IA-complet

problèmes difficiles en IA

L'expression IA-complet, formée par allusion à NP-complet et Turing-complet, désigne un problème dont on suppose que la résolution est en fait équivalente à la création d'une intelligence artificielle générale (souvent définie comme une intelligence artificielle au moins aussi compétente que l'humain pour pratiquement n'importe quelle tâche cognitive).

Par exemple, la compréhension automatique des langues à un niveau humain a longtemps été considérée comme IA-complète, car elle requiert une compréhension approfondie des concepts associés aux textes, mais aussi la capacité à intégrer et à relier ces informations de manière cohérente. De même, la vision par ordinateur et la capacité à gérer des situations réelles imprévues ont également été considérées comme des problèmes IA-complètes par le passé[1].

Références

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  1. (en) Roman V. Yampolskiy, « Turing Test as a Defining Feature of AI-Completeness », Artificial Intelligence, Evolutionary Computing and Metaheuristics,‎ (lire en ligne)
  • (en) Robert Engels & Bernt Bremdal Information Extraction: State-of-the-Art Report, July 28, 2000.
  • (en) Mallery, J.C.M. Thinking About Foreign Policy: Finding an Appropriate Role for Artificially Intelligent Computers, The 1988 Annual Meeting of the International Studies Association, St. Louis, Missouri.