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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle forte ? Le guide complet

Intelligence artificielle forte

Avec une intelligence artificielle forte, une machine serait réellement capable de penser comme un humain. Jusqu’ici, les programmes dits intelligents sont conçus pour résoudre des problèmes spécifiques.

Le monde est devenu familier avec le terme d’intelligence artificielle, cette technologie qui a imprégné nos vies. Mais vous êtes vous déjà demandé à quel point les machines sont réellement intelligentes ? L’IA forte suggère qu’un programme informatique dispose du même niveau intellectuel que les humains.

L’intelligence artificielle forte, c’est quoi ?

Pour comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle forte, nous devons commencer par le commencement. L’intelligence artificielle ou IA est un concept qui a vu le jour dans les années 1950. Elle désigne la capacité d’un ordinateur à résoudre un problème qui auparavant nécessitait le cerveau d’un humain. Autrement dit, la qualification de machine intelligente vient de la faculté de raisonnement qui était, jusque-là, propre à l’homme.

Mais les experts ont divisé l’intelligence artificielle en deux catégories : l’IA faible et l’IA forte. La différence entre ces deux types d’IA réside dans le niveau de la capacité intellectuelle d’un programme informatique.

IA faible vs IA forte

L’intelligence artificielle faible, aussi dite étroite, fait référence à un modèle d’IA conçu pour effectuer une tâche en particulier. Autrement dit, devant un problème donné, elle peut agir d’une manière similaire au raisonnement humain face au même problème.

De son côté, l’intelligence artificielle forte ou IA générale appelle à une forme d’IA qui serait capable de penser comme un humain dans tous les cas. En d’autres termes, cette deuxième catégorie d’IA ne se limite pas à une seule tâche, mais pourrait en effectuer plusieurs. Une autre forme d’IA, la superintelligence artificielle, désigne un niveau qui n’a pas seulement le même niveau intellectuel que les humains, mais qui le surpasse.

Mais cette dernière catégorie est loin d’être atteinte, étant donné que la deuxième ne l’est pas encore. Les systèmes développés aujourd’hui correspondent en effet à une IA faible. Même si certains programmes peuvent effectuer différentes tâches, ils ne peuvent pas le faire en même temps.

Comment déterminer la force de l’intelligence artificielle ?

Dire qu’une machine est tout simplement intelligente pourrait sembler être une affirmation gratuite. Afin de déterminer si l’IA égale un humain, celle-ci devrait être capable de nous faire croire qu’elle-même en est un. Autrement dit, nous ne devrions pas distinguer une solution fournie par un programme informatique intelligent de celle fournie par un humain. Cela nous amène au principe même du test de Turing.

Le test Turing

Dans un article publié en 1950, Alan Turing a présenté le test de Turing pour déterminer si les machines peuvent penser. Ce test s’est inspiré de l’« imitation game », un concept que Turing a lui-même inventé selon lequel une machine devait imiter l’intelligence humaine.

L’évaluation implique un interrogateur, un homme et un ordinateur. L’interrogateur pose une série de questions et à travers les réponses, il doit discerner la machine de l’homme. Si l’interrogateur ne peut pas différencier les résultats, ou s’il pense que les résultats générés par l’ordinateur ont été générés par l’homme, la machine réussit le texte. Elle est alors considérée comme intelligente.

Mais un programme qui a passé le test de Turing ne peut pas être considéré comme une intelligence artificielle forte. Rappelons que l’IA forte peut accomplir plusieurs tâches alors que l’IA testée ici se concentre sur un ensemble de compétences limité. Pour y remédier, une version étendue du test de Turing permet d’évaluer les performances textuelles, visuelles et auditives d’une IA. Mais cela ne veut toujours pas dire que l’IA forte existe.

L’argument de la chambre chinoise

Pour démystifier l’idée de l’intelligence artificielle, John Searle a inventé l’expérience de la chambre chinoise en 1980. Selon lui en effet, une machine ne serait jamais capable de penser comme un humain.

Le scénario fait allusion à une personne (A) qui se retrouve enfermée dans une pièce. Elle est complètement étrangère à la langue chinoise. Dans la pièce, elle dispose d’un livre qui contient des instructions, des phrases et des règles en chinois.

De l’autre côté de la pièce, une autre personne (B), parlant couramment le chinois, écrit des notes en chinois. À travers une fente, B les fait passer à A qui s’appuiera alors sur le livre pour trouver les réponses appropriées.

B pourrait croire que A comprend le chinois en raison de ses réponses correctes. Mais en réalité, A ne sait toujours pas parler ni écrire le chinois. Autrement dit, A a tout simplement simulé une compréhension de la langue en mettant en correspondance les notes qu’il a reçues avec les instructions du livre.

