| name | artificial-intelligence-research |
| description | Compétence professionnelle en recherche en intelligence artificielle générale suivie sur arXiv sous cs.AI. Couvre le raisonnement, la planification, la résolution de problèmes, la représentation des connaissances, les architectures cognitives, la sécurité de l'IA, l'équité, l'éthique et l'IA pour la science. |
| category | research |
Compétence en Recherche en Intelligence Artificielle (cs.AI)
Présentation
L'intelligence artificielle (cs.AI) sur arXiv reçoit environ 1 283 nouvelles soumissions par semaine, couvrant l'ensemble de la recherche en IA des méthodes symboliques classiques aux systèmes neuro-symboliques modernes. Cette compétence fournit une structure pour naviguer dans le paysage complet de la recherche en IA au-delà du ML.
Domaines de Recherche Principaux
1. Raisonnement et Résolution de Problèmes
- Raisonnement symbolique : Programmation logique, SAT/SMT, programmation par contraintes
- Raisonnement probabiliste : Réseaux bayésiens, modèles graphiques probabilistes
- Raisonnement causal : Découverte causale, inférence causale, raisonnement contrefactuel
- Raisonnement analogique : Raisonnement par cas, cartographie analogique
- Intégration neuro-symbolique : IA neuro-symbolique, logique différentiable, synthèse de programmes
2. Représentation des Connaissances
- Ontologies : OWL, RDF, logiques de description, graphes de connaissances
- Web sémantique : Données liées, SPARQL, raisonnement sémantique à grande échelle
- Logique épistémique : Représentation des connaissances et croyances
- Raisonnement non monotone : Logique par défaut, programmation par ensembles de réponses
- Graphes de connaissances : Plongements, réseaux de neurones graphiques pour la représentation
3. Planification et Prise de Décision
- Planification classique : STRIPS, PDDL, recherche avant/arrière
- Planification hiérarchique : HTN, réseaux de tâches hiérarchiques
- Planification décision-théorique : MDPs, POMDPs
- Planification temporelle : Planification sous contraintes temporelles, ordonnancement
- Planification conformante : Planification sous incertitude sans observation
4. IA pour la Science et la Découverte
- Conception d'expériences : Apprentissage actif, conception expérimentale bayésienne
- Découverte de modèles : Découverte autonome de modèles scientifiques
- Raisonnement scientifique : Génération d'hypothèses, formation de théories
- IA pour les matériaux : Prédiction de structures cristallines
- IA pour la biologie : Repliement de protéines, découverte de médicaments
5. Sécurité, Équité et Éthique de l'IA
- Alignement de l'IA : Alignement des valeurs, corrigibilité, alignement interne/externe
- Robustesse : Robustesse adverse, changement de distribution, détection hors distribution
- Équité : Équité algorithmique, détection de biais, égalité des chances
- Transparence : IA interprétable, IA explicable, attribution de caractéristiques
- Responsabilité : Auditabilité, attribution de responsabilité
- Vie privée : Confidentialité différentielle, apprentissage fédéré
6. Architectures Cognitives
- SOAR : Théorie unifiée de la cognition, chunking, apprentissage
- ACT-R : Contrôle adaptatif de la pensée — architecture cognitive modulaire
- Théorie de l'espace de travail global : Architectures d'IA consciente
7. IA et Interaction Humaine
- Systèmes de tutorat intelligents : Apprentissage adaptatif, suivi des connaissances
- IA collaborative : Équipes humain-IA, interaction à initiative mixte
- IA explicable pour les utilisateurs : Explications centrées sur l'utilisateur
- IA interactive : Apprentissage interactif à partir du feedback humain
8. IA Créative et Comportement Émergent
- Créativité computationnelle : Génération d'histoires, composition musicale, art visuel
- IA pour les jeux : Génération procédurale de contenu, agents de jeu
- IA guidée par la curiosité : Motivation intrinsèque, recherche de nouveauté
Approches Méthodologiques Clés
| Approche | Description | Densité arXiv |
|---|
| IA symbolique | Logique, systèmes de règles, recherche | Modérée |
| IA statistique | Modèles probabilistes, modèles graphiques | Élevée |
| Neuro-symbolique | Hybrides neurones + logique | Croissante |
| Évolutionnaire | Algorithmes génétiques, neuroévolution | Modérée |
| Bayésien | Inférence bayésienne, comparaison de modèles | Élevée |
| Causal | Graphes causaux, do-calculus, interventions | Croissante |
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Comment Effectuer la Veille
- Flux principal :
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- Surveillance des cross-lists : cs.AI cross-listé avec cs.LG, cs.CL, cs.CV, cs.MA, cs.RO, stat.ME
- Mots-clés : "reasoning", "planning", "neural-symbolic", "XAI", "fairness", "causal"
