TELECOM PARIS ALUMNI
Retour aux actualités
Article suivant Article précédent

Revue TELECOM 192 - Des intelligences TRES artificielles

Articles Revue TELECOM

-

11/04/2019

DES INTELLIGENCES TRES ARTIFICIELLES





Par Jean-Louis Dessalles (1981) dans la revue TELECOM n° 192


Le propos principal du livre est de contraster l’intelligence artificielle, dont on connaît le succès actuel, avec ce que l’on comprend de l’intelligence humaine. Dans quel but ? Après-tout, une IA qui bat le champion du monde de go est indéniablement intelligente, même si son intelligence se révèle différente de la nôtre. Certes, mais nous avons besoin de repères, et le seul repère que nous avons en la matière est bien l’intelligence humaine. En l’absence de repères on en vient à prédire, comme le firent Frey et Osborne, la disparition de 40% des métiers en moins de 4 ans… c’était en 2013. Ou comme Elon Musk, Steven Hawking et Bill Gates, à prédire la fin prochaine de l’humanité suite à l’asservissement des humains par les robots !

Rassurons-nous un peu. L’IA numérique (apprentissage profond, apprentissage par renforcement, fouille de connaissances…) rencontre des difficultés considérables, voire insurmontables, pour réaliser certaines tâches qui sont évidentes pour nous, humains. Et cela n’est pas près de changer, même si l’on dispose de puissances de calcul ou de stockage 1000 fois plus élevées. L’apprentissage profond est très bon pour réaliser des tâches routinières qui possèdent la propriété de « continuité » : un petit changement dans les données d’entrée conduit à des probabilités de décision très proches. C’est bien ce qui se passe lorsqu’il s’agit de reconnaître des mélanomes ou d’accorder un prêt bancaire. Ce n’est plus vrai dès que le contexte prend une part prépondérante, comme lorsqu’il s’agit de désigner le coupable dans une enquête policière.

La liste des choses que l’IA numérique ne sait pas effectuer est longue : calculer en contexte, comprendre et produire des relations, repérer des structures, détecter des anomalies, etc. L’une des raisons principales est que l’IA numérique est une IA « zombie » : elle ne comprend rien aux données qu’elle traite. Le programme champion de go ne « sait » même pas que chaque joueur pose une pierre à son tour, et si l’adversaire en pose deux de suite ou bien se trompe sur la couleur de la pierre posée, le programme n’y verra que du feu. Les IA numériques telles qu’on les conçoit actuellement sont condamnées à rester zombies, et donc à rester très intelligentes et très stupides à la fois. L’IA du futur n’est pas forcément de ce type. C’est ce que suggère le livre, en donnant des exemples de voies de recherche alternatives.



Biographie de l'auteur

Jean-Louis Dessalles (1981) est enseignant-chercheur en intelligence artificielle et sciences cognitives à Telecom ParisTech. Il développe notamment une théorie, la Théorie de la Simplicité (www.simplicitytheory.science), pour modéliser la notion de pertinence. Ces recherches peuvent être appliquées pour améliorer l’intelligence des machines dans l’interaction avec leurs utilisateurs humains. Il est l’auteur de plusieurs livres, parmi lesquels Why We Talk et Le fil de la vie.

dessalles@telecom-paristech.fr - www.dessalles.fr




117 vues Visites

J'aime

Commentaires0

Veuillez vous connecter pour lire ou ajouter un commentaire

Articles suggérés

Articles Revue TELECOM

Revue TELECOM 194 - Editorial Laura Peytavin et Yves Poilane

User profile picture

Rédaction Revue TELECOM

13 novembre

Articles Revue TELECOM

Revue TELECOM 193 - La kippa bleue

User profile picture

Rédaction Revue TELECOM

15 juin

Articles Revue TELECOM

Revue TELECOM 193 - La transformation digitale (numérique) 2.0

User profile picture

Rédaction Revue TELECOM

15 juin