L’intelligence artificielle et pourquoi je pense que Turing était faux

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle? Considérez cet extrait du roman de Tom Holt « Almost Human »:

« Le robot a hésité, tandis que la Cour d’appel de son esprit a réfléchi aux nuances des lois de la robotique. Finalement, ils ont rendu une décision déclarant que la loi dominante qui a supervisé tous les autres était qu’aucun robot ne doit dire quoi que ce soit, aussi vrai soit-il, que va inévitablement gagner une claque dans la bouche avec une clé Whitworth 5/8 « . « Bien sûr, patron. » Ça disait »

Est-ce que «l’intelligence artificielle» est alors le point où la capacité de penser d’une machine peut l’emporter sur la programmation, ou est-ce le moindre test de l’application de simples règles / programmation pour apporter des réponses à une variété de problèmes?

À l’heure actuelle, nos meilleurs efforts pour créer une intelligence artificielle n’ont produit guère plus que l’étonnante capacité humaine d’un programme informatique à comprendre que la lettre Y signifie «oui» et la lettre N signifie «non». Cela peut sembler un peu pragmatique mais ce n’est ironiquement pas loin de la vérité de la situation.

Si nous renonçons à toute idée préconçue quant à la sémantique appliquée au mot «intelligence» par rapport à une forme technologique en tant qu’apposée à un humain, il devient évident que cela n’a rien à voir avec l’utilisation du mot «voler» pour décrire les deux oiseaux (biologique) et les formes aéronautiques (technologiques) plus lourdes que les vols aériens.

Le champ d’étude de la possibilité de l’intelligence artificielle suppose nécessairement qu’il est possible de synthétiser quelque chose qui satisfait aux conditions de «l’intelligence», tout le monde n’accepte pas les présomptions actuelles faites sur la cogitation humaine et le système déductif qui de temps en temps sont ridiculisés par les critiques qui soutiennent, pour divers motifs, que l’intelligence artificielle est vouée à l’échec. Un bon exemple d’une telle philosophie est la loi de Tesler, qui définit l’intelligence artificielle comme «ce que les machines ne peuvent pas faire», ce qui implique que toute possibilité d’intelligence artificielle est impossible et que les concepts et attributs tels que l’intuition sont des capacités propres à Humain.

À ce stade, je voudrais faire la distinction entre l’intelligence artificielle telle qu’elle est déduite dans les procédures hypothétiques basées sur l’interrogation dans le test de Turing, qui en fait n’est qu’un test de la capacité des systèmes à imiter les performances à l’échelle humaine, par le biais de la programmation, et comme il s’agit d’une simulation de l’effet recherché d’une part, et de la capacité intellectuelle d’un système à apprendre, gérer et manipuler le langage naturel ou faire preuve de libre arbitre; etcetera de l’autre.

Par exemple, en utilisant le test de Turing comme modèle, si un ordinateur présentait la capacité de prendre la décision que si elle était faite par un humain indiquerait l’utilisation de l’intuition, le système réussirait du fait qu’il ne s’agit pas d’un test à échelle humaine. performance, mais teste simplement sa capacité à réagir à un processus de réponses stimuli-réponse pures à une entrée (et non à une action de son propre chef).

L’étude de l’intelligence artificielle est un sous-domaine de l’informatique principalement concerné par le but d’introduire des performances à l’échelle humaine totalement indiscernables des concepts humains d’inférence symbolique (la dérivation de nouveaux faits à partir de faits connus) et de représentation symbolique des connaissances. à utiliser pour introduire la capacité de faire des inférences dans des systèmes programmables.

Un exemple d’inférence est que, étant donné que tous les hommes sont mortels et que Socrate est un homme, il est trivial de déduire que Socrate est mortel. Les humains peuvent exprimer ces concepts symboliquement car c’est une partie fondamentale du raisonnement humain; de cette manière, l’intelligence artificielle peut être considérée comme une tentative de modéliser des aspects de la pensée humaine et c’est l’approche sous-jacente de la recherche sur l’intelligence artificielle.

Si, à des fins d’argumentation, nous devions supposer que les processus «  intelligents  » sont réductibles à un système informatique de représentation binaire, alors le consensus général parmi les autorités de l’intelligence artificielle selon lequel il n’y a rien de fondamental dans les ordinateurs qui pourrait potentiellement les empêcher de se comporter dans de telles conditions. une manière de simuler le raisonnement humain est logique. Cependant, cela suppose nécessairement que le raisonnement quotidien pratique n’est pas la forme optimale de réflexion humaine et que le raisonnement déductif, mathématique et logique est tout ce qui est nécessaire pour être «intelligent».

Si toutefois nous supposons pour le bien de l’argumentation que l’intelligence n’est pas une entité mutuellement exclusive, mais plutôt la convergence de caractéristiques autres que la déduction logique ou le raisonnement mathématique, telles que les caractéristiques émotionnelles qui ensemble jouent un rôle collectif dans la pensée, la prise de décision et la créativité , alors la plus grande partie de l’intelligence humaine n’est pas computationnelle, et par conséquent elle n’est pas précise et le développement de l’intelligence artificielle basée sur le modèle actuel de logique binaire pure aboutirait potentiellement à la simulation de seules formes précises de pensée humaine.

De nombreuses recherches ont été menées sur les mécanismes d’inférence et les réseaux neuronaux ou nerveux, ce qui a ironiquement étéf une plus grande utilité dans l’apprentissage de l’intelligence humaine à travers le processus de simulation de l’intelligence dans la machine, plutôt que l’inverse. Une telle recherche a cependant produit une incertitude sur nos propres processus de pensée.

