Dans les romans de science-fiction des années 1960, l'intelligence artificielle est devenue un héros. Dans les livres, les ordinateurs non seulement communiquaient avec les gens dans un langage naturel ordinaire et prenaient des décisions difficiles, mais se reconnaissaient également comme des individus. Cela restera-t-il un rêve éternel, ou les ordinateurs pourront-ils tôt ou tard rattraper les humains?
Les ordinateurs pourront-ils penser comme les humains? C'est une question passionnante et très intéressante, et plus nous l'étudions, plus nous en apprenons sur nous-mêmes et sur les processus de notre réflexion. Malgré le caractère unique de la pensée humaine, les ordinateurs peuvent largement surpasser les humains dans certaines tâches. Peu d'entre nous peuvent multiplier deux nombres décimaux dans notre tête, battre le champion du monde d'échecs ou même trouver le meilleur itinéraire à travers une ville embouteillée. Mais en matière d'interaction homme-machine, les choses sont loin d'être brillantes. Sans parler des problèmes qui nécessitent une perception et une intuition humaines pour leur solution - ici, les ordinateurs peuvent être complètement inutiles.
Capacité d'apprendre
Les ordinateurs ont une énorme puissance de calcul, mais ils n'ont ni sentiments ni émotions humains, ni sensibilité humaine. C'est la principale différence fondamentale entre un ordinateur et un humain. La différence ne se situe pas au niveau de l'esprit, mais au niveau des sentiments et des émotions, qui déterminent précisément comment et pourquoi nous pensons. Et cela, à son tour, nous donne la possibilité d'auto-apprendre sous l'influence d'une sorte de stimuli interne - contrairement à un ordinateur, dont la capacité d'apprendre est plus ou moins strictement limitée par le cadre du logiciel. Un ordinateur résout les problèmes individuels beaucoup plus efficacement qu'une personne, mais une machine ne peut pas penser comme une personne.
Un des exemples caractéristiques du reflet de notre façon de penser est le langage. Presque tous les langages naturels définissent souvent de manière ambiguë divers concepts, par conséquent, pour un ordinateur, la reconnaissance du sens d'un texte, même ordinaire, est un problème sérieux. Pour qu'un ordinateur traite ces informations, il faut recourir à la «traduction» - formalisation de la parole, du texte ou de toute autre information. Mais nous ne pouvons pas nous attendre à ce qu'un ordinateur le fasse seul. Bien sûr, avec l'aide de programmes, il pourra nous former une réponse qui aura du sens et semblera complètement humaine. Mais c'est en fait une imitation, pas une vraie pensée humaine. L'ordinateur dans ce cas est un outil de traitement de l'information courant.
Imitation presque exacte
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Les algorithmes logiciels modernes et la puissance de calcul permettent aujourd'hui aux ordinateurs d'imiter le comportement humain avec une telle précision que de nombreux médias écrivent sérieusement sur la «pensée». Notre ordinateur IBM Watson est devenu largement connu, qui a surpassé l'homme dans le jeu télévisé Jeopardy (analogue russe - "Own Game"), et les questions du jeu et les réponses de l'ordinateur ont été formulées en langage naturel. Néanmoins, Watson n'est pas un modèle du cerveau humain, mais un système de traitement de l'information spécialisé qui analyse les questions en langage naturel à l'aide d'algorithmes et estime la probabilité d'une réponse particulière à partir d'une vaste base de données basée sur des statistiques accumulées. Et bien que Watson soit actuellement le système le plus avancé capable de "comprendre" les requêtes en langage naturel et d'y répondre, je vous assure queà l'intérieur de notre ordinateur, vous ne trouverez personne - dans aucun sens du terme.
Voie mécaniste
Passer de l'imitation externe à la modélisation réelle de la pensée humaine nécessite de résoudre un problème complètement différent. Créer un ordinateur qui agira non seulement dans un programme donné, mais qui pensera réellement comme un humain, nécessite de répéter le chemin biologique que la nature a déjà parcouru. En fait, vous devez construire un analogue du cerveau humain et donner à la machine tous ces canaux de communication avec le monde extérieur qu'une personne possède. Bien sûr, tout cela est spéculatif, car la mise en œuvre pratique d'un tel projet est encore impossible à imaginer. Et pas tant à cause d'une technologie imparfaite ou d'un manque de puissance de calcul, mais parce que nous ne comprenons toujours pas comment le cerveau humain et notre perception fonctionnent.
La perception humaine est un énorme mystère. Jusqu'à présent, personne n'a même une idée approximative de son fonctionnement, dans l'étude scientifique de cette question (les psychologues, les biologistes et la cybernétique sont également engagés dans ce domaine), nous sommes au début du chemin. Essayez d'imaginer les volumes de données qui entrent dans le cerveau: visuelles (avec une résolution énorme), données audio, tactiles, température, gustatives, olfactives, émotionnelles. Toutes ces informations affectent l'état émotionnel, ce qui affecte l'analyse, le traitement des données et la prise de décision. Le cerveau traite cette gigantesque quantité d'informations en parallèle et en temps réel. Maintenant, nous n'avons même aucune idée de la façon dont il serait possible de simuler un tel schéma entièrement en matériel (bien que, bien sûr, certains éléments soient déjà utilisés dans le développement de nouvelles architectures).
Avons-nous besoin d'un superbrain
Un aspect important de la modélisation est l'efficacité énergétique. Un cerveau humain pesant environ 1,5 kg consomme environ 30 watts. Les supercalculateurs modernes occupent des bâtiments entiers et la consommation électrique est calculée en mégawatts. Cela signifie que si nous pouvions construire un modèle mécaniste du cerveau humain, il serait énorme et consommerait de nombreux ordres de grandeur plus d'énergie que l'original, sans parler du refroidissement. Cependant, les technologies ne sont pas en reste - IBM et d'autres sociétés travaillent sur de nouvelles architectures de processeurs, sur de nouveaux matériaux semi-conducteurs qui réduiront la consommation et la taille des ordinateurs. De plus, la parallélisation des processus de calcul contribuera à accroître l'efficacité. Les ordinateurs quantiques sont assez prometteurs à cet égard.
Quand ce sera le cas? Si nous nous fixons aujourd'hui une telle tâche et fournissons un financement suffisant, cela peut prendre une centaine d'années (c'est une prévision plutôt optimiste). Mais un tel objectif sera-t-il justifié? Créer un modèle du cerveau humain ne fournira rien de fondamentalement nouveau pour résoudre les problèmes quotidiens que les ordinateurs traditionnels peuvent gérer. De plus, vous devrez faire face non seulement à des problèmes technologiques, mais également à des problèmes éthiques. Cependant, ils surviendront dans tous les cas, car les ordinateurs ordinaires pénètrent dans tous les nouveaux domaines clés de l'activité humaine. Par exemple, il ne fait plus aucun doute que bientôt les ordinateurs contrôleront les voitures, et nous entrons ici dans le domaine de l'éthique - qui sera responsable en cas d'accident? Mais je n'ai pas peur des nouvelles technologies. Après tout, un ordinateur n'est qu'un outilaider à rendre le monde plus pratique pour nous les gens.
David Ferrucci, spécialiste en intelligence artificielle, responsable de l'analyse sémantique et de l'intégration au centre de recherche IBM Thomas Watson, IBM émérite, créateur du supercalculateur IBM Watson.
Interviewé par: Alexey Levin, Oleg Makarov, Dmitry Mamontov
