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Intelligence artificielle : le stade ultime ?
Une nouvelle passée presque inaperçue : Microsoft investit un milliard de dollars dans la création d’une intelligence artificielle « généraliste ». Toute l’ambiguïté est évidemment dans le dernier terme.

Suivant une définition canonique (celle des inventeurs du terme IA en 1956), ce serait « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique ». Donc l’idée est d’imiter, même s’il n’est pas toujours très clair qu’il s’agit d’imiter des performances rationnelles pour lesquelles notre espèce était jusqu’à présent insurpassable, ou d’imiter le cerveau lui-même dans sa structure et, éventuellement, dans sa capacité d’être conscient de soi.

Plus généralement, l’IA est définie par l’ambition de reproduire voire de surpasser les performances du cerveau humain. C’est évidemment une notion vaste puisqu’il est permis de se demander si un boulier ne rivalise déjà pas avec nos facultés de calcul ou si la machine de Raymond Lulle (auteur de Ars Magna de 1270), destinée à combiner les arguments pour convaincre les incroyants, sorte de machine rhétorique, n’était pas une incroyable anticipation sur notre siècle.

L’imitation en question suppose une série de performances accomplies par la machine et qui sont de l’ordre
du calcul pur,

de l’action stratégique contre un adversaire (notamment pour gagner au jeu de GO),

de l’apprentissage de nouvelles règles pour s’améliorer, de l’anticipation à partir de nombreuses données, notamment pour calculer des probabilités,

de la reconnaissance (d’énoncés avec des variations, de visages ou de catégories comme « chat » par exemple),

du dialogue avec l’être humain (au point de le leurrer ?).

Etc.

Ces machines n’accomplissent pas seulement les fonctions qui sont inscrites dans des algorithmes, mais elles sont capables d’interagir avec leur environnement (percevoir, « comprendre ce qui se passe », interpréter des variations et des changements, etc.. Elles sont également en mesure de prendre des « bonnes décisions » qu’il s’agisse de guider un missile ou de soigner un patient, donc efficaces en fonction d’un critère. L’IA est également capable, sinon d’introspection, du moins d’agir sur elle-même en apprenant, qu’il s’agisse d’apprentissage automatique « faible » (machine learning(classer des données et s’améliorer par rapport aux performances passées) ou d’apprentissage « profond » ( deep learning) inspiré d’un cerveau humain, avec des « couches » de neurones échangeant suivant une certaine hiérarchie.

Dans ces conditions, qu’y aurait-il de spécifique dans le projet de l’AGI (Artificial General Intelligence) mené par OpenAI (une organisation présidées par Elon Musk et qui s’était fait fait remarquer en créant une IA capable d’écrire ou de compléter des articles) ? D’être « le prochain développement technologique le plus important de l’humanité, avec la capacité de changer le destin de l’espèce », selon le communiqué de presse. Certes, mais encore ? Si l’on comprend bien, alors que l’IA peut nous battre pour une tâche spécifique, jouer au GO, conduire une voiture et bientôt traduire, AGI serait capable de nous surpasser dans tous les domaines, et surtout de travailler de façon interdisciplinaire, en s’emparent de problèmes et de défis qui ne relèvent pas d’instructions préalables ou d’une seule discipline.Si l’on pousse la logique jusqu’au bout, on rejoint les scénarios de la science-fiction la plus classique ou du transhumanisme le plus délirant : la machine à résoudre tous les problèmes de l’humanité et qui, éventuellement, deviendrait consciente d’elle-même.

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