Le Graal de l’intelligence artificielle

  Intelligence artificielle 

Le Graal de l’intelligence artificielle

Il appert donc qu’un réseau de neurones artificiels serait en mesure de satisfaire aux exigences de l’intelligence artificielle restreinte, à savoir réaliser une tâche en particulier tout en utilisant des techniques qui s’apparentent à un traitement intelligent de l’information. Ce traitement qui s’apparente à un traitement intelligent de l’information opère à deux niveaux : celui de la statistique et celui de la catégorisation. De ce traitement sera par la suite tiré un modèle mathématique (un genre de compression en quelque sorte de toutes les données) qui sera utilisé pour prévoir le comportement du système dans telle ou telle situation.

Partant de là, est-ce qu’une multitude de réseaux de neurones artificiels pourrait conduire à une intelligence artificielle générale, c’est-à-dire une entité cognitive artificielle généraliste capable de réaliser l’ensemble des tâches qu’un être humain est en mesure de réaliser tout en utilisant des techniques qui s’apparentent à un traitement intelligent de l’information ? La question mérite d’être posée.

Voyons les choses sous l’angle suivant : trois réseaux de neurones artificiels parcourant Internet qui moissonnent des centaines de milliards de pages contenant du texte, des centaines de milliards de photos et des dizaines de milliards de vidéos afin d’en tirer, dans un premier temps, des statistiques, et dans un deuxième temps, d’élaborer à partir de ces statistiques une hiérarchie de catégorisation d’objets. Et comme Internet devient de plus en plus cette colossale et incommensurable bibliothèque qui croît chaque jour de façon quasi exponentielle, et comme ces trois réseaux de neurones artificiels ont fondamentalement besoin de quantités démesurées de données pour devenir efficaces, nous leur servons sur un plateau d’argent ce dont ils ont le plus besoin, c’est-à-dire des données.

Faisons une autre supposition. Un méta réseau de neurones artificiels capable de produire un modèle mathématique à partir du modèle mathématique fourni par chacune des trois premières unités cognitives spécialisées, à savoir le texte, les photographies, les vidéos. N’aurions-nous pas là un système artificiel intelligent quasi généraliste ? Pour tenter de répondre à cette question, commençons tout d’abord par nous intéresser à la question du langage.

S’il y a une activité biologique qui nous distingue de tout le règne animal, c’est bien celle de l’activité linguistique. D’ailleurs, la majeure partie des chercheurs en intelligence artificielle considèrent que la capacité langagière est une condition sine qua non de tout système intelligent artificiel de niveau humain. Déjà, les assistants personnels sont en mesure de saisir et de traiter ce que nous disons, mais nous savons pertinemment que ces assistants ne comprennent en aucune façon le sens de ce qui a été dit, car ils ne font que décomposer en phonèmes chaque inflexion de la parole pour ensuite les reconstituer sous forme de symboles qu’un ordinateur pourra traiter.

 

De plus, comme ces assistants utilisent des modèles mathématiques fondés sur des données statistiques de ce qui est le plus susceptible d’être prononcé après tel ou tel mot, ils ont déjà un moment d’avance sur ce qui sera dit et sont en mesure de s’ajuster au fur et à mesure en fonction de ce qui a réellement été dit. Toutefois, faut-il le rappeler, ces systèmes n’ont strictement rien d’intelligent — ils n’en ont que l’apparence.

 Intelligence artificielle  

Cependant, supposons un instant que l’un de ces assistants personnels soit couplé au méta réseau de neurones artificiels qui aurait produit un modèle mathématique à partir du modèle mathématique fourni par chacun des trois réseaux de neurones artificiels, à savoir le texte, les photographies, les vidéos. Quelle réponse pourrait bien donner cet assistant personnel à une question aussi simple que celle-ci : si je suis dans ma voiture, et que je suis  arrêté à un feu de circulation, quelle sera la couleur du feu de circulation qui me permettra de rouler à nouveau ? Évidemment, le lecteur aura compris que c’est le feu vert qui me permettra de rouler à nouveau. Et si l’assistant personnel répondait de facto que c’est le feu vert qui permettra de rouler à nouveau, pourra-t-on alors en conclure que cet assistant personnel a atteint un niveau d’intelligence artificielle généraliste ?

Avant de répondre à cette question, voyons tout d’abord comment l’assistant personnel aurait pu répondre correctement à mes questions. Tout d’abord, le méta réseau de neurones artificiels aura recueilli, tant dans les textes, que dans les photos, que dans les vidéos, des données statistiques à propos des feux de circulation dont elle aura par la suite tiré une hiérarchie de catégories d’objets. Elle en aura donc déduit que, lorsque le feu est au vert, les automobiles sont autorisées à avancer. Il faut donc supposer que les réponses qui seront retournées par l’assistant personnel seront le fruit de recherches et de traitements effectués à partir d’un nombre colossal de données. Et il faut également préciser que ces données, pour leur part, sont des données tirées de l’expérience humaine en interaction avec le monde réel. De là, il est plausible d’affirmer que le méta réseau de neurones artificiels, sans jamais avoir eu une quelconque emprise sur le monde réel à travers des capteurs, aura tout de même une connaissance relativement détaillée du monde réel duquel il est pourtant déconnectée. Autrement dit, il a une connaissance du monde réel par procuration.

