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Les travaux de Winston (81) qui ont débuté dans le champs de recherche de la détection de formes en "vision", ont contribué à un progrès substantiel dans le domaine du raisonnement analogique. Dans ce petit paragraph on ne discutera pourtant que son système de représentation, qui permet par exemple à un programme de tirer des analogies entre des résumés de drames Shakespeariens et des textes exercices. Pour représenter un texte, ainsi qu'une partie du savoir que le système à sur le monde, Winston utilise une forme très populaire du réseau sémantique qui préserve (par opposition aux systèmes de Yale) la plupart des mots du langage naturel. Lorsque le programme est donné un texte en langage naturel, un analyseur traduit les concepts nominaux du langage (comme les substantifs et les adjectifs) dans des noeuds. Les concepts relationels comme les verbes, les relations attributifs, ou encore les relations causales, sont représentés dans le réseau comme des arcs (ou connecteurs). Toutefois presque chaque occurence d'un noeud ou d'une relation n'est qu'une "instantiation" d'un concept général qui lui aussi peut être représenté dans un réseau qui lui donne sa signification. Sur ce réseau se greffe une structure de "frames"; c'est-à-dire chaque concept nominal ou relationel est représenté d'un facon à ce qu'il permette l'accession aux objets reliés. Un "frame" simple consiste en triplets, où le premier élément est le nom du "frame", le deuxième une relation, et le troisième un autre "frame" qui lui peut être un simple "frame" (par exemple l'occurence un adjectif) ou un "frame" qui décrit une relation comme une cause ou encore une action. Par exemple le "frame" des montagnards de notre récit montrerait toutes leur propriétes qu'il ont eu a un certain moment donné dans le récit, ainsi que les actions qu'ils ont performés dans le récit. Ainsi, du fait qu'il étaient pauvres, puis riches, puis menacés et qu'ils se sont plaints, le système pourrait prédire que quelqu'un qui voit menacé son statut amélioré, va se défendre. Ce petit exemple (simplifié) montre que beaucoup d'effort doit être investi dans le développement de procédures de raisonnement analogiques capables de comparer des réseaux sémantiques et d'abstraire éventuellement un savoir plus général. Une telle procédure d'analogie nécessite aussi l'existence d'hierarchies conceptuelles extensives dans la mémoire du programme. Par exemple pour pouvoir comparer les montagnards avec un citoyen individuel, le programme doit savoir qu'un montagnard est une sorte de citoyen qui "hérite" aussi ses caractéristiques. L'organisations de ces hierarchies d'abstraction et les possibilités d'"héritage" est connu sous le nom des "semantic inheritance networks" en AI, et beaucoup d'efforts sont encore investies pour trouver des techniques qui permettent leur définition et utilisation optimale. Un problème majeur consiste à développer des procédures travaillant d'une facon intelligente sur ces structures. Récemment deux politologues ont commencé à développer un système qui permettra d'étudier les analogies dans des situation historiques, telles qu'elles sont "racontés" dans des textes narratifs. Pour commencer, Mallory avait essayé d'utiliser le système de Winston pour trouver des analogies dans les histoires d'intervention des superpuissances, tentative qui permettaient de mieux saisir l'envergure de travail nécessaire pour créer un système AI utile pour la science politique. En ce moment ces deux jeunes chercheurs sont en train de développer un système très large qui permettra l'interprétation hermeneutique de texte, entreprise à qui ils ont donné le nom de "computational hermeneutics". En raffinant le système de représentation de Winston, en intégrant par exemple une notion sophistiquée de temporalité, ils espèrent pouvoir simuler des systèmes de croyance qui auront la capacité d'apprendre des textes et de construire un savoir sur le monde à partir ce matériel empirique que constituent les textes qu'on leur fait lire. Ce système a donc ses fondations dans certain courants de la philosophie du langage. Ils travaillent également intensivement sur le développement d'un analyseur du langage naturel, qui serait apte à traiter du texte provenant d'un domaine de discours très large. Il aura par exemple des capacités d'apprentissage, et il permettra une collaboration interactive optimale de l'utilisateur. L'entreprise de développer un grand système AI n'est pas sans risques. Ce travail dure en général pendant plusieurs années, et il faut recommencer à travailler sur un meilleur système dès qu'on a terminé. Mais les résultats que les recherches en intelligence artificielle ont produit jusqu'à présent justifient à mon avis un futur investissement dans ce domaine de recherche par la science politique.