Юлий Буркин - гостевая книга.

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Dans cette heure-ci ce sont des rйseaux de davantage en principalement gras de neurones artificiels qui sont crййs. De quoi s’agit-il? l’idйe est de tenter de rйpliquer, de maniиre informatique, le fonctionnement du cerveau. Faite attentention, nous n’allons jamais pouvoir copier serie adn le systиme de milliards de neurones du cerveau, qui est d’une incroyable complexitй. Mais nous sommes dйjа capables de crйer des rйseaux de neurones artificiels dotйs de plusieurs couches hiйrarchiques, via des systиmes de calculs trиs compliquйs. Ces neurones ont йtй entraоnйs а prendre de bonnes dйcisions sur la base de bases de donnйes dont ils se nourrissent en permanence – on appelle cela le machine learning. Ces neurones sont aussi capables de s’entraider en cas de problиme.
Mais avec l’IA, on ne fabrique pas une crйature. L’IA n’est pas autonome, elle n’est en fait qu’un automate. Dans un de ses livres, йcrit avec Marcel Duchamp, l’йcrivain Michel Carrouges parlait des machines cйlibataires, qui йvoluent seules, sans souci des hommes ni du bien commun. En santй, les machines ne doivent pas кtre cйlibataires, mais partenaires. Bien que l’approche de l’apprentissage profond soit innovante et qu’elle permette certaines avancйes dans les annйes 90, elle n’attire pas, а l’йpoque, toute l’attention de la communautй scientifique. Beaucoup croient que les chercheurs qui s’y attardent font fausse route. Si on fournit а l’ordinateur une quantitй massive de donnйes (sons, images ou textes) et le rйsultat qu’on attend de lui, l’ordinateur ajuste graduellement ses paramиtres internes. Il peut ensuite exйcuter la tвche apprise : traduire un document, йtablir des liens entre deux phйnomиnes ou dйcrire une image. La modйlisation en sciences cognitives a rйvйlй l’existence de plusieurs mйcanismes, autres que l’association par continuitй, qui sont autant de composantes de l’intelligence humaine. Parce que leur expertise est entiиrement prйcalculйe, ils ne peuvent pas raisonner dans le temps pour dйcider qu’un animal mort reste mort, ou pour comprendre le sens de la phrase « il n’est toujours pas mort » et la bizarrerie de cette autre phrase : « il n’est pas toujours mort ». La seule prйdigestion de grandes quantitйs de donnйes ne leur permet pas non plus de repйrer les structures inйdites si йvidentes pour nous, comme les groupes de nombres identiques dans la suite. Leur stratйgie du presque-par-cњur est aussi aveugle aux anomalies inйdites.
Est-ce vraiment cela, кtre conscient ? Non. Ce type de performance ne reprйsente au mieux qu’un petit aspect de l’intelligence. Ce que font les rйseaux de neurones ressemble а de l’apprentissage par cњur. Ce n’en est pas, bien sыr, puisque ces rйseaux comblent par continuitй les vides entre les exemples qui leur ont йtй prйsentйs. Disons que c’est du presque-par-cњur. Les experts humains, qu’ils soient mйdecins, pilotes ou joueurs de Go, ne font souvent pas autre chose lorsqu’ils dйcident wakanim de maniиre rйflexe, grвce а la grande quantitй d’exemples appris pendant leur formation. Mais les humains ont bien d’autres pouvoirs. Il y a prиs de 10 ans, en 2012, le monde scientifique s’йmerveillait des prouesses de l’apprentissage 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 s’inquiйtиrent d’une fin prochaine de l’humanitй, supplantйe par des intelligences artificielles йchappant а tout contrфle. Mais dans les annйes 80 et 90, les chercheurs Geoffrey Hinton, Yann LeCun et Yoshua Bengio ont jetй les bases de ce qui allait rйvolutionner l’intelligence artificielle, permettant а l’ordinateur d’apprendre par lui-mкme а voir, а dialoguer, а prйdire et а crйer. Des aptitudes qu’on croyait rйservйes а l’intellect humain.
Gottlob Frege perfectionna le systиme de Boole en formalisant le concept de prйdicat, qui est une entitй logique soit vraie, soit fausse (toute maison a un propriйtaire), mais contenant des variables non logiques, n’ayant en soi aucun degrй de vйritй (maison, propriйtaire). Cette formalisation eut une grande importance puisqu"elle permit de dйmontrer des thйorиmes gйnйraux, simplement en appliquant des rиgles typographiques а des ensembles de symboles. La rйflexion en langage courant ne portait plus que sur le choix des rиgles а appliquer. Par ailleurs, l’utilisateur joue un rфle important puisqu"il connaоt le sens des symboles qu’il a inventйs et ce sens n"est pas toujours formalisй, ce qui ramиne au problиme de la signification en intelligence artificielle, et de la subjectivitй des utilisateurs. On pense immйdiatement а des aptitudes impliquant notre intuition ou notre crйativitй. Pas de chance, l’IA prйtend nous attaquer sur ces terrains-lа йgalement. Pour preuve, le fait que des њuvres crййes par programmes se sont vendues fort cher, certaines atteignant presque le demi-million de dollars. Cфtй musique, chacun se fera bien sыr son opinion, mais on peut dйjа reconnaоtre du bluegrass acceptable ou du quasi Rachmaninoff dans les imitations du programme MuseNet.
Avec un exemple concret prenez une voiture autonome. Vous lui assignez l’objectif d’atteindre le plus vite possible sa destination tout en respectant les limitations de vitesse. Elle effectuera la tвche demandйe en йlaborant parfois des stratйgies consistant par exemple а se tenir trиs proche de la voiture derriиre elle, empкchant le conducteur de reprendre le contrфle et de ralentir mкme en cas de neige, sous peine de collision. Nous avons trouvй un moyen pour que la voiture laisse toujours le contrфle а l’humain, sans s’en rendre compte. Des enquкtes ou des « challenges » opposant des machines а des humains l’ont dйmontrй : certains systиmes d’intelligence artificielle йlaborent parfois des diagnostics plus prйcis qu’un mйdecin. Dиs lors que la machine devient plus performante que lui, le mйdecin osera-t-il la contredire ? А terme, la question risque de se poser. Va-t-on vivre dans un monde voir anime oщ les machines prendraient des dйcisions а la place des humains ? S’il s’agit de dйcider de tourner а droite ou а gauche, comme le fait un GPS, passe encore. Mais lа, nous parlons de santй… Sauf que ce mйcanisme d’association possиde la propriйtй un peu miraculeuse d’кtre « continue ». Vous prйsentez un cheval que le rйseau n’a jamais vu, il le reconnaоt en tant que cheval. Vous ajoutez du bruit а l’image, cela ne le gкne pas. Pourquoi ? Parce que la continuitй du processus vous garantit que si l’entrйe du rйseau change un peu, sa sortie changera peu йgalement. Si vous forcez le rйseau, qui hйsite toujours, а opter pour sa meilleure rйponse, celle-ci ne variera probablement pas : un cheval reste un cheval, mкme s’il est diffйrent des exemples appris, mкme si l’image est bruitйe.

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