De tels concepts exigent que nous clarifiions un certain nombre d’anomalies intéressantes, dont la plus fondamentale est que nous n’avons pas de théories adéquates pour expliquer la nature ou les origines de phénomènes tels que l’esprit, la conscience ou l’intelligence Cela exigerait une compréhension de la relation. entre l’être-essence et le cerveau où à l’heure actuelle nous n’avons tout simplement pas de vraies théories.

Pour le moment, bien que les ordinateurs puissent résoudre facilement les problèmes mathématiques les plus difficiles, il existe actuellement de nombreux problèmes que les humains résolvent instinctivement qui sont insolubles artificiellement, où les règles heuristiques avancées et les réseaux conceptuels se sont effondrés en raison de la quantité d’informations contextuelles et du bon sens. connaissances dont ils semblent avoir besoin, comme le traitement du langage naturel, ou même « Quels vêtements dois-je porter? ».

C’est le niveau de compréhension partagée requis dans nos formes les plus insignifiantes d’interaction sociale qui exige nécessairement que les individus assument des connaissances partagées compliquées qui sont trop complexes même pour les formes les plus sophistiquées d’intelligence artificielle telles que conçues à ce jour, dans lesquelles les propositions sont soit vraies, soit faux et les prémisses doivent suivre déductivement.

Nous devons donner aux ordinateurs la capacité de traiter des concepts imprécis tels que haut, bas, chaud, chaud ou très proche, en substituant des structures de connaissance logiquement déductives de type règle précises et des mesures mathématiques à une approximation.

À tout le moins, pour programmer des machines pour simuler des processus mentaux humains, il faut comprendre et clarifier, comment ces processus fonctionnent, donc nos tentatives pour reproduire ces processus qui engendreront des machines capables de faire tout travail qu’un homme peut faire, peuvent ne commence vraiment que lorsque nous comprenons les processus eux-mêmes.

Les questions demeurent, « comment pouvez-vous créer de l’intelligence quand il n’y a pas de définition de ce qu’elle est? » et « Comment sauriez-vous que vous l’avez fait? » Face à de telles questions qui invalident efficacement l’intelligence artificielle en tant que science en raison de ses hypothèses encore improbables, le test de Turing a été conçu. Cependant, cela semble indiquer que les machines ne peuvent devenir plus intelligentes que lorsqu’elles deviennent plus capables de simuler la capacité de raisonnement d’un seul humain.

Il se peut que nous devrions regarder plus bas – et essayer de déterminer la forme la plus simple de vie animale ou d’insecte qui démontre l’intelligence, et de travailler à partir de là. Le simple processus d’identification de ce qui est intelligent, même primitif, aidera à définir les paramètres de ce que nous essayons d’accomplir.

Par exemple. La capacité de tenir une conversation est-elle un véritable test de l’intelligence, ou simplement de l’intelligence humaine – une question secondaire peut-être non pertinente? Telle est la réalité du test de Turing depuis 1950, mais cela nous a-t-il conduit dans une impasse? Considérons une race hypothétique d’extraterrestres qui communiquent par perception extra-sensorielle, le fait qu’ils n’aient pas besoin de parler ne les rendra pas moins intelligents, probablement plus parce que moins de leur cerveau sera utilisé dans des processus inutiles.

Nous pouvons peut-être aller plus loin et affirmer que l’humanité a besoin de la parole pour donner un certain ordre à ses processus de pensée autrement chaotiques, et donc de l’intelligence, tandis que la structure plus logique d’un ordinateur élimine ce besoin, car une intelligence artificielle est par nature computationnelle et précise et nous devrait se concentrer sur ce que nous voulons que l’IA accomplisse selon ses propres mérites, sans la limiter à imiter nos propres caractéristiques inadéquates, mais plutôt sur une approche qui n’est pas le résultat d’une programmation intelligente, mais où l’IA peut initier ses propres actions, non juste des réactions, et peut remplacer, pas seulement ajuster, sa programmation.

De manière perverse, un système expert appelé le projet CYC peut presque par hasard fournir l’approximation la plus proche de la raison humaine, qui a encore été conçue, par sa réalisation des parallèles entre Internet et les connexions distribuées dans le cerveau humain.

Parce que les connaissances stockées sur Internet sont si diverses et qu’elles sont le produit de tant de niveaux différents d’intelligence et d’expérience humaines, nous avons peut-être déjà accompli la partie la plus difficile. Tout ce dont nous avons besoin maintenant, c’est de la capacité de la machine à organiser, accéder et traiter cette «  conscience  », de sorte que la réponse qu’elle donne à tout problème soit toujours contextuellement pertinente, et nous sommes très proches de notre intelligence artificielle. À l’heure actuelle, il semble que le développement restera dans l’impasse jusqu’à ce que des machines individuelles n’aient pas encore imaginé d’attributs de calcul et de mémoire.

Nonobstant le fait que c’est une triche, parce que premièrement, en général, les humains eux-mêmes doivent apprendre à penser davantage comme la machine experte, plutôt que l’inverse; Et même ainsi, c’est la poursuite, apparemment sans importance, la contribution des humains à travers le monde qui gardera cela pertinent, mais c’est très peu différent du courant de conscience que nous avons tous expérimenté depuis la naissance et qui informe notre propre prise de décision quotidienne.

Ce qui reste alors est la question de la créativité – la capacité d’agir, pas seulement de réagir, la capacité d’initier, pas seulement de suivre les ordres, la capacité de s’améliorer et, nous ramenant là où nous avons commencé, la capacité de mentir là où les circonstances dictent que la vérité ne suffit pas.

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