![\"Large20131016.png\"](\"http:\/\/www.largeur.com\/wp-content\/uploads\/072013\/Large20131016.png\" "\\"Large20131016.png\\"")
<\/p>\n<\/p>\n
La puissance\u00a0grandissante des microprocesseurs devrait permettre de construire une machine aussi intelligente que l’homme: c’est la conviction de\u00a0J\u00fcrgen Schmidhuber, directeur de l\u2019institut de recherche Idsia \u00e0 Lugano. Il n’est pas le seul chercheur \u00e0 le penser. Certes, nos cerveaux poss\u00e8dent une puissance de calcul bien plus grande que celle des ordinateurs et sont constamment stimul\u00e9s par une quantit\u00e9 ph\u00e9nom\u00e9nale de signaux. Mais ces diff\u00e9rences se r\u00e9duisent chaque jour, notamment gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019explosion des informations h\u00e9berg\u00e9es sur internet.<\/p>\n
Dans certains domaines, les machines commencent \u00e0 faire aussi bien que l\u2019homme, comme le d\u00e9chiffrement de caract\u00e8res chinois manuscrits, la d\u00e9tection de tissus canc\u00e9reux ou m\u00eame les diagnostics m\u00e9dicaux.<\/p>\n
Ces performances illustrent le pouvoir de l\u2019apprentissage-machine: les ordinateurs affinent eux-m\u00eames leurs algorithmes jusqu\u2019\u00e0 pouvoir accomplir une t\u00e2che avec succ\u00e8s — qu\u2019il s\u2019agisse de reconna\u00eetre un objet ou, pour un robot, de le manipuler. Alors que les d\u00e9buts de l\u2019intelligence artificielle dans les ann\u00e9es 1960 tentaient d\u2019expliquer le monde de mani\u00e8re structur\u00e9e (\u00abUn poisson est un animal. Un poisson vit dans l\u2019eau. L\u2019eau est un liquide\u00bb), la plupart des experts du domaine laissent d\u00e9sormais les ordinateurs apprendre tout seuls.<\/p>\n
L\u2019ordinateur apprend comme un b\u00e9b\u00e9<\/strong><\/p>\n L\u2019approche para\u00eet logique: apr\u00e8s tout, c\u2019est la m\u00e9thode utilis\u00e9e par les b\u00e9b\u00e9s et les animaux pour petit \u00e0 petit, en t\u00e2tonnant, commencer \u00e0 voir et \u00e0 coordonner leurs mouvements, \u00e0 reconna\u00eetre les dangers de leur environnement et \u00e0 d\u00e9couvrir les r\u00e8gles de base du monde physique. \u00abApprendre, dit J\u00fcrgen Schmidhuber, consiste \u00e0 reconna\u00eetre les r\u00e9gularit\u00e9s autour de soi, \u00e0 comprimer l\u2019information, \u00e0 pr\u00e9dire son environnement et \u00e0 s\u2019y adapter.\u00bb Et c\u2019est bien ce que font ces machines intelligentes.<\/p>\n Mais cet apprentissage \u00abbottom-up\u00bb ne suffit pas. L\u2019enseignement structur\u00e9 — celui dispens\u00e9 dans les \u00e9coles ou les universit\u00e9s — joue aussi un r\u00f4le pr\u00e9pond\u00e9rant dans la construction de la connaissance. Sans lui, pas de science, de philosophie ou d\u2019art. Ce savoir peut, lui aussi, \u00eatre relativement facilement transf\u00e9r\u00e9 aux ordinateurs. Alors qu\u2019un humain normal ne peut lire et m\u00e9moriser toute une encyclop\u00e9die par c\u0153ur, un ordinateur doit simplement la copier sur un disque dur, l\u2019analyser et l\u2019indexer. Pour autant qu\u2019il dispose de bons algorithmes d\u2019analyse syntaxique, il aura ensuite une bonne chance de trouver par lui-m\u00eame les informations n\u00e9cessaires.<\/p>\n Il s’agit, en simplifiant, de la strat\u00e9gie utilis\u00e9e par Watson, l\u2019ordinateur d\u2019IBM qui a stup\u00e9fi\u00e9 plus d\u2019un expert en intelligence artificielle en remportant le jeu t\u00e9l\u00e9vis\u00e9 Jeopardy. Apr\u00e8s avoir ingurgit\u00e9 plus de 200 millions de pages d\u2019information trouv\u00e9e sur internet, Watson a, par exemple, pu identifier correctement le personnage sugg\u00e9r\u00e9 par l\u2019\u00e9nigme tordue \u00abIn 41 A.D. members of his own praetorian guard gave him \u00ab\u00a0the boot\u00a0\u00bb for good\u00bb (soit, en fran\u00e7ais: \u00abEn 41 ap. J.-C., les membres de sa propre garde pr\u00e9torienne l’ont \u00ab\u00a0mis \u00e0 la porte\u00a0\u00bb pour de bon\u00bb). R\u00e9ponse: l’empereur romain Caligula.