De même, l’IA repose sur des instructions qu’elle a reçues pour produire un résultat. Selon Searle, l’intelligence artificielle et encore plus l’intelligence artificielle forte n’a pas réellement une capacité de compréhension.

Que faudrait-il pour développer une intelligence artificielle forte ?

Au vu des précédents éléments, nous pouvons dire que le test de Turing a servi à prouver que les machines peuvent montrer une part d’intelligence. Néanmoins, l’IA forte correspond plus à une intelligence généralisée, ce qui va au-delà du lest. Turing lui-même soutient que tous les systèmes d’IA n’ont pas besoin de passer le test si celui-ci ne permet pas d’évaluer leurs véritables compétences.

Par ailleurs, l’argument de la chambre chinoise a démontré que l’intelligence artificielle qui existe actuellement est en fait une IA symbolique. En d’autres termes, elle tente de modéliser l’intelligence humaine à l’aide d’un ensemble de symboles (instructions). Mais pour aboutir à une intelligence artificielle forte, il faudrait avoir un esprit réel, d’après cette théorie.

Un esprit

Pour les humains, l’acquisition des connaissances et le développement de nouvelles capacités se font naturellement. L’apprentissage commence dès la petite enfance. Face à différentes situations, nous pouvons instinctivement réagir en utilisant nos cinq sens, les éléments qui nous entourent et les informations dont nous disposons.

Ce n’est pas le cas des programmes informatiques. Ils ne peuvent pas tout simplement devenir intelligents, il leur faut de l’aide pour y parvenir. Certes, une sous-catégorie de l’IA appelée machine learning permet aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes. Mais le processus d’apprentissage automatique commence par un entraînement sur un ensemble de données.

Alors que l’élargissement des humaines est sans limites, celui des machines est limité à ce qu’elles ont appris dans les données. Autrement dit, bien que l’IA ait acquis une capacité d’apprentissage, elle n’égale toujours pas l’esprit humain.

Une intelligence artificielle forte devrait donc développer la même capacité de pouvoir appliquer les connaissances acquises à de nouveaux scénarios. Il s’agit de l’apprentissage par transfert. Entre autres, elle ne se limiterait pas à reproduire ce qu’elle a appris dans des situations similaires. Parallèlement, l’IA forte comprendrait qu’il n’y a pas qu’un seul moyen d’atteindre son objectif et serait capable de juger quelle solution serait la meilleure.

Un corps

Il existe également une théorie selon laquelle l’esprit serait indissociable du corps. L’un des éléments de base de l’intelligence humaine est sa capacité à percevoir son environnement afin d’interagir avec lui. Pour une machine, tout concept de vue, de son et de toucher correspond à des valeurs numériques. En d’autres termes, elle ne perçoit pas le monde de la même manière qu’un humain.

Grâce à la technologie NLP (traitement du langage naturel), les programmes informatiques peuvent comprendre le langage humain. De ce fait, une IA peut comprendre le sens des mots relatifs aux sensations que les humains ont grâce à leur corps. Mais là encore, elle reste limitée par ses données de formation. Cela signifie qu’il faudra, par exemple, lui apprendre étape par étape qu’une personne saigne parce qu’elle s’est blessée lors d’une course.

Mais selon les chercheurs, pour qu’une intelligence artificielle soit considérée comme forte, elle devra disposer de 100 millions d’assertions, ce qui nécessiterait environ 2 siècles de travail.

L’intelligence artificielle forte sera-t-elle possible ?

Certains soutiennent que l’intelligence artificielle forte n’existe pas et ne sera jamais possible. Pour d’autres, c’est un objectif difficile à atteindre, mais pas impossible. Mais cela dépend également du point de vue de chacun. Si nous considérons l’IA forte comme une reproduction de l’intégralité de l’intelligence humaine, cela semble irréalisable. En revanche, si nous la définissons comme un système qui peut effectuer toutes les tâches qu’un humain peut accomplir, l’idée devient plus réaliste. Par exemple, le projet Pathways de Google vise à combiner plusieurs algorithmes pour créer une IA polyvalente.

Selon Stuart Russel, expert en IA, « il y a encore des percées à faire avant d’atteindre le stade de l’intelligence artificielle générale ». Mais pour lui, une fois que l’objectif sera atteint, les systèmes intelligents seraient même capables de choses que les humains ne peuvent pas faire.

Quoi qu’il en soit, l’intelligence artificielle telle que nous la connaissons aujourd’hui ne cesse de progresser. Les grands modèles de langages sont de plus en plus avancés et sont déjà capables de plusieurs tâches. Toutefois, cela ne nous permet pas d’affirmer que les machines finiront ou non par avoir le même niveau de raisonnement que les humains.

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