Côté sciences : comment évaluer l’intelligence des ordinateurs ?

Les ordinateurs devenant conscients et capables de libre arbitre sont un des thèmes récurrents de la science fiction et comme dans toute bonne SF, on se demande après réflexion ce qui sépare de la réalité de la fiction.

Cet article est le troisième d’une nouvelle série intitulée « Côté sciences», dans laquelle sera traité une à deux fois par semaine un sujet geek et scientifique qu’il soit d’actualité brûlante ou que j’ai simplement envie d’en parler.

« Je sais que Frank et toi avez l’intention de me déconnecter. C’est quelque chose que je ne peux vous laisser faire. »  HAL 9000 (en image ci-dessous), l’ordinateur conscient hors de contrôle dans « 2001, l’Odyssée de l’espace ».

Les ordinateurs devenant conscients et capables de libre arbitre sont un des thèmes récurrents de la science fiction et comme dans toute bonne SF, on se demande après réflexion ce qui sépare de la réalité de la fiction.

La science consacrée à ce sujet est appelée Intelligence Artificielle, et elle fût introduite formellement pour la première fois en 1956 lors d’une conférence au Dartmouth College aux Etats-Unis.

Si la machine logique inventée par Turing (en 1936, avant les premiers ordinateurs) fût le premier pas réel vers l’IA, les précurseurs historiques de pensée ne manquent pas, depuis la Grèce antique avec la statue Galatée de Pygmalion, jusqu’au 19ème siècle avec la créature du Dr Frankenstein.

HAL9000 460x276 Intelligence artificielle : des chercheurs ont créé le premier ordinateur schizophrène !

Définir l’intelligence

La loi de Moore étant ce qu’elle est, la puissance des ordinateurs n’en fini plus d’augmenter (apparemment jusqu’en 2015). Des ordinateurs de plus en plus puissants amènent une puissance de calcul mathématique brute de plus en plus grande, cela dit rien n’indique qu’ils deviennent « intelligents ».

Le principal problème dans la notion d’intelligence artificielle est d’abord… de définir « intelligence ». Comme reproduire l’intelligence humaine dans son ensemble est pour l’instant légèrement optimiste, le problème général est divisé en sous-problèmes et comporte notamment :

  • La créativité
  • La déduction et le raisonnement
  • La compréhension d’un langage naturel
  • L’apprentissage
  • Les mouvements et manipulations
  • La perception du monde extérieur

Si un système robotique/informatique parvenait à avoir toutes les caractéristiques ci-dessus, peut-être attendrait-il le niveau théorique appelé « Intelligence Artificielle Forte » (rien de politique là-dedans :)) indiquant qu’il serait capable non seulement de produire un comportement intelligent, mais aussi d’éprouver une réelle conscience de soi, des sentiments, et une compréhension de ses propres raisonnements.

Le test de Turing

De nombreuses manière d’évaluer l’intelligence d’un système informatique ont été proposées. La première et la plus célèbre reste le Test de Turing. D’un principe très simple, ce test implique un ordinateur et deux humains. L’un des humains va être amené à avoir une conversation à l’aveugle avec l’ordinateur et l’autre humain.

L’ordinateur passera le test de Turing si l’humain avec qui il converse, n’est pas capable de dire lequel de ses interlocuteurs est l’humain et lequel est la machine. Ce test est encore l’objet aujourd’hui de compétitions comme le prix Loebner qui récompense chaque année le meilleur robot tchateur.

Cette approche est néanmoins très contestée surtout dans le milieu de l’Intelligence Artificielle car elle n’englobe qu’une composante infime de ce qui fait l’intelligence et qu’en outre, le test est seulement aussi bon que la personne qui le juge, prouvant à la limite une « intelligence » humaine mais pas pure.

Quelques exemples d’IA et leurs applications

Certaines méthodes essayent de reproduire fidèlement la manière dont un cerveau humain fonctionne, en intégrant une logique de type neuronale, ce sont les réseaux neuronaux.

Grâce à cette méthode et comme dans le cerveau humain, de nombreuses sources d’informations peuvent être analysées en même temps afin d’obtenir un réponse unique. Ces systèmes sont « entraînés » sur des schémas connus (comme un enfant à l’école) puis peuvent évoluer quand ils sont ensuite confrontés à des problèmes du même type mais pas identiques.

Un exemple d’aboutissement dans le domaine a été la création en 2012 d’un réseau neuronal qui pouvait estimer un nombre sans que les humain lui aient « appris » à compter.

Ces recherches peuvent avoir des implication réelles inattendue en aidant par exemple à comprendre comment fonctionne le cerveau des schizophrènes.

D’autres réalisations célèbres sont issues d’IBM avec notamment le supercalculateur « Deep Blue » qui a été le premier en 1997 à battre un champion du monde d’échecs (non sans une certaine controverse)… encore que dans ce cas, l’intelligence est nettement moins importante que la capacité brute de calcul.

L’ordinateur « Watson » toujours d’IBM est quant à lui passé maître dans l’art de de comprendre le langage et les questions humaines (discipline appelée « Traitement Automatique du langage naturel« ). Il l’a prouvé en battant les plus grands champions du jeu américain « Jeopardy! »Â avant de commencer une carrière dans le diagnostique médical !

 En somme, on est encore loin d’avoir besoin des trois loi de la robotique d’Azimov pour empêcher les machines de dominer le monde (sauf bien sûr si on vit tous déjà dans la Matrice) mais elle peuvent pour l’instant nous aider à comprendre pas mal de choses sur nous même et le sujet reste de toute façon passionnant pour les scientifiques et les geeks de tous poils.


2 commentaires

  1. Le test de turing est plus complexe que ça :
    On dit à humain A qu’il va discuter avec un garçon et une fille. Le garçon ment et se fait passer pour la fille. Il faut qu’il trouve qui des deux est la vrai fille.
    En réalité, mais A ne le sait pas, on met face à lui un garçon B et un ordinateur O.
    O et B vont tous les deux essayer de se faire passer pour une fille.
    Le test est réussi si A n’arrive pas à déterminer qui est la fille, autrement dit si l’ordinateur arrive aussi bien à mentir sur sa nature que l’humain.

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