L'histoire de la technologie regorge de prédictions qui semblent ridicules maintenant. L'un des exemples les plus célèbres est attribué à Bill Gates, qui déclara en 1981 que «640 kilo-octets devraient suffire à tout le monde». Les prédictions de l'IA ne sont pas différentes à cet égard.
Les premiers chercheurs en IA (intelligence artificielle) pensaient que nous aurions un robot qui marcherait, parlerait et penserait comme un humain en seulement quelques décennies. Bien sûr, malgré quelques avancées impressionnantes dans le domaine de l'apprentissage automatique, l'IA a encore un long chemin à parcourir. Selon un principe connu sous le nom de paradoxe de Moravec, nous pouvons apprendre aux machines à résoudre des problèmes complexes, mais en même temps, elles ne peuvent pas faire face aux problèmes les plus simples.
Allez Siri, pense comme un enfant
En 1957, l'économiste et pionnier de l'informatique Herbert Simon a déclaré: «Je n'ai pas l'intention de vous surprendre ou de vous choquer, mais je peux résumer en disant qu'il y a maintenant des machines dans le monde qui peuvent penser, apprendre et créer. En outre, leur capacité à effectuer ces actions augmentera rapidement jusqu'à ce que (dans un avenir prévisible) la gamme de problèmes auxquels les machines peuvent faire face soit comparable à la gamme de problèmes où l'esprit humain a jusqu'à présent été nécessaire.
Simon est mort en 2001, et son «futur visible», dans lequel les machines peuvent penser comme des humains, est encore loin. Bien sûr, l'intelligence artificielle a fait ses preuves pour effectuer des tâches spécifiques telles que la classification de galaxies lointaines ou l'imitation de voix de célébrités ou la création d'art, mais la simple pensée - un concept connu sous le nom d'intelligence artificielle générale - semble dérouter les systèmes d'apprentissage automatique les plus avancés. Pensez-y, même marcher sur deux jambes est un défi pour les machines. Ils pourront peut-être vaincre le grand champion d'échecs, mais ils ne pourront pas devancer le petit et prendre le bon jouet sur l'étagère.
Ce n'est pas un nouveau problème. Dans les années 1980, l'informaticien Hans Moravec a présenté précisément ce problème, maintenant appelé le «paradoxe de Moravec», et a expliqué pourquoi c'est exactement ce que nous devrions attendre de machines qui ne sont pas soumises à la sélection naturelle. «Des milliards d'années d'expérience sur la nature du monde et comment y survivre sont codées dans les grandes parties sensorielles et motrices hautement développées du cerveau humain», écrivait-il dans son livre de 1988 Children of the Mind.
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Autrement dit, ce qui semble simple aux gens a été amélioré pendant des millénaires au cours du processus d'évolution. Ce que les gens trouvent le plus difficile n'est difficile que parce que c'est nouveau pour eux - nous réfléchissons à la stratégie d'échecs depuis un peu plus de mille ans, mais nous apprenons à interagir avec l'environnement depuis que nos ancêtres étaient encore des organismes unicellulaires. Les compétences évolutives ne nécessitent pas de réflexion consciente, et lorsque vous n’avez pas besoin de penser à quelque chose, il est plus difficile de comprendre comment apprendre à une machine à le faire.
Apprenez à connaître les machines en apprenant à vous connaître
Alors, comment apprendre à une machine à vraiment penser? Moravec pense que les machines manquent d'évolution. Cependant, la situation s'améliore de jour en jour.
Les ingénieurs enseignent des algorithmes d'intelligence artificielle, comme apprendre aux robots à jouer à des jeux vidéo. Mais avant de pouvoir apprendre aux machines à penser comme les humains, nous devons nous-mêmes mieux comprendre comment les humains pensent, comprendre les limites de l'apprentissage automatique peut aider à répondre aux questions sur la façon dont notre esprit fonctionne réellement. Il est également possible que le paradoxe soit que l'IA ne sera jamais vraiment indépendante et s'appuiera toujours sur l'aide humaine. Mais dans tous les cas, nous devrions tous apprécier les supercalculateurs fonctionnant à l'intérieur de nos crânes. Ils simplifient les tâches les plus difficiles au monde.
Svetlana Bodrik
