Le domaine de la recherche sur l'intelligence artificielle a parcouru un long chemin, mais beaucoup pensent qu'il est officiellement né lorsqu'un groupe de scientifiques du Dartmouth College s'est réuni à l'été 1956. Les ordinateurs se sont considérablement améliorés au cours des dernières années; aujourd'hui, ils effectuent des opérations de calcul beaucoup plus rapidement que les humains. Compte tenu de tous ces progrès incroyables, l'optimisme des scientifiques était compréhensible. L'ingénieux informaticien Alan Turing a suggéré l'apparition de machines à penser quelques années plus tôt, et les scientifiques ont eu une idée simple: l'intelligence, en fait, n'est qu'un processus mathématique. Le cerveau humain est une machine dans une certaine mesure. Mettez en évidence le processus de réflexion et la machine peut l'imiter.
Ensuite, le problème ne semblait pas particulièrement difficile. Les scientifiques de Dartmouth ont écrit: "Nous pensons que des progrès significatifs peuvent être réalisés sur un ou plusieurs de ces problèmes si un groupe de scientifiques soigneusement sélectionnés y travaille ensemble pendant l'été." Cette proposition contenait d'ailleurs l'une des premières utilisations du terme «intelligence artificielle». Il y avait beaucoup d'idées: peut-être que l'imitation des circuits des neurones dans le cerveau pourrait enseigner aux machines les règles abstraites du langage humain.
Les scientifiques étaient optimistes et leurs efforts ont été récompensés. Ils avaient des programmes qui semblaient comprendre le langage humain et pouvaient résoudre des problèmes algébriques. Les gens ont prédit avec confiance que l'intelligence artificielle au niveau humain apparaîtra dans vingt ans.
C'est une heureuse coïncidence que le domaine de la prévision, lorsque nous aurons l'intelligence artificielle au niveau humain, est né à peu près en même temps que le domaine de l'IA lui-même. En fait, tout remonte au premier article de Turing sur les «machines à penser», dans lequel il prédisait que le test de Turing - dans lequel une machine doit convaincre une personne qu'elle est aussi un humain - passerait 50 ans plus tard, en l'an 2000. Aujourd'hui, bien sûr, les gens prédisent encore que cela se produira dans les 20 prochaines années, parmi les célèbres "prophètes" - Ray Kurzweil. Il y a tellement d'opinions et de prédictions qu'il semble parfois que les chercheurs en IA mettent la phrase suivante sur le répondeur: "J'ai déjà prédit quelle sera votre question, mais non, je ne peux pas la prédire exactement."
Le problème en essayant de prédire une date exacte pour l'IA au niveau humain est que nous ne savons pas jusqu'où nous pouvons aller. Cela ne ressemble pas à la loi de Moore. La loi de Moore - doubler la puissance de calcul tous les deux ans - fait une prédiction spécifique sur un phénomène spécifique. Nous comprenons à peu près comment aller de l'avant - pour améliorer la technologie des puces en silicium - et nous savons qu'en principe, nous ne sommes pas limités dans notre approche actuelle (jusqu'à ce que nous commencions à travailler avec des puces à l'échelle atomique). On ne peut pas en dire autant de l'intelligence artificielle.
Erreurs fréquentes
Les recherches de Stuart Armstrong se sont concentrées sur les tendances de ces projections. Plus précisément, il a recherché deux biais cognitifs majeurs. La première était l'idée que les experts en IA prédisent que l'IA arrivera (et la rendra immortelle) juste avant de mourir. C'est la critique de Kurzweil du "ravissement de nerd" - ses prédictions sont motivées par la peur de la mort, le désir d'immortalité et fondamentalement irrationnelles. Le créateur de la superintelligence devient presque un objet d'adoration. La critique est généralement faite par des personnes travaillant dans le domaine de l'IA qui connaissent de première main les frustrations et les limites de l'IA moderne.
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La deuxième idée est que les gens choisissent toujours une période de 15 à 20 ans. Cela suffit à convaincre les gens qu'ils travaillent sur quelque chose qui sera bientôt révolutionnaire (parce que les gens sont moins attirés par l'effort qui se manifestera au cours des siècles), mais pas si tôt que vous vous trouvez immédiatement dans l'erreur. Les gens sont heureux de prédire l'apparition de l'IA avant de mourir, mais il est souhaitable que ce ne soit pas demain ou dans un an, mais dans 15 à 20 ans.
