Deyi Li, de l'Association chinoise pour l'intelligence artificielle, estime que les humains et les machines entretiennent une relation mutuellement bénéfique.

Son article sur l'intelligence artificielle, publié dans Informatique intelligentes'appuie sur cinq travaux révolutionnaires de Schrödinger, le père de la mécanique quantique, de Turing, le père de l'intelligence artificielle, et de Wiener, le père de la cybernétique.

Schrödinger et au-delà : les machines peuvent penser et interagir avec le monde au fil du temps

Inspiré par le livre de Schrödinger "Qu'est-ce que la vie ? L'aspect physique de la cellule vivante", Li pense que les machines peuvent être considérées comme des êtres vivants. Autrement dit, comme les humains, ils diminuent la quantité d'entropie ou de désordre dans leur environnement grâce à leurs interactions avec le monde.

Les machines de l'ère agricole et de l'ère industrielle n'existaient qu'au niveau physique, mais maintenant, à l'ère de l'intelligence, les machines se composent de quatre éléments à deux niveaux différents : la matière et l'énergie au niveau physique, et la structure et le temps au niveau niveau cognitif. "La machine peut être le vecteur de la pensée, et le temps est le fondement de la cognition de la machine", a expliqué Li.

Turing et au-delà : les machines peuvent penser, mais peuvent-elles apprendre ?

En 1936, Turing a publié ce qu'on a appelé l'article de mathématiques le plus influent, établissant l'idée d'une machine informatique universelle capable d'effectuer n'importe quel calcul imaginable. Ces ordinateurs hypothétiques sont appelés machines de Turing.

Son article de 1950 "Computing Machinery and Intelligence" a introduit ce qui est maintenant connu sous le nom de test de Turing pour mesurer l'intelligence des machines, déclenchant un débat sur la capacité des machines à penser. Partisan des machines pensantes, Turing croyait qu'une "machine enfant" pouvait être éduquée et éventuellement atteindre un niveau d'intelligence adulte.

Cependant, étant donné que la cognition n'est qu'une partie du processus d'apprentissage, Li a souligné deux limites du modèle de Turing pour parvenir à une meilleure intelligence artificielle : premièrement, la cognition de la machine est déconnectée de son environnement plutôt que connectée à lui. Cette lacune a également été soulignée dans un article de Michael Woodridge intitulé "Qu'est-ce qui manque à l'IA contemporaine ? Le monde."

Deuxièmement, la cognition de la machine est déconnectée de la mémoire et ne peut donc pas puiser dans les souvenirs d'expériences passées. En conséquence, Li définit l'intelligence comme la capacité de s'engager dans l'apprentissage, dont le but est d'être capable « d'expliquer et de résoudre des problèmes réels ».

Wiener et au-delà : les machines ont une intelligence comportementale.

En 1948, Wiener a publié un livre qui a servi de base au domaine de la cybernétique, l'étude du contrôle et de la communication au sein et entre les organismes vivants, les machines et les organisations. À la suite du succès du livre, il en publie un autre, axé sur les problèmes de la cybernétique du point de vue de la sociologie, suggérant des moyens pour les humains et les machines de communiquer et d'interagir harmonieusement.

Selon Li, les machines suivent un modèle de contrôle similaire au système nerveux humain. Les humains fournissent des missions et des caractéristiques comportementales aux machines, qui doivent ensuite exécuter un cycle de comportement complexe régulé par une fonction de récompense et de punition pour améliorer leurs capacités de perception, de cognition, de comportement, d'interaction, d'apprentissage et de croissance.

Par l'itération et l'interaction, la mémoire à court terme, la mémoire de travail et la mémoire à long terme des machines changent, incarnant l'intelligence par le contrôle automatique. "Essentiellement, le contrôle est l'utilisation de la rétroaction négative pour réduire l'entropie et assurer la stabilité de l'intelligence comportementale incarnée d'une machine", a conclu Li.

La force des machines contemporaines est l'apprentissage en profondeur, qui nécessite toujours une intervention humaine, mais exploite la capacité des appareils à utiliser des méthodes de force brute pour résoudre des problèmes avec des informations glanées directement à partir de données volumineuses.

Un avenir commun : de l'apprentissage à la création

L'intelligence artificielle ne peut pas fonctionner de manière isolée ; cela nécessite une interaction humaine. De plus, l'intelligence artificielle est indissociable du langage, car les humains utilisent des langages de programmation pour contrôler le comportement de la machine.

Les performances impressionnantes de ChatGPT, un chatbot présentant les avancées récentes du traitement du langage naturel, prouvent que les machines sont désormais capables d'intérioriser les modèles de langage humain et de produire des exemples de textes appropriés, compte tenu du contexte et de l'objectif appropriés. Étant donné que les textes générés par l'IA sont de plus en plus impossibles à distinguer des textes écrits par l'homme, certains disent que les outils d'écriture de l'IA ont réussi le test de Turing. De telles déclarations suscitent à la fois admiration et inquiétude.

Li fait partie des optimistes qui envisagent l'intelligence artificielle dans un équilibre naturel avec la civilisation humaine. Il croit, d'un point de vue physique, que la cognition est basée sur une combinaison de matière, d'énergie, de structure et de temps, qu'il appelle « matériel à structure dure », et exprimée par l'information, qu'il appelle « matériel à structure molle ».

Il conclut que les humains et les machines peuvent interagir via plusieurs canaux et modes pour acquérir respectivement sagesse et intelligence. Malgré leurs dotations différentes en matière de réflexion et de créativité, cette interaction permet aux humains et aux machines de bénéficier des forces de chacun.

Fourni par l'informatique intelligente