Prenons l'exemple d'une application d'intelligence artificielle symbolique dans le domaine médical, où elle est utilisée pour aider les médecins à diagnostiquer des maladies basées sur les symptômes des patients.
Voici comment une telle application pourrait fonctionner :
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Représentation des connaissances : La première étape consiste à représenter les connaissances médicales pertinentes sous forme de symboles et de règles logiques. Par exemple, les symptômes, les maladies, les traitements et les relations entre eux peuvent être représentés sous forme de prédicats logiques. Par exemple, on peut représenter le fait "fièvre" comme un symptôme de la maladie "infection virale" avec une règle logique telle que "fièvre(X) => infection_virale(X)".
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Base de connaissances : Une base de connaissances est construite à partir de ces représentations, contenant des faits et des règles qui capturent les connaissances médicales pertinentes. Cette base de connaissances est utilisée par l'application pour raisonner sur les symptômes présentés par les patients et générer des hypothèses sur les maladies possibles.
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Recueil des symptômes : L'application interagit avec l'utilisateur (le médecin ou le patient) pour recueillir des informations sur les symptômes du patient. Cela peut se faire à travers une interface utilisateur où le médecin entre les symptômes ou pose des questions auxquelles le patient répond.
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Raisonnement symbolique : Une fois les symptômes collectés, l'application utilise le raisonnement symbolique pour inférer les maladies possibles en utilisant la base de connaissances. Par exemple, si un patient présente de la fièvre et de la toux, l'application peut utiliser la règle logique "fièvre(X) et toux(X) => infection_respiratoire(X)" pour conclure qu'il pourrait s'agir d'une infection respiratoire.
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Évaluation des hypothèses : L'application génère plusieurs hypothèses sur les maladies possibles en fonction des symptômes présentés par le patient. Chaque hypothèse est évaluée en utilisant des critères tels que la probabilité basée sur les données médicales et la plausibilité des associations symptôme-maladie.
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Proposition de diagnostic : Enfin, l'application propose un diagnostic au médecin en classant les hypothèses en fonction de leur probabilité et de leur pertinence. Le médecin peut ensuite utiliser ces informations pour prendre des décisions éclairées sur les tests de diagnostic supplémentaires à effectuer et les traitements à prescrire.
Dans cet exemple, l'application d'intelligence artificielle symbolique utilise la représentation formelle des connaissances médicales, le raisonnement logique et les règles symboliques pour diagnostiquer des maladies en fonction des symptômes des patients. Ce processus permet d'assister les médecins dans leurs décisions cliniques et de fournir des recommandations précieuses pour les soins aux patients.
