"Je pense donc je suis." Nous avons tous entendu cette fameuse déclaration, qui est l'un des fondements de la philosophie moderne, de la conscience de soi, de l'individualisme et du rationalisme occidental. Cependant, le philosophe français René Descartes, qui l'a proposé, n'a pas particulièrement pris la peine de lui donner une définition précise. La déclaration a été présentée comme une certitude primaire, une vérité qui ne peut être mise en doute. Mais est-ce vraiment le cas?
Que sont les pensées? Qu'est-ce que l'intelligence? Et les machines peuvent-elles avoir ces caractéristiques? Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), les questions jouent ici le même rôle important que les réponses elles-mêmes. Tout d'abord, nous devons comprendre si les machines intelligentes penseront comme nous.
A titre d'illustration et d'exemple pour comprendre les enjeux, voici une expérience de réflexion intéressante.
Salle chinoise
Imaginez une pièce isolée. Il y a beaucoup de gens assis à des tables à l'intérieur de la salle. À une extrémité de la pièce, une note est introduite dans une fente, recouverte d'étranges marques et symboles. La tâche des personnes présentes dans la salle est de diviser ce qui est écrit sur le papier en parties et de placer les symboles dans les paniers nécessaires, en tenant compte des instructions existantes. Par exemple, si vous voyez une ligne diagonale droite, vous devez placer le symbole dans le panier 2-B, si vous voyez un symbole cruciforme, vous devez le placer dans le panier 17-Y, et ainsi de suite. Cependant, les instructions n'indiquent pas la signification de ces symboles. Les gens font juste ce qui y est écrit. Lorsque le travail est terminé, les papiers sont transférés dans une autre partie de la salle. Il y a des gens assis là qui sont formés pour faire d'autres travaux. Et aussi selon les instructions. Si la case 2-B réussit le test, mettez une ligne horizontale;si la case 17-Y a été cochée, placez un cercle. Après cela, toutes les pièces sont transférées à la dernière personne qui les assemble et passe le résultat final à travers une fente dans une autre partie de la pièce.
La note qui passait par un créneau était écrite en chinois. La note, qui a été envoyée par l'autre fente de l'autre côté de la pièce, est en anglais parfait. En fin de compte, personne dans la salle ne connaît ces langues.
Cette expérience de pensée, publiée pour la première fois par le philosophe et l'un des pionniers de l'informatique et de l'intelligence artificielle, John Searle, est souvent utilisée comme exemple illustrant la complexité de la définition même de l'intelligence. Avec suffisamment de personnes dans la salle, vous pouvez effectuer presque toutes les tâches: dessiner ou décrire des images, traduire ou corriger des erreurs de traduction d'une langue à une autre, calculer des nombres incroyablement énormes, etc. Mais toutes ces actions peuvent-elles être combinées sous un même concept général d '«intelligence»? Certaines personnes en dehors de la salle diront oui. Mais tous ceux qui seront à l'intérieur ne seront pas d'accord.
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Si, au lieu de personnes dans la pièce, imaginez des transistors, il y aura en fait un ordinateur devant vous. Par conséquent, une question plus logique est celle-ci: un ordinateur peut-il être plus qu'une simple version trop compliquée de la «salle chinoise»? Une des réponses à cette question, comme c'est souvent le cas dans ce domaine de discussion, soulève encore plus de questions: et si, au lieu de transistors, la pièce était remplie de neurones? Et si le cerveau n'était rien de plus qu'un analogue plus sophistiqué de la salle chinoise?
La profondeur de ce «terrier du lapin» peut être ce que vous voulez, mais aujourd'hui nous n'essaierons pas de résoudre des problèmes et de répondre à des questions auxquelles les philosophes n'ont pas été en mesure de répondre depuis un millénaire entier. Mieux vaut passer directement à quelque chose de plus pratique.
IA faible et forte
De nos jours, le terme «IA» est utilisé presque partout, sans vraiment réfléchir à ce qu'il signifie vraiment. Néanmoins, il a une définition précise. En bref, l'IA est un programme capable de reproduire les processus de la pensée humaine ou leur résultat. Bien sûr, une telle formulation semble assez vague, mais pour notre cas, cela fonctionnera.
L'IA sera un jour appliquée partout. AI choisira pour vous la chanson suivante de votre collection musicale; L'IA contrôlera les membres des robots bipèdes; L'IA pourra sélectionner des objets dans l'image et les décrire; L'IA traduira le texte de l'allemand vers l'anglais et du russe vers le coréen dans n'importe quel ordre. En général, il sera en mesure d'effectuer toutes ces choses que nous faisons maintenant par nous-mêmes, mais à l'avenir, nous aimerions automatiser.
