L’esprit humain peut-il être reproduit à l’identique dans un ordinateur ?

Le cerveau reconfiguré

Citation : Fraser, P. (2019), « Intelligence artificielle, le fantasme de la conscience », Panoramas, repères et fragments, vol. 1 n° 2, Paris : Éditions V/F, p. 63-64.


Avant d’amorcer toute discussion à propos de l’intelligence artificielle, il importe de clarifier quelques concepts de base. D’une part, quand on compare l’esprit à un ordinateur, à quoi est-il au juste comparé ? D’autre part, comment fonctionne réellement un ordinateur ? De façon générale, un ordinateur est essentiellement une machine qui est en mesure d’exécuter plusieurs procédures différentes plutôt qu’une seule procédure à la fois. En langage informatique, une procédure est connue sous le nom d’algorithme, c’est-à-dire un ensemble d’étapes distinctes et clairement définies.

Supposons, par exemple, que vous désiriez trier les livres placés sur l’une de vos étagères. Vous aurez compris, si vous vous soumettez effectivement à l’exercice, qu’il y a plusieurs façons de procéder. L’une de ces approches pourrait consister à répertorier les titres des livres par ordre alphabétique. Supposons un instant que le livre Les fables de Lafontaine soit déjà sur l’étagère. Il vous suffira alors d’identifier un livre dont la première lettre du titre précède la lettre L, ou bien dont la première lettre du titre succède à la lettre L. Ce faisant, il vous suffit de positionner correctement le livre par rapport à l’ordre alphabétique de la langue française. Finalement, il vous suffit de trier alphabétiquement tous les livres restants et de bien les classer. Cette procédure de classement est connue sous le nom de « tri par sélection », car l’approche consiste à sélectionner le livre non trié le plus élevé dans l’ordre alphabétique et à bien le classer par rapport aux livres déjà classés.

Partant de là, si on veut qu’un ordinateur puisse classer alphabétiquement un certain nombre de livres comme nous l’avons démontré dans l’exemple précédent, il suffit de concevoir un algorithme qui consiste à diviser le problème en une série d’étapes simples, chacune ne nécessitant que peu de réflexion ou d’effort. Autrement dit, le nombre d’étapes précises doit être relativement restreint et simple à mettre en opération. Cependant, si on vous demandait de faire le même travail, mais cette fois-ci, au niveau de l’ensemble d’une bibliothèque, le nombre d’étapes que vous auriez à effectuer pour parvenir à classer alphabétiquement tous les livres de celle-ci serait d’une magnitude largement supérieure. Et c’est justement là où les algorithmes sont particulièrement efficaces, car ils peuvent exécuter le même processus un nombre illimité de fois. Cependant, il faut toutefois ici préciser qu’un algorithme n’implique pas forcément la répétition, mais toute tâche effectuée sur un grand ensemble de données utilisera généralement des répétitions connues en informatique sous le nom de boucles.

Autre chose dont il faut aussi tenir compte, le tri par sélection possède deux états bien définis : l’état de démarrage (les livres non triés sur l’étagère) et l’état final (les livres triés sur l’étagère), qui peuvent être respectivement désignés comme l’entrée (intrant) et la sortie (extrant) de l’algorithme de triage. Concrètement, les algorithmes disposent d’un ensemble bien défini d’étapes pour transformer l’entrée en sortie, ce qui revient à dire que quiconque exécutera un algorithme effectuera les mêmes étapes que ce dernier, et que la sortie d’un algorithme pour une entrée donnée sera la même à chaque exécution.

L’autre caractéristique des algorithmes, et non la moindre, c’est qu’elle implique plusieurs couches d’abstraction. Tout d’abord, un algorithme est essentiellement constitué de spécifications claires pour chaque étape à réaliser, mais n’est pas nécessairement constitué de spécifications claires à propos du comment du processus. En substance, un algorithme se saisit d’un problème en spécifiant ce qui doit être réalisé, et le divise par la suite en plusieurs petits problèmes toujours de plus en plus simplifiés, afin de parvenir à réaliser la tâche qui lui a été assignée. D’un point de vue strictement pratique, ce qui est décrit dans un algorithme correspond en tout point à ce qu’un être humain aurait à effectuer comme démarche. Qu’il s’agisse de l’homme ou de la machine, le processus est à l’équivalence et à l’identique. Dans les faits, pour qu’un algorithme fonctionne de façon optimale, il faut tout d’abord que celui qui a conçu l’algorithme l’ait conçu, lui aussi, de façon optimale.

