Cette section débat principalement quelques
concepts de
systèmes de traitement du langage déstinés à
"comprendre" des textes narratifs, et développés à
l'Université de Yale.
Nous allons nous concentrer sur des problèmes généraux de
représentation dans cette section, car il n'est pas
question de montrer sérieusement le fonctionnement d'un
programme AI en quelques paragraphes.
Ainsi, au-delà de la dimension de représentation,
notre but ne consiste qu'à familiariser un peu plus
le lecteur avec la notion de système AI.
Je désire montrer encore une fois, qu'analyser un texte
veut dire tout d'abord: analyser ce qu'une personne (comme
le chercheur lui-même) percoit dans un texte.
Seulement si on a bien déterminé ce qu'un texte signifie
dans une situation exacte pour un récepteur exacte, on
pourra commencer à effecteur d'autres types d'analyse.
Les
travaux de Schank,
et de ses collaborateurs qu'on présentera sans y adresser nos critiques, ont
constitué un des majeurs paradigmes de recherche dans le
domaine du "natural language understanding".
Il ne s'agit pas seulement de "l'école" la plus
fameuse dans ce domaine de recherche en AI,
mais aussi de celle dont les travaux ont été le plus
vivement
critiqués par des nombreux chercheurs dans le champs.
Le lecteur qui suit ma présentation trouvera lui-même que
les conceptions onthologiques et épistémologiques de cette
approche sont parfois trop simplistes.
Mais
je présente toutefois ce courrant de recherche-ci parcequ'il
est
relativement facile de donner un appercu de ses principes
théoriques et méthodologiques et parceque beaucoup de leur
matériel empirirque sont des textes politiques.
Une troisème raison pour la discussion de cette approche réside dans sa
définition très large de la compréhension qui dépuis
plus que dix ans est en constante évolution et qui a été
testée à chaque étape de développement.
par des programmes d'ordinateurs.
Dans les paragraphes suivants je présenterai quelques concepts qui
ont inspiré plus particulièrement l'analyse du récit ou
qui le feront dans le futur à mon avis.
Cette introduction sera nécessairement courte, mais elle permet au
lecteur de saisir "l'idée" de la modélisation AI de la
compréhension de textes narratifs pratiquée à
Yale par l'équippe de Schank.
Toutefois pour terminer ce chapitre je discuterai dans un
seul petit paragraphe le système de représentation de
Winston. Ceci permettra au lecteur de voir le problème de
représentation sous un autre angle.