Raisonnement automatisé

Le raisonnement automatisé (également connu sous le nom de logique informatique ou de déduction automatique) est un domaine de l'informatique et de l'intelligence artificielle qui s'intéresse au développement de méthodes et d'outils logiciels permettant de raisonner avec des formules logiques et/ou mathématiques, développées dans le but de résoudre des problèmes de manière automatisée. Le raisonnement automatisé est utilisé dans un large éventail d'applications, telles que la démonstration de théorèmes, la vérification de logiciels et de matériel, le raisonnement dans l'incertitude et l'intelligence artificielle.

Le raisonnement automatisé trouve son origine dans les années 1950 et 1960, lorsque des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology et d'autres universités ont commencé à étudier la manière dont les ordinateurs pouvaient être utilisés pour résoudre automatiquement des problèmes mathématiques et logiques complexes. Dans les années 1970, les informaticiens ont développé des algorithmes pour automatiser le raisonnement logique, y compris la résolution, qui est une forme populaire de raisonnement automatisé. Dans les années 1980, la démonstration automatisée de théorèmes est devenue un domaine de recherche majeur, et les systèmes de raisonnement automatisés ont commencé à être appliqués à d'autres domaines, tels que la vérification des logiciels et du matériel.

Au niveau le plus élémentaire, le raisonnement automatisé peut être considéré comme la recherche d'une preuve d'un résultat souhaité. L'entrée est un ensemble d'hypothèses ou de prémisses. Un système de raisonnement automatisé recherche ensuite un chemin entre les hypothèses et la conclusion souhaitée, en utilisant diverses règles d'inférence pour relier les prémisses à la conclusion. Les règles d'inférence utilisées par un système de raisonnement automatisé peuvent inclure la résolution, le modus ponens et le modus tollens.

Le succès des systèmes de raisonnement automatique dépend fortement des capacités des algorithmes sous-jacents et de leur aptitude à représenter, stocker et récupérer des informations de manière efficace. En outre, les systèmes de raisonnement automatisé nécessitent un certain niveau d'intelligence afin de comprendre et de généraliser les informations qui leur sont présentées par le biais d'un raisonnement logique.

Ces dernières années, le raisonnement automatisé a été appliqué à divers domaines tels que la vérification du matériel et des logiciels, la démonstration de théorèmes mathématiques et la robotique. Le raisonnement automatisé a également été utilisé pour aider à construire des modèles de systèmes complexes, tels que le cerveau humain.

Avec les progrès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, le raisonnement automatisé devient un outil de plus en plus important pour résoudre des problèmes difficiles. Les systèmes de raisonnement automatisé sont développés pour des applications dans une variété de domaines, de la médecine à la finance. Par exemple, les systèmes de raisonnement automatisé sont utilisés pour analyser des données financières complexes afin d'identifier des tendances potentielles. Les systèmes de raisonnement automatisé sont également utilisés pour la sécurité informatique, permettant une détection et une réponse plus rapides aux logiciels malveillants.