Pour revenir à notre exemple du tri de livres sur une étagère, si l’algorithme a été conçu par une personne beaucoup moins efficace que vous-même, et si cette personne, pour trier les livres, a mis au point une routine qui consiste (i) à écrire le premier titre non trié pour chaque livre restant, (ii) à vérifier le titre, (iii) et si le titre est adjacent au titre déjà trié — adjacent à gauche ou adjacent à droite l’écrire — et (iv) le placer sur l’étagère afin de le retrouver rapidement, cette routine devient donc une sous-routine de l’algorithme original.

L’autre aspect important concernant un algorithme, c’est qu’il y a une abstraction dans la description des objets impliqués dans celui-ci, c’est-à-dire que certaines hypothèses sont émises quant à leur nature. Dans notre exemple précédent, les livres ont des titres composés de caractères connus, en l’occurrence, ceux de la langue française, ce qui en permet de facto leur alphabétisation. Deuxièmement, l’étagère oblige à un certain ordonnancement : du début à la fin, ou bien de gauche à droite. Troisièmement, les livres sont des objets qui peuvent être disposés sur l’étagère et même déplacés.

De prime abord, ces caractéristiques peuvent sembler tellement évidentes, qu’elles deviennent inextricables du concept même de « livre » et d’« étagère ». Cependant, et c’est ce qui importe ici, il n’y a que quelques propriétés pertinentes qui seront aux fins de l’algorithme. Par exemple, il n’est pas nécessaire que vous sachiez quoi que ce soit à propos de la nature même d’un livre pour exécuter l’algorithme. En fait, il vous suffit de connaître les positions, les titres et la façon dont les titres sont ordonnés les uns par rapport aux autres. Cette abstraction est d’une grande utilité, pour la simple raison que les objets impliqués dans l’algorithme peuvent facilement être représentés par des symboles qui décrivent uniquement leurs propriétés pertinentes.

Ces deux formes d’abstraction sont au cœur même de ce qui permet l’exécution d’un algorithme sur un ordinateur. Concrètement, au niveau de ses opérations de base, un ordinateur est à la fois extrêmement rapide et extrêmement stupide, ce qui signifie que le type de tâche qu’il peut effectuer au niveau du quoi et du comment est très simple. Pour qu’un ordinateur arrive à exécuter efficacement l’algorithme de triage de notre exemple précédent, il faudrait le réécrire en termes d’étapes primitives beaucoup plus simples que la version ici proposée. En réalité, c’est dans l’algorithme que toutes les étapes doivent être décrites avec la plus grande précision possible, afin que ce dernier parvienne à exécuter de la façon la plus optimale ce qu’on attend de lui.

Donc, puisque la puissance de l’ordinateur ne découle pas de sa capacité à effectuer des opérations complexes, mais relève bel et bien de sa capacité à effectuer très rapidement de nombreuses opérations très simples, toute procédure complexe exécutée par un ordinateur doit forcément être réduite aux opérations primitives les plus basiques qu’un ordinateur puisse exécuter, ce qui peut nécessiter de nombreux niveaux au cours desquels la procédure est décomposée en étapes plus simples et parfois même en étape encore beaucoup plus simplifiées.

© Pierre Fraser (Ph.D.), sociologue, 2020
© Photo entête, ETF Trends


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Trois étapes doivent être réalisées pour émuler le fonctionnement d’un cerveau : (i) cartographier en haute résolution un cerveau jusqu’à un niveau submicronique ; (ii) simuler en temps réel, dans un ordinateur, l’activité électrochimique de tous les neurones et de l’ensemble de toutes les connexions du cerveau qui les relient entre eux ; (iii) interfacer la simulation avec un environnement externe dans un substrat non biologique. De là, Ray Kurzweil pense qu’il sera possible, vers 2050, de télécharger un cerveau dans un ordinateur.


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