalement utilisé pour résoudre les théorèmes d'un livre de mathématiques bien connu. Cependant, contrairement à la machine de Turing, l'objectif n'était pas de résoudre des problèmes mathématiques mais d'imiter la manière dont les humains, par le biais d'heuristiques sélectives, déterminaient l'étape suivante ce qu'ils devaient faire.
La recherche de la bonne réponse peut être représentée graphiquement sous la forme d'une structure arborescente.. Ce graphique est appelé arbre de recherche.
A la racine de l'arbre de recherche se trouve l'hypothèse initiale. Les branches proviennent de la racine dans laquelle se situent les variations de l'hypothèse initiale, qui résultent de l'application des règles de la logique à celle-ci. D'autres manipulations sont appliquées à chacune des branches, générant des sous-branches. Le processus est répété jusqu'à ce que la conclusion souhaitée soit atteinte.
L'objectif du programme de Simon et de ses compagnons n'était pas la preuve du théorème mais de trouver le chemin qui conduirait à cette preuve.. L'application a exploré l'arbre selon certaines règles prédéfinies pour trouver la branche la plus susceptible de conduire au bon résultat. Il a continué à répéter le processus jusqu'à ce qu'il trouve le bon chemin.
Si les premières tentatives d'Intelligence Artificielle étaient du côté de l'imitation de l'architecture du cerveau, Simon et ses collègues sont allés dans l'autre sens. Ils ont imité comment un ordinateur fonctionne avec les gens. Avant de commencer la tâche de codage, un groupe d'étudiants rejoints par la femme et les enfants de Simon ont reçu des cartes avec les sous-routines et les règles logiques exprimées en anglais et ont simulé le comportement des composants du programme.