Intelligence Artificielle

Cet article est un des chapitres de mon travail sur l’émergence d’une langue

Présentation

L’intelligence artificielle est un domaine de recherche où le principal objectif est la reproduction par des systèmes informatiques de comportements humains dits intelligents. Véritable pionnier dans ce domaine, John McCarthy est le premier à utiliser le terme d’intelligence artificielle dans les années 50. Avec Marvin Minsky, il cofonde le laboratoire d’intelligence artificielle du MIT (Massachussetts Institute of Technology). Expert en informatique, robotique et en science cognitive, ils définissent l’intelligence artificielle comme un programme informatique permettant l’exécution de tâches réalisées actuellement par l’homme et nécessitant des mécanismes mentaux d’un haut niveau. L’homme est dès lors étudié non plus comme un être doué d’intelligence mais comme une machine sophistiquée présentant des comportements intelligents. Plus tard, l’intelligence artificielle s’est élargie progressivement à l’ensemble des comportements intelligents, qu’ils soient humains ou animaux.

Intelligence artificielle Forte

L’intelligence artificielle forte symbolise le rêve de l’humanité, elle désigne la capacité d’une machine dont les facultés et la compréhension sont égales à celles de l’homme. Non seulement les machines seraient dotées de capacités de réflexion similaires voire supérieures à celles de l’être humain mais elles auraient également la faculté de prendre conscience de leurs propres existences. Les machines seraient alors considérées à part entière comme des êtres vivants. Reposant sur l’hypothèse presque certaine que l’homme n’est qu’une machine biologique évoluée dont la conscience n’est que le résultat logique d’un mécanisme physique, la réalisation d’une telle machine semble théoriquement possible. Toutefois, même si l’avènement du micro-processeur a rendu possible cette théorie en termes de capacité de calcul et de traitement de l’information, la plupart des scientifiques s’accordent pour dire qu’une telle faculté de raisonnement est impossible avec nos ordinateurs actuels car ces derniers ne sont pas dotés de processus quantiques leurs permettant de manipuler autre chose que des symboles. De plus, il serait impossible à l’heure actuelle de concevoir un tel programme même si l’on disposait des compétences et des capacités techniques nécessaires à l’élaboration d’une machine intelligente. En effet, nous ne disposons pas d’une compréhension suffisante des mécanismes de notre cerveau, et il nous serait donc impossible de les reproduire par un moyen informatique. Pour conclure, de nombreux chercheurs et notamment Alan Turing (un des pères fondateurs de l’informatique moderne) pensent qu’il serait impossible pour nous de discerner une réelle intelligence et une conscience de soi d’une simple reproduction imitant parfaitement notre raisonnement.

Pour aller plus loin, à défaut de reproduire une réelle intelligence, de nombreux neuroscientifiques pensent qu’il est techniquement possible de reproduire le comportement de nos neurones grâce aux formidables progrès réalisés ces dernières années en nanotechnologie. Nous pourrions dès lors améliorer les capacités de notre cerveau comme la mémoire ou réparer un cerveau à la suite d’un grave accident.

Intelligence artificielle Faible ou dite « Modérée »

Partant du principe que l’intelligence et la conscience de soi (si elle existe) ne peuvent être évaluées par un simple test logique, les scientifiques et, en particulier les ingénieurs pensent qu’il est préférable de développer des machines simulant une certaine forme d’intelligence plutôt qu’une réelle intelligence. Il s’agit là d’une approche beaucoup plus pragmatique destinée à résoudre des problèmes courants. Ces machines ne sont donc pas intelligentes même si elles peuvent présenter un comportement intelligent que l’on a programmé à l’avance. Ce comportement intelligent peut être à la fois inné, c’est-à-dire être programmé dès le développement de la machine, ou être acquis, c’est-à-dire non présent à la base mais obtenu par un algorithme d’apprentissage.