Est-ce que cela signifie pour autant qu’il n’a pas une connaissance effective du monde réel ? Si on se place dans une position philosophique, il y a là tout un débat qui reste ouvert. Cependant, si on se place dans une position d’ingénieur en intelligence artificielle, la question n’a aucun sens, car si le méta réseau de neurones artificiels répond adéquatement, c’est qu’il a atteint le but pour lequel il a été conçu. Mais a-t-il pour autant atteint un niveau d’intelligence artificielle généraliste ? Si on se réfère à la définition d’une intelligence artificielle généraliste — entité cognitive artificielle capable de réaliser l’ensemble des tâches qu’un être humain est en mesure de réaliser tout en utilisant des techniques qui s’apparentent à un traitement intelligent de l’information —, alors oui, l’entité cognitive artificielle aura atteint un niveau d’intelligence artificielle généraliste.

Cependant, est-ce que le seul fait de pouvoir répondre à des questions exigeant un niveau de connaissances tel qu’il soit possible d’établir efficacement des relations et des corrélations afin de prévoir telle ou telle réponse soit le seul critère pour affirmer qu’il s’agit bien d’une intelligence artificielle généraliste ?

La réponse à la question précédente semble tomber sous le sens : la capacité à prévoir n’est pas ce qui constitue totalement une intelligence artificielle généraliste. Si on se place du côté philosophique, cette intelligence artificielle généraliste a-t-elle un but ? Autrement dit, a-t-elle une portée téléologique? Si on se place du côté de l’ingénieur, cette intelligence artificielle généraliste fonctionne-t-elle dans le cadre des paramètres prévus ?

Par exemple, lorsqu’on observe le comportement d’un animal, il est clair que celui-ci a des buts en fonction de son état physique, de son état mental et de l’environnement dans lequel il vit. S’il est motivé par la peur, il tentera de s’enfuir. S’il est motivé par la faim, il cherchera à s’alimenter. Autrement dit, l’animal formule des buts en fonction des motivations qui l’animent. Conséquemment, il faudrait s’attendre à ce qu’une intelligence artificielle généraliste qui serait interfacée avec le monde extérieur soit en mesure d’être motivée dans un sens ou dans l’autre pour formuler un but afin d’agir ou de réagir avec son environnement immédiat. Donc, un robot qui aurait à effectuer une tâche quelconque, peu importe la nature de cette tâche, devrait minimalement être doté de cette capacité à formuler un but en vue d’une quelconque action.

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Mais qu’en est-il au juste d’une intelligence artificielle généraliste non incarnée ? En fait, même si le but de cette intelligence artificielle généraliste se résume à répondre à des questions ou de prodiguer des conseils, pour vraiment se qualifier en tant qu’intelligence artificielle généraliste, elle devra faire beaucoup plus que de répondre à des questions ou de prodiguer des conseils. Comme elle est tout à fait incapable d’agir sur le monde extérieur, car elle ne dispose d’aucun capteur pour y parvenir, comment peut-elle se qualifier pour atteindre au véritable statut d’intelligence artificielle généraliste ? En fait, elle devrait être capable, à partir des informations dont elle dispose, de se projeter plus loin que ces informations et être en mesure de planifier un quelconque raisonnement qui lui permettrait, par exemple, de mettre au point un nouveau système de gestion financière, de gérer toutes les phases d’un projet d’ingénierie, de concevoir un système d’analyse identifiant au mieux possible les différentes causes liées au développement des maladies neurodégénératives, etc.

Que faut-il faire pour arriver à un tel niveau de performance ? Cette intelligence artificielle généraliste doit, par elle-même, planifier une séquence d’actions qui la conduira à réaliser le but visé. En ce sens, et seulement à cette condition, il commencera à être possible de prétendre que cette intelligence artificielle généraliste a des visées téléologiques. Non seulement doit-elle être en mesure de planifier une séquence d’actions en vue de réaliser un projet donné, mais elle doit aussi être capable d’optimiser la séquence d’actions au fur et à mesure qu’elle avancera dans sa démarche. Par exemple, lorsqu’un individu apprend une nouvelle façon de faire les choses, il le fait, au début, avec circonspection et tâtonnements, et par la suite, à force de le faire de plus en plus souvent, il finit par exécuter la tâche de façon beaucoup plus efficace. Il a, autrement dit, optimisé les étapes d’exécution.

 

Du moment où l’intelligence artificielle arrivera à ce niveau de sophistication, à savoir optimiser une séquence d’actions au fur et à mesure qu’elle avance dans sa démarche, elle possédera la plupart des caractéristiques d’une intelligence généraliste.

Un autre critère qu’il faut prendre en considération, et non le moindre, est celui de l’incertitude. Les animaux, tout comme les êtres humains par ailleurs, malgré leur capacité à planifier une cascade d’actions et à en optimiser l’exécution, et malgré l’ensemble des connaissances qu’ils ont à propos d’un domaine donné, n’ont pas toujours la bonne réponse ou le comportement approprié face à telle ou telle situation. Ce qui veut donc dire qu’une intelligence artificielle généraliste, tout comme l’être humain ou l’animal, ne pourra jamais constamment viser juste et avoir la bonne réponse, bien au contraire — c’est le domaine de l’incertitude auquel chaque être humain est confronté au quotidien.

En considérant les choses sous cet angle, dans quelle mesure pourrons-nous nous fier à la démarche d’une intelligence artificielle généraliste et les résultats qui en découleront, si l’incertitude est une donnée avec laquelle il faut compter ? À moins que l’intelligence artificielle généraliste ne soit en mesure d’expliquer l’ensemble de sa démarche, les résultats qu’elle proposera seront toujours sujets à caution.

Cependant, toute intelligence artificielle généraliste qui sera en mesure d’exposer sa démarche sera d’autant acceptée si elle peut la justifier et démontrer dans quelle mesure le résultat auquel elle parvient est ou non plausible.

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

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