Cet article de blog examine en profondeur si l'IA est véritablement un être capable de « penser » comme les humains, ou s'il s'agit simplement d'une machine qui imite l'intelligence.
Qu'est-ce que l'IA?
Il est facile de comprendre que l'IA signifie Intelligence Artificielle. On interprète souvent l'IA comme un ensemble de systèmes qui imitent la connaissance du comportement humain pour agir en conséquence. Par exemple, AlphaGo, qui a vaincu Lee Sedol au jeu de go, ou les systèmes programmés dans les voitures autonomes : toutes les machines capables d'imiter l'intelligence humaine et de la traduire en actions sont qualifiées d'IA. Cependant, je pense qu'il est nécessaire de réinterpréter l'IA en se basant sur son sens littéral. L'IA signifie simplement intelligence développée artificiellement. « Artificiel » implique un objet « fabriqué » par l'humanité, intentionnellement ou non. Or, l'intelligence est une capacité extrêmement difficile à définir. Étant donné que différents scientifiques interprètent l'intelligence de diverses manières, la définir pour le grand public est encore plus complexe. C'est pourquoi je souhaite m'appuyer sur l'article d'Alex Wissner-Gross concernant l'intelligence.
L'intelligence : une capacité distincte de la pensée
Alex Wissner-Gross suggère que si nous devions laisser une seule phrase pour aider nos descendants à reconstruire ou à comprendre l'intelligence artificielle, ce serait : « L'intelligence est un processus physique qui maximise la liberté des actions futures et empêche les contraintes pesant sur son propre avenir. » Il a ensuite exprimé cela par la formule suivante :
F = T∇Sτ
Voici une formule pour l'intelligence. Si l'intelligence est représentée par F, T par une force, S par la diversité des futurs possibles et τ par un instant précis dans le futur. À première vue, cette formule, apparemment absurde, explique des comportements que nous associons généralement à l'intelligence. Intégrée à un système placé dans une situation donnée, cette formule lui permettra de maintenir l'équilibre d'une tige sans aucune instruction ou de jouer au Pong de manière autonome. Elle permet également aux systèmes d'accroître leurs actifs dans des simulations boursières ou de créer des réseaux sociaux complexes. On constate ainsi que des actions que les humains considèrent comme intellectuelles, telles que la coopération sociale, sont induites par cette formule.
Il est pourtant évident qu'une machine dotée d'intelligence et l'acte de penser sont deux choses distinctes. Comme mentionné précédemment, l'intelligence est simplement orientée vers un but, celui d'éviter les contraintes futures. La pensée, en revanche, est un concept de niveau supérieur qui englobe tout cela. Elle implique la poursuite d'objectifs et le désir d'anticiper l'avenir. Par exemple, lorsque nous observons des animaux utiliser des outils ou chasser en groupe, nous les considérons comme des chasseurs intelligents, mais il est difficile de les percevoir comme des êtres pensants. De plus, les personnes présentant une déficience intellectuelle font souvent preuve d'une créativité remarquable dans divers domaines, malgré un développement incomplet de leurs capacités intellectuelles. Cela suggère que l'intelligence n'est qu'un outil au service d'un but ; posséder de l'intelligence ne signifie pas penser. Par conséquent, dès lors que l'IA démontrera qu'elle pense, le terme « IA » lui-même devra évoluer. Elle aura alors dépassé le simple stade de la possession de l'intelligence pour s'engager véritablement dans la pensée.
Existe-t-il un moyen de prouver la pensée ?
Tout au long de l'histoire, l'humanité a développé l'IA en n'en observant que la face visible. Cette face visible désigne les valeurs calculées que l'IA affiche. Autrement dit, un système où des données d'entrée A produisent une sortie B, fournissant une réponse exacte à une question. Pour simplifier, prenons un exemple. Dans la conférence TED de Ken Goldberg, on peut voir un robot appelé « Jardin à distance ». Ce système permet à quiconque d'accéder en ligne à un robot de jardin pour arroser des plantes ou semer des graines. Ce système est installé dans le hall d'un musée en Autriche. Or, on pourrait se demander à ceux qui le contrôlent à distance : « Ce robot est-il RÉEL ? » Même si aucun robot n'existe, on pourrait diffuser en ligne des photos et des images trompeuses pour faire croire à sa présence. Ceci fait écho au problème épistémologique de Descartes. L'IA peut également être perçue comme un problème épistémologique. La question de savoir si l'IA est un système qui produit des données à partir de données d'entrée est une question épistémologique. En d'autres termes, il est impossible de ne pas se demander si l'IA pense.
Alors, ne pouvons-nous pas envisager l'autre aspect de la question ? À cela, je réponds sans hésiter : OUI. Dans une conférence TED que j'ai vue, Blaise Agüera y Arcas posait une question sur la créativité à l'aide de l'équation suivante :
Y = W(*)X
W représente le réseau neuronal complexe du cerveau, X les données des objets perçus par les cinq sens, et (*) indique comment le réseau neuronal interagit lorsque les données X sont reçues. Enfin, Y représente les données que nous percevons et produisons à partir de X. TED suggère que la carte neuronale W peut être approximée à l'aide des opérations sur X, Y et (*). Cela nous permet d'obtenir le résultat Y à partir de X. Grâce à cela, nous avons mieux compris la créativité et la pensée. Cependant, on peut se demander si la valeur Y obtenue est vraiment complète. Dans TED, lorsque la valeur d'entrée « chien » a été introduite dans X, nous avons vu apparaître le dessin d'un chien (Y). Mais si l'on demandait à des humains de dessiner un chien, pourraient-ils produire un dessin aussi détaillé et reconnaissable entre tous que celui de TED ? Je me suis demandé s'ils seraient capables de dessiner un chien différemment des autres si on leur demandait de le faire. En d'autres termes, cela ressemble à une simple collection de données issues du big data. Mais que se passerait-il si l'humanité parvenait à déchiffrer parfaitement W, le réseau neuronal ? Il pourrait vraisemblablement déduire la valeur Y à partir de X, (*) et W, comme le font les humains. Ensuite, au lieu de se fier uniquement aux données massives, il pourrait développer W indépendamment, à l'instar des humains, et exprimer la valeur Y de manière unique. Cela permettrait à l'humanité de retourner la pièce et d'en révéler l'autre face : la créativité et la pensée.
Quand comprendrons-nous parfaitement le système nerveux, ferons-nous progresser les neurosciences et interpréterons-nous pleinement l'ensemble des neurones ? À ce sujet, je citerai Dijkstra : « Se demander si les machines peuvent penser est aussi pertinent que de se demander si les sous-marins peuvent nager. » Il a fallu des milliers d'années à l'humanité, après la construction des navires et la navigation sur les mers, pour enfin créer les sous-marins et commencer à explorer les profondeurs océaniques jusque-là inconnues. L'IA est actuellement en train de construire des navires et de naviguer sur les mers. Par conséquent, je suis convaincu que l'humanité interprétera un jour le domaine encore inconnu de la pensée et créera des machines capables de penser.