Le test de Turing (du nom de son auteur) est un très bel exemple d’intelligence artificielle faible. L’objectif n’est pas de développer un programme doué d’une intelligence capable de parler avec un humain, il s’agit d’un test où l’ordinateur doit être capable de reproduire une conversation humaine sans que l’humain avec lequel il parle ne se doute qu’il discute avec un ordinateur. Créé depuis plus de 50 ans, ce test est devenu célèbre et, chaque année, le prix Loebner récompense le meilleur programme (appelé chatterbot) capable de passer le test de Turing, toutefois, celui-ci n’a jamais été passé avec succès même si certains chatterbots s’en rapprochent.

Système complexe et Intelligence Collective

Système complexe

Un système complexe désigne les interactions entre un grand nombre d’entités dont il est impossible de prédire l’évolution du système par une simple équation mathématique. L’exemple le plus parlant est celui du corps humain ou plusieurs millions de cellules interagissent entre elles, chacune d’entres elles étant dotées de fonctions spécifiques propres (cœur, muscles, foi, estomac, etc.) et qui, regroupées entres elles permettent à l’homme de vivre. Prise séparément, l’étude de ces cellules ne nous permet pas de savoir la forme générale que va prendre l’organisme, seules l’expérience et la naissance de l’enfant peuvent nous donner ce résultat. Il existe ainsi de nombreux systèmes complexes naturels dans l’univers, à commencer par l’univers lui-même. Même si les scientifiques et physiciens ont déterminé un ensemble de lois physiques comme la gravité ou autres, il aurait été impossible lors du Big Bang de savoir comment l’univers allait pouvoir évoluer.

Pour aller plus loin, Hubert Reeves, un célèbre astrophysicien connu pour ses travaux de vulgarisation de l’astronomie et de la physique a décrit dans son livre « Poussière d’étoiles » l’univers comme un système complexe. La corrélation de chacun des atomes qui le composent rend notre univers si parfait que celui-ci pourrait être assimilé à nouvelle forme de vie tout comme l’est notre organisme.

Intelligence Collective

L’intelligence collective est une forme d’intelligence qui repose sur la synergie entre plusieurs individus ou entités. Chaque entité dispose d’un socle cognitif relativement restreint et ne présente pas de comportement intelligent. En revanche, les interactions multiples entre ces différentes entités peuvent constituer une véritable intelligence collective capable de résoudre des problèmes complexes impossible à réaliser par une seule de ces entités. Celles-ci n’ont d’ailleurs pas souvent une compréhension du système qui les entoure et n’ont pas la connaissance du ou des résultats fournis par leurs interactions multiples. Une intelligence collective peut donc être considérée comme un système complexe capable de présenter un ou plusieurs comportements intelligents.

Systèmes connus

Depuis l’apparition de l’intelligence artificielle comme domaine de recherche, de nombreuses avancées ont été réalisées pour reproduire des systèmes intelligents. Les scientifiques se sont de plus en plus intéressés à l’étude de notre environnement naturel pour s’en inspirer afin de modéliser des formes d’intelligence collective. La reproduction de comportements intelligents naturels comme ceux des fourmis ou de notre cerveau a permis aux ordinateurs de résoudre des problèmes récurrents et sont désormais couramment utilisés en intelligence artificielle. On parle alors de modèles d’intelligence artificielle distribuée (IAD). Ces différentes études ont amené les chercheurs à concevoir différents modèles d’intelligence artificielle distribuée. Au cours de mes recherches, j’ai pu constater qu’il existait deux principaux modèles fréquemment utilisés et que nous allons présenter ci-après.

Réseaux de neurones artificiels

Les réseaux de neurones imitent le fonctionnement des neurones de notre cerveau ou ceux d’un animal. L’objectif est de parvenir à reproduire un comportement intelligent semblable à celui produit par l’homme pour résoudre des problèmes impossibles à résoudre par des algorithmes traditionnels. Un neurone formel constitue l’unité de base d’un réseau de neurones, il s’agit d’une représentation mathématique d’un neurone biologique reproduisant ainsi son fonctionnement. Ainsi, le neurone formel ou biologique à pour objectif de traiter un ensemble de données en entrée afin de produire un résultat simple en sortie. Les donnés produites en sortie sont transmises aux autres neurones qui vont effectuer leurs propre traitement et ainsi de suite. Par succession de traitements de l’information, les réseaux de neurones sont capables de réaliser des tâches complexes.

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