<\/p>\n Pour r\u00e9soudre de telles devinettes, Watson passe par un chemin compl\u00e8tement diff\u00e9rent de celui emprunt\u00e9 par un humain: ce dernier doit forc\u00e9ment comprendre la seconde partie de la phrase de Jeopardy pour esp\u00e9rer trouver la r\u00e9ponse. L\u2019ordinateur se focalisera sur l\u2019ann\u00e9e 41 ap. J.-C. en s\u00e9lectionnant les \u00e9v\u00e9nements compatibles avec une vague histoire de gardes.<\/p>\n Une intelligence imp\u00e9n\u00e9trable<\/strong><\/p>\n Mais Watson a-t-il vraiment compris la question? Difficile \u00e0 dire. Nous restons dans l’impossibilit\u00e9 de comprendre le raisonnement suivi par la machine, car celui-ci se base sur un nombre gigantesque de corr\u00e9lations et de probabilit\u00e9s, argumente Christopher Bishop de Microsoft Research dans le magazine \u00abNew Scientist\u00bb. Il s\u2019agit ainsi d\u2019une intelligence plus utilitaire que philosophique, qui ne simplifie pas le monde comme tente de le faire la science, mais le complexifie.<\/p>\n Munis de GPS, nous n\u2019avons plus besoin de conna\u00eetre notre environnement pour nous d\u00e9placer. Apprendre une langue \u00e9trang\u00e8re s\u2019av\u00e8rera peut-\u00eatre bient\u00f4t inutile (le linguiste Nicholas Ostler pense que les traducteurs automatiques vont devenir l\u2019ultime lingua franca). Que nous restera-t-il donc \u00e0 apprendre apr\u00e8s-demain, lorsque nous serons entour\u00e9s d\u2019assistants num\u00e9riques intelligents? A interagir avec ces dr\u00f4les de machines, r\u00e9pond J\u00fcrgen Schmidhuber. Il nous faudra constamment d\u00e9cider quelle confiance nous voulons accorder \u00e0 leurs r\u00e9ponses, alors m\u00eame que nous ne connaissons pas les r\u00e8gles qui les gouvernent.<\/p>\n S\u2019affranchir des humains<\/strong><\/p>\n \u00abLes machines resteront des outils \u00e0 notre service, assure Boi Faltings, directeur de l\u2019Artificial Intelligence Lab de l\u2019EPFL. Elles ne poss\u00e8dent pas de volont\u00e9 propre.\u00bb C\u2019est d\u2019ailleurs bien l\u00e0 leur limite: pour l\u2019instant, elles n\u2019apprennent que dans un objectif pr\u00e9cis et impos\u00e9 de l\u2019ext\u00e9rieur. \u00abL\u2019apprentissage-machine reproduit des choses simples, comparables \u00e0 l\u2019intelligence animale. Mais les humains vont beaucoup plus loin: ils peuvent imaginer des choses qui n\u2019existent pas.\u00bb<\/p>\n Le plus grand d\u00e9fi en intelligence artificielle n\u2019est peut-\u00eatre pas de comprendre comment fonctionne le cerveau, mais davantage de donner aux algorithmes ce qui leur manque cruellement: la curiosit\u00e9, cette motivation intrins\u00e8que \u00e0 explorer le monde sans but apparent. C\u2019est \u00e0 ce moment-l\u00e0 seulement que les machines auront la chance de s\u2019\u00e9manciper de leurs cr\u00e9ateurs, les humains. Et de prendre vraiment leur envol. Une version de cet article est parue dans le magazine Reflex (no 22).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" De la compr\u00e9hension du chinois \u00e0 la d\u00e9tection de tissus canc\u00e9reux, les machines commencent \u00e0 faire aussi bien que l’homme. Les assistants num\u00e9riques vont se multiplier. <\/p>\n","protected":false},"author":19478,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-4014","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-technophile","technophile"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/4014","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/19478"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=4014"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/4014\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=4014"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=4014"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=4014"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
\n_______<\/p>\n