INTELLIGENCE ARTIFICIELLE : les fondamentaux

Quelles en sont ses limites ?

Ce qui manque encore aux machines, c’est la capacité à apprendre des tâches permettant de représenter le monde mais aussi de se remémorer, raisonner, prédire et planifier.  Elles ne disposent pas de sens commun et de la capacité à acquérir de nouvelles compétences, quel qu’en soit le domaine, suivant l’évolution de l’environnement.

Deep learning ou algorithmes du machine learning présentent une limite propre à la théorie de l’apprentissage statistique. Apprenant à partir d’exemples de bonnes et mauvaises réponses pour une tâche donnée, la machine apprend selon les cadres qui lui sont données, tel un enfant avec des QCM corrigés.

L’intelligence artificielle a un potentiel important mais, limité par son incapacité intrinsèque à se remettre fondamentalement en cause. Elle peut inventer, mais à partir de principes donnés. Principes fondamentaux,  nature des erreurs et leur formalisation mathématique manquent.

Une machine est capable de comprendre un monde relativement structuré alors que le monde familier est déstructuré.

L’avenir est par ailleurs imprévisible. L’IA repose sur une modélisation, une compréhension du réel à un moment donné. Même doté d’un deep learning améliorant les capacités prédictives du modèle en fonction de la réalité observée, l’IA ne pourra jamais prédire avec certitude ce qui n’est pas encore advenu.

Par ailleurs, l’intelligence humaine est une capacité à prendre conscience des raisons et de l’émotion des autres. Sensibilité, créativité, capacité à découvrir et s’interroger ne se résolvent pas à un ensemble de systèmes experts.

La capacité de conscience, de compréhension et d’empathie d’une machine par rapport aux autres fait défaut. Cela pose d’ailleurs de nombreux problèmes éthiques lorsque la machine est emmenée à prendre des décisions de façon autonome. 

Quels sont les défis à relever ?

On peut citer notamment:

  • rendre les algorithmes plus robustes : fonctionnