« AI-complete » : différence entre les versions
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On parle de tâches IA-complètes (en anglais «AI-complete») ou IA-dures («AI-Hard») par analogie avec les problèmes NP-complets que l'on retrouve dans la théorie de la complexité du calcul . Les problèmes NP-complets sont des problèmes qu'on ne sait pas résoudre efficacement en un temps d'exécution polynomial mais plutôt en un temps d'exécution exponentiel. | |||
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Version du 2 avril 2018 à 13:24
Domaine
Vocabulary
Définition
Termes privilégiés
Une tâche <poll> Choisissez parmi ces termes proposés : IA-complète IA-dure </poll>
Discussion:
On parle de tâches IA-complètes (en anglais «AI-complete») ou IA-dures («AI-Hard») par analogie avec les problèmes NP-complets que l'on retrouve dans la théorie de la complexité du calcul . Les problèmes NP-complets sont des problèmes qu'on ne sait pas résoudre efficacement en un temps d'exécution polynomial mais plutôt en un temps d'exécution exponentiel.
Anglais
AI-complete
In the field of artificial intelligence, the most difficult problems are informally known as AI-complete or AI-hard, implying that the difficulty of these computational problems is equivalent to that of solving the central artificial intelligence problem—making computers as intelligent as people, or strong AI.[1] To call a problem AI-complete reflects an attitude that it would not be solved by a simple specific algorithm.
AI-complete problems are hypothesised to include computer vision, natural language understanding, and dealing with unexpected circumstances while solving any real world problem.[2]
Contributeurs: Claude Coulombe, wiki