Progression de la mesure
Armstrong note que si vous souhaitez évaluer la validité d'une prédiction particulière, il existe de nombreux paramètres à examiner. Par exemple, l'idée que l'intelligence au niveau humain évoluera en simulant le cerveau humain vous fournit au moins un cadre clair pour mesurer les progrès. Chaque fois que nous obtenons une carte toujours plus détaillée du cerveau, ou que nous réussissons à imiter une certaine partie de celui-ci, ce qui signifie que nous progressons vers un objectif spécifique, ce qui, vraisemblablement, se traduira par une IA au niveau humain. Peut-être que 20 ans ne suffiront pas pour atteindre cet objectif, mais au moins nous pouvons mesurer les progrès d'un point de vue scientifique.
Maintenant, comparez cette approche avec celle de ceux qui disent que l'IA, ou quelque chose de conscient, "apparaîtra" si le réseau est suffisamment complexe et dispose d'une puissance de calcul suffisante. C'est peut-être ainsi que nous imaginons l'intelligence et la conscience humaines qui ont surgi au cours du processus d'évolution, bien que l'évolution ait pris des milliards d'années, et non des dizaines d'années. Le problème est que nous n'avons aucune preuve empirique: nous n'avons jamais vu la conscience émerger d'un réseau complexe. Non seulement nous ne savons pas si cela est possible, mais nous ne pouvons même pas savoir quand cela nous attend, car nous ne pouvons pas mesurer les progrès sur cette voie.
Il est extrêmement difficile de déterminer quelles tâches sont vraiment difficiles à réaliser, et cela nous a hantés depuis la naissance de l'IA jusqu'à aujourd'hui. Il est tout simplement impossible de comprendre le langage humain, le hasard et la créativité, l'auto-amélioration - et tout à la fois. Nous avons appris à traiter la parole naturelle, mais nos ordinateurs comprennent-ils ce qu'ils traitent? Nous avons créé une IA qui se sent «créative», mais y a-t-il de la créativité dans ses actions? L'auto-amélioration exponentielle qui conduira à la singularité semble généralement être quelque chose de transcendantal.
Nous ne comprenons pas nous-mêmes ce qu'est l'intelligence. Par exemple, les experts en IA ont toujours sous-estimé la capacité de l'IA à jouer à Go. En 2015, beaucoup pensaient que l'IA n'apprendrait pas à jouer à Go avant 2027. Mais seulement deux ans se sont écoulés, pas vingt. Cela signifie-t-il qu'IA écrira le plus grand roman dans quelques années? Comprendre le monde conceptuellement? Se rapprocher d'une personne en termes d'intelligence? Inconnue.
Pas humain, mais plus intelligent que les gens
Nous avons peut-être mal examiné le problème. Par exemple, le test de Turing n'a pas encore été passé dans le sens où l'IA pourrait convaincre une personne dans une conversation qu'elle parle à une personne; mais la capacité de calcul de l'IA, ainsi que la capacité de reconnaître des modèles et de conduire une voiture, est déjà bien au-delà du niveau disponible pour les humains. Plus les algorithmes d'IA «faible» prennent de décisions, plus l'Internet des objets se développe, plus les données sont transmises aux réseaux de neurones et plus l'impact de cette «intelligence artificielle» sera grand.
Nous ne savons peut-être pas encore comment créer une intelligence de niveau humain, mais nous ne savons pas non plus jusqu'où nous pouvons aller avec la génération actuelle d'algorithmes. Jusqu'à présent, ils ne sont même pas proches de ces terribles algorithmes qui sapent l'ordre social et deviennent une sorte de vague surintelligence. Cela ne signifie pas non plus que nous devons nous en tenir à des prévisions optimistes. Nous devrons nous assurer que la valeur de la vie humaine, de la moralité, de la moralité sera toujours intégrée dans les algorithmes afin que les algorithmes ne soient pas complètement inhumains.
Toutes les prévisions doivent être réduites de moitié. N'oubliez pas que dans les premiers jours de l'IA, il semblait que cela réussirait très rapidement. Et aujourd'hui, nous le pensons aussi. Soixante ans se sont écoulés depuis que les scientifiques se sont réunis à Dartmouth en 1956 pour «créer l'intelligence en vingt ans», et nous continuons toujours leur travail.
Ilya Khel