Malgré le fait que cette liste contient également des tâches très complexes, elles ne cessent d'être … des «tâches». Un réseau de neurones formé à des millions de mots, de phrases et de phrases, vous permettant de traduire librement et de basculer entre 8 langues différentes, n'est encore rien de plus qu'un ensemble de nombres très compliqué, selon les règles établies par leur créateur. Si la solution d'un problème peut se réduire à suivre un simple ensemble de règles et d'instructions, comme dans la très «salle chinoise» - peut-on en parler comme de l'intelligence, et non comme un simple calcul?
C'est pourquoi nous arrivons à une distinction entre IA «faible» et «forte». Ce ne sont pas vraiment des types d'IA, mais plutôt des façons d'aborder l'idée elle-même. Comme pour de nombreuses théories philosophiques différentes, aucune des options ici n'est «plus correcte» que «l'autre». Chacun d'eux est important et pertinent à sa manière.
D'une part, il y a ceux qui croient que la réalisation maximale de l'IA ne sera rien de plus qu'une émulation de l'esprit de ceux qui l'ont créée. Dans le même temps, quelle que soit la complexité et la masse de la structure de cette IA elle-même, elle ne pourra pas sortir du cadre qui lui est imposé, compte tenu de sa nature mécanique. Mais même dans ce cadre, cela peut être un outil étonnant pour résoudre des problèmes très complexes et complexes. Néanmoins, une telle IA ne serait rien de plus qu'un logiciel très avancé. Cette perspective est considérée par rapport à une IA faible. Compte tenu de son cadre fondamental limité, son utilisation ne sera pertinente que pour résoudre des tâches clairement formulées.
D'un autre côté, il y a des partisans d'une IA forte, qui croient qu'un jour une IA sera créée, dont les capacités ne seront pas seulement non inférieures, mais dépasseront même les capacités de l'esprit humain. Ce sont les gens qui croient que le cerveau lui-même est la «salle chinoise». Et si cette masse de circuits biologiques trouvée dans chacune de nos têtes peut créer ce que nous appelons l'intelligence et la conscience de soi, alors pourquoi les microcircuits artificiels ne peuvent-ils pas faire de même? C'est l'idée principale derrière une IA forte.
Il semblerait que les tâches soient définies, les accents mis en valeur, qu'attend-on? Il y a un petit "mais" qui ne nous permet pas de commencer à créer de l'IA. Nous n'avons tout simplement pas de définition pratique et de schéma de l'intelligence!
La signification du deuxième «je»
En fait, il est très difficile de dire tout de suite les progrès que nous avons réalisés dans la définition de l'intelligence, même au cours des 3000 dernières années. Mais au moins, nous avons pu abandonner les idées apparemment floues comme celle selon laquelle l'intelligence est quelque chose qui peut être facilement mesurée, ou qu'elle dépend d'un indicateur biologique comme la taille de la tête et du cerveau.
Très probablement, chacun de nous a sa propre idée de ce qu'est réellement l'intelligence, mais cela, à son tour, ne fait que compliquer la réponse à la question posée - l'IA peut-elle relever de ce concept? Au fil des années, de nombreuses définitions ont été proposées, dont chacune tentait de donner une description plus précise, mais elles ont toutes fini par parler de la même chose, uniquement sous des points de vue différents. Certaines options étaient trop privées, d'autres au contraire trop générales, certaines étaient - je n'ai pas peur de ce mot - insensées.
Néanmoins, parmi tous les plus simples et en même temps fondamentaux, les plus probables peuvent être les suivants: l'intelligence est la capacité de résoudre de nouveaux problèmes.
En définitive, c'est ce qui est au cœur de «l'adaptabilité», de la «généralisation» et de «l'initiative» qui, à leur tour, sont le reflet direct de la «motivation», du «jugement» et de la «perception» directement liés à l'intelligence. Il est très important que l'individu puisse résoudre les problèmes à travers le prisme du monde qui l'entoure. Mais il est encore plus important que cet individu puisse avoir la capacité de résoudre non seulement des problèmes individuels, mais aussi de s'adapter à la solution des autres. C'est cette propriété - la nature adaptative - qui est la clé de l'intelligence, même si personne n'a encore pu formuler cette idée plus précisément et, comme on dit, «sur les tablettes».
L'IA que nous créons pourra-t-elle un jour s'adapter pour résoudre d'autres problèmes? Sera-t-il un jour capable de gérer de manière indépendante, sans instructions de ses créateurs, des problèmes et des tâches que personne ne lui a confiés? Les scientifiques essaient de toutes leurs forces de créer de nouvelles générations d'IA capables d'apprendre et d'exécuter des tâches avec une précision sans précédent dans les détails, une IA qui apprendra non seulement sur ordre d'en haut, mais aussi grâce à leurs propres initiatives. En fin de compte, ces IA "penseront" ou "calculeront-elles encore" - laissons cette question aux philosophes et aux informaticiens. Mais le fait même que, tôt ou tard, nous reviendrons un jour sur cette question ne peut que l'admirer.
NIKOLAY KHIZHNYAK