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Dans cette heure-ci ce sont des rseaux de davantage en principalement gras de neurones artificiels qui sont crs. De quoi sagit-il? lide est de tenter de rpliquer, de manire informatique, le fonctionnement du cerveau. Faite attentention, nous nallons jamais pouvoir copier serie adn le systme de milliards de neurones du cerveau, qui est dune incroyable complexit. Mais nous sommes dj capables de crer des rseaux de neurones artificiels dots de plusieurs couches hirarchiques, via des systmes de calculs trs compliqus. Ces neurones ont t entrans prendre de bonnes dcisions sur la base de bases de donnes dont ils se nourrissent en permanence on appelle cela le machine learning. Ces neurones sont aussi capables de sentraider en cas de problme.
Mais avec lIA, on ne fabrique pas une crature. LIA nest pas autonome, elle nest en fait quun automate. Dans un de ses livres, crit avec Marcel Duchamp, lcrivain Michel Carrouges parlait des machines clibataires, qui voluent seules, sans souci des hommes ni du bien commun. En sant, les machines ne doivent pas tre clibataires, mais partenaires. Bien que lapproche de lapprentissage profond soit innovante et quelle permette certaines avances dans les annes 90, elle nattire pas, lpoque, toute lattention de la communaut scientifique. Beaucoup croient que les chercheurs qui sy attardent font fausse route. Si on fournit lordinateur une quantit massive de donnes (sons, images ou textes) et le rsultat quon attend de lui, lordinateur ajuste graduellement ses paramtres internes. Il peut ensuite excuter la tche apprise : traduire un document, tablir des liens entre deux phnomnes ou dcrire une image. La modlisation en sciences cognitives a rvl lexistence de plusieurs mcanismes, autres que lassociation par continuit, qui sont autant de composantes de lintelligence humaine. Parce que leur expertise est entirement prcalcule, ils ne peuvent pas raisonner dans le temps pour dcider quun animal mort reste mort, ou pour comprendre le sens de la phrase il nest toujours pas mort et la bizarrerie de cette autre phrase : il nest pas toujours mort . La seule prdigestion de grandes quantits de donnes ne leur permet pas non plus de reprer les structures indites si videntes pour nous, comme les groupes de nombres identiques dans la suite. Leur stratgie du presque-par-cur est aussi aveugle aux anomalies indites.
Est-ce vraiment cela, tre conscient ? Non. Ce type de performance ne reprsente au mieux quun petit aspect de lintelligence. Ce que font les rseaux de neurones ressemble de lapprentissage par cur. Ce nen est pas, bien sr, puisque ces rseaux comblent par continuit les vides entre les exemples qui leur ont t prsents. Disons que cest du presque-par-cur. Les experts humains, quils soient mdecins, pilotes ou joueurs de Go, ne font souvent pas autre chose lorsquils dcident wakanim de manire rflexe, grce la grande quantit dexemples appris pendant leur formation. Mais les humains ont bien dautres pouvoirs. Il y a prs de 10 ans, en 2012, le monde scientifique smerveillait des prouesses de lapprentissage profond (le deep learning). Trois ans plus tard, cette technique permettait au programme AlphaGo de vaincre les champions de Go. Et certains ont pris peur. Elon Musk, Stephen Hawking et Bill Gates sinquitrent dune fin prochaine de lhumanit, supplante par des intelligences artificielles chappant tout contrle. Mais dans les annes 80 et 90, les chercheurs Geoffrey Hinton, Yann LeCun et Yoshua Bengio ont jet les bases de ce qui allait rvolutionner lintelligence artificielle, permettant lordinateur dapprendre par lui-mme voir, dialoguer, prdire et crer. Des aptitudes quon croyait rserves lintellect humain.
Gottlob Frege perfectionna le systme de Boole en formalisant le concept de prdicat, qui est une entit logique soit vraie, soit fausse (toute maison a un propritaire), mais contenant des variables non logiques, nayant en soi aucun degr de vrit (maison, propritaire). Cette formalisation eut une grande importance puisqu"elle permit de dmontrer des thormes gnraux, simplement en appliquant des rgles typographiques des ensembles de symboles. La rflexion en langage courant ne portait plus que sur le choix des rgles appliquer. Par ailleurs, lutilisateur joue un rle important puisqu"il connat le sens des symboles quil a invents et ce sens n"est pas toujours formalis, ce qui ramne au problme de la signification en intelligence artificielle, et de la subjectivit des utilisateurs. On pense immdiatement des aptitudes impliquant notre intuition ou notre crativit. Pas de chance, lIA prtend nous attaquer sur ces terrains-l galement. Pour preuve, le fait que des uvres cres par programmes se sont vendues fort cher, certaines atteignant presque le demi-million de dollars. Ct musique, chacun se fera bien sr son opinion, mais on peut dj reconnatre du bluegrass acceptable ou du quasi Rachmaninoff dans les imitations du programme MuseNet.
Avec un exemple concret prenez une voiture autonome. Vous lui assignez lobjectif datteindre le plus vite possible sa destination tout en respectant les limitations de vitesse. Elle effectuera la tche demande en laborant parfois des stratgies consistant par exemple se tenir trs proche de la voiture derrire elle, empchant le conducteur de reprendre le contrle et de ralentir mme en cas de neige, sous peine de collision. Nous avons trouv un moyen pour que la voiture laisse toujours le contrle lhumain, sans sen rendre compte. Des enqutes ou des challenges opposant des machines des humains lont dmontr : certains systmes dintelligence artificielle laborent parfois des diagnostics plus prcis quun mdecin. Ds lors que la machine devient plus performante que lui, le mdecin osera-t-il la contredire ? terme, la question risque de se poser. Va-t-on vivre dans un monde voir anime o les machines prendraient des dcisions la place des humains ? Sil sagit de dcider de tourner droite ou gauche, comme le fait un GPS, passe encore. Mais l, nous parlons de sant Sauf que ce mcanisme dassociation possde la proprit un peu miraculeuse dtre continue . Vous prsentez un cheval que le rseau na jamais vu, il le reconnat en tant que cheval. Vous ajoutez du bruit limage, cela ne le gne pas. Pourquoi ? Parce que la continuit du processus vous garantit que si lentre du rseau change un peu, sa sortie changera peu galement. Si vous forcez le rseau, qui hsite toujours, opter pour sa meilleure rponse, celle-ci ne variera probablement pas : un cheval reste un cheval, mme sil est diffrent des exemples appris, mme si limage est bruite.


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