Intelligence artificielle et simulation du cerveau

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Intelligence artificielle et simulation du cerveau

Au moment où ces lignes sont écrites, il serait déjà possible de simuler l’activité neuronale du cerveau d’une souris avec un ordinateur de la classe de celle du Titan, pourvu que deux conditions bien précises soient réunies. Premièrement, le niveau de détail de la numérisation du cerveau biologique de la souris devra être le plus précis possible. Deuxièmement, il sera nécessaire de disposer d’une numérisation en mesure de rendre compte de chacune des interconnexions de tout le cerveau.

En ce qui concerne la première condition, il est actuellement impensable d’arriver à obtenir une numérisation qui rendrait compte de la moindre structure (forme des dendrites et des axones, transmission synaptique, cellule gliale, corps cellulaire). Plus encore, la puissance de calcul exigée pour réaliser un tel modèle du cerveau est définitivement hors de portée des ordinateurs actuellement disponibles. Même le plus puissant ordinateur actuellement en service, le Sunway TaihuLight chinois, capable d’exécuter plus de 3 téraflops à la seconde, ne représente qu’une infime partie de la capacité de calcul requise pour simuler un cerveau humain. Pour rappel, le cerveau humain occupe un espace d’environ 1,25 centimètre cube et ne consomme que 20 watts, alors que le Sunway TaihuLight occupe un espace d’environ 750 mètres carrés et consomme environ 25 mégawatts.

Quand on y regarde de près, et même malgré les architectures parallèles, il est peut-être plus qu’impératif de regarder au-delà des ordinateurs conventionnels numériques pour arriver à obtenir une intelligence artificielle de niveau humain. L’une des approches actuellement envisagées est celle du hardware dit neuromorphique, c’est-à-dire un hardware qui s’approcherait le plus fidèlement possible de la structure biologique même du cerveau. Pour d’autres, il semblerait que l’avenir soit dans l’ordinateur quantique qui, au lieu de faire appel au traitement classique sériel fondé sur des transistors qui travaille sur des données binaires (bits, octets) ne possédant qu’une seule valeur (0 ou 1), fait appel à des qubits (octets quantiques) dont l’état quantique peut posséder plusieurs valeurs.

 

Une chose est certaine : l’industrie électronique n’est définitivement pas sur le point d’approcher ne serait-ce que d’un iota la limite théorique de la puissance de calcul exigée pour simuler l’activité neuronale globale d’un cerveau humain à partir des technologies disponibles en 2019, éloignant d’autant la possibilité de mettre au point une intelligence artificielle de niveau humain.

Cependant, si on disposait ne serait-ce que d’une infime portion de cette capacité de calcul exigée, il serait possible d’effectuer tout de même des simulations qui ne seraient pas pour autant dénuées d’intérêt. Et c’est là où les choses deviennent intéressantes, car on peut commencer à spéculer à propos de certaines alternatives.

D’une part, on peut se dire que, étant donné la puissance de calcul exigée, une intelligence artificielle de niveau humain n’est définitivement pas pour aujourd’hui et que tous ceux qui sonnent l’alarme à propos d’une intelligence artificielle qui nous dominerait ont tout faux. D’autre part, on peut se dire que, justement à cause de la présence de la Loi du retour accéléré, ce n’est qu’une question de temps avant que nous soyons en mesure d’accéder à la puissance de calcul requise. Et cette dernière possibilité nous oblige à examiner la situation.

© Pierre Fraser (Ph. D.), sociologue, 2019

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