Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, deux approches majeures coexistent : l'IA symbolique et l'IA subsymbolique. Ces deux types d'IA sont basés sur des philosophies et des méthodes fondamentalement différentes pour représenter et traiter l'information.
L'IA symbolique repose sur des règles explicites et des représentations conceptuelles claires. Elle utilise des symboles pour représenter des concepts et des objets, et applique des algorithmes logiques pour manipuler ces symboles. Cette approche est basée sur la logique formelle et la manipulation de représentations symboliques de connaissances.
L'IA subsymbolique, en revanche, se concentre sur des méthodes qui n'emploient pas directement des symboles explicites. Cette approche inclut notamment les réseaux de neurones artificiels, l'apprentissage statistique, et les algorithmes évolutifs. Plutôt que de manipuler des symboles selon des règles définies, l'IA subsymbolique utilise des modèles mathématiques pour trouver des relations et patterns dans les données.
La distinction clé entre l'IA symbolique et subsymbolique réside dans leur manière de représenter et de traiter l'information. Tandis que l'IA symbolique mise sur la transparence et la logique, l'IA subsymbolique excelle dans la modélisation de données complexes et non structurées. Chacune a ses forces et faiblesses, et les meilleurs systèmes d'IA d'aujourd'hui combinent souvent ces deux approches pour maximiser les performances et l'adaptabilité.