Simulation du raisonnement par systèmes de production

par Daniel Memmi

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Daniel Kayser.

Soutenue en 1987

à Paris 11 , en partenariat avec Université de Paris-Sud. Faculté des Sciences d'Orsay (Essonne) (autre partenaire) .

Le jury était composé de Daniel Kayser.


  • Résumé

    Les systèmes de production constituent un outil fondamental pour la simulation des processus cognitifs en Intelligence Artificielle. Dans cette thèse on applique la technique des systèmes de production à divers problèmes de raisonnement et de perception. On présente d'abord un système de production particulier, le système FLEX, qui fonctionne en chaînage avant avec variables. Le moteur d'inférences représente un compromis entre l'efficacité et la souplesse d'emploi, grâce à un filtrage à propagation des changements et une stratégie de choix flexible. L'application de FLEX à la simulation d'un jeu de société simple montre l'importance de la perception dans la résolution de problèmes. En effet la reconnaissance globale d'une situation apparaît comme une composante essentielle du raisonnement. Puis on présente un système expert en interprétation de spectrogrammes de parole, le système SONEX. Ce travail révèle le rôle crucial du contexte dans la perception humaine ainsi que son utilité pour la reconnaissance automatique des formes. Enfin on essaie d'en tirer des conclusions générales sur la cognition et l'Intelligence Artificielle. On remet alors en question les postulats implicites de ce domaine de recherche et on suggère de nouvelles directions pour intégrer dans le raisonnement le caractère global de la perception.

  • Titre traduit

    Simulation of reasoning by production systems


  • Résumé

    Production systems constitute a fundamental technique for the simulation of cognitive processes in Artificial Intelligence. In this thesis rule-based systems are applied to various problems of reasoning and perception. A forward-chaining production system with variables is first presented: the FLEX system. The control structure exhibits a compromise between run-time efficiency and flexibility of use, thanks to a change propagation filter and a variable conflict resolution strategy. Applying FLEX to the simulation of a simple game shows the importance of perception in problem solving. Global recognition of a situation turns out to be an essential component of reasoning. An expert system in speech spectrogram reading is then presented: the SONEX system. This work emphasizes the crucial import of context in human perception and automatic pattern recognition. At last general conclusions are tentatively drawn about cognition and Artificial Intelligence. The implicit principles of this domain are questioned and new research directions are outlined in order to account for the global perceptive features of human cognition

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (164 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. f. 138-146

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 0g ORSAY(1987)192
  • Bibliothèque : Centre Technique du Livre de l'Enseignement supérieur (Marne-la-Vallée, Seine-et-Marne).
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TH2014-034521
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