Intelligence artificielle. 3e édition

Ecrit par des experts de renommée mondiale, ce livre est la référence incontournable en matière d'intelligence artificielle (IA) dont il présente et analyse tous les concepts : logique, probabilités, mathématiques discrètes et du continu, perception, raisonnement, apprentissage, prise de décision et action. Un traitement approfondi des sujets simples comme des sujets avancés permet aux étudiants d'acquérir une compréhension générale des frontières de l'IA sans compromettre ni la complexité et ni la rigueur. Sa spécificité est de présenter l'IA à travers le concept d'agent intelligent. Les auteurs exposent comment un système réussit à percevoir son environnement de manière à analyser ce qui s'y passe, et comment il transforme la perception qu'il a de son environnement en actions concrètes. Cette approche intégratrice montre comment les différents sous-domaines de l'IA se combinent pour construire des applications capables de répondre à la complexité du monde réel. De plus, un très grand nombre de renvois entre les sections expose les connexions entre des domaines qui sont le plus souvent présentés comme indépendants. Parmi les sujets couverts : - les contributions des mathématiques, de la théorie des jeux, de l'économie, de la théorie des probabilités, de la psychologie, de la linguistique et des neurosciences - les différentes manières de représenter formellement les connaissances relatives au monde qui nous entoure ainsi que le raisonnement logique fondé sur ces connaissances - les méthodes de raisonnement qui permettent d'établir des plans et donc de proposer des actions à entreprendre - la prise de décisions en environnement incertain : réseaux bayésiens et algorithmes tels que l'élimination de variables et MCMC (Markov Chain Monte-Carlo) - les méthodes d'apprentissage automatique (machine learning) employées pour générer les connaissances nécessaires aux composants de prise de décision : boosting, EM (expectation-minimization), machines à vecteurs support, réseaux de neurones, apprentissage profond (deep learning) - la perception avec le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur ainsi que l'action avec la robotique - l'avenir de l'IA et ses implications philosophiques et éthiques. Chaque chapitre est illustré par de nombreux exemples et schémas, puis se termine par un résumé. Les exercices se trouvent en anglais sur la plateforme dédiée à l'ouvrage. Cette 4e édition tient compte des derniers développements de la matière et présente les concepts de manière plus unifiée. Elle apporte un éclairage nouveau et couvre de manière élargie l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'apprentissage par transfert, les systèmes multi-agents, la robotique, le traitement du langage naturel, la causalité, la programmation probabiliste, le respect de la vie privée, l'équité et la sécurité.

Cette oeuvre importante de Russell a paru pour la première fois dans sa version intégrale en 1984 comme partie des Collected papers et constitue un supplément essentiel à notre connaissance de sa pensée. Dans ce texte, Russell approfondit les thèmes implicites esquissés dans Les problèmes de la philosophie. Le manuscrit de 1913 fut considéré par Russell lui-même comme son projet majeur après les Principia Mathematica et avait pour ambition de fournir les fondements épistémologiques de sa recherche. La Théorie de la connaissance nous donne un portrait d?un des plus grands esprits en mouvement du 20ème siècle. Elle permet surtout d?affronter sans détour ni parure les problèmes toujours irrésolus de logique. Historiquement, ce texte est une source inestimable pour notre connaissance à la fois de la pensée de Russell et de sa relation avec Wittgenstein.

L'empirisme est-il tenable ? Russell, dans son History of Western Philosophy, salue en Hume celui qui a poussé l'empirisme si loin qu'il en a découvert la fragilité, mais il s'inquiète de ce qu'il ait par là ruiné la croyance rationnelle, ouvrant la voie à l'irrationalisme. L'analyse logique confirme que d'un nombre fini d'observations on ne peut inférer ni la vérité, ni même la probabilité d'aucune proposition générale. La science ne serait-elle que balivernes ? La tentation est grande de recourir, contre un scepticisme sans doute insincère mais irréfutable, à l'un ou l'autre des remèdes qui pourraient s'avérer pire que le mal : un cohérentisme ou un décisionnisme, qui menacent la théorie de la vérité correspondance. S'appuyant sur l'atomisme logique, ainsi que sur les acquis de Signification et Vérité, Bertrand Russell entreprend, dans Human Knowledge, de sauver la croyance en la connaissance, en la débarrassant de ce qu'elle peut avoir d'illusoire. Une étude précise des théories de la probabilité mathématique lui permet d'établir que toute recherche visant à fonder le principe d'induction par ce biais est une impasse ; on peut pourtant relever le défi humien en explicitant, grâce à l'analyse, les postulats de l'inférence non démonstrative. On renonce donc à un empirisme total, au profit d'un empirisme partiel. En 1948, alors même que la philosophie analytique se tourne vers le langage, au risque d'oublier qu'il n'y a de signification et de sens que par le rapport qu'entretient le langage à celui qui parle, et au monde, Russell publie Human Knowledge, qui s'ouvre sur une description de l'univers tel que nous le montre la science, et s'achève sur la mise en évidence de la naturalité de la connaissance, adaptation progressive d'un vivant à la nature extérieure.

Mysticisme et logique - dont on présente ici la première traduction française intégrale - constitue un ouvrage crucial dans l'oeuvre de Bertrand Russell. Il comporte des textes techniques devenus classiques sur la méthode scientifique en philosophie - à l'origine de ce qu'on a appelé la philosophie analytique -, les constituants de la matière, la relation des sense-data à la physique, la critique de la notion de cause, la distinction entre accointance et connaissance par description. Mais on y trouve également des articles plus populaires sur le mysticisme, les choix de vie de l'homme libre, les vertus de l'éducation scientifique et le rôle des mathématiques. Il ne faut point y voir futile éclectisme, mais bien plutôt l'expression de l'unité profonde et de l'ampleur rarement égalée d'une pensée - comme d'un engagement - d'un des plus grands scientifiques et philosophes du vingtième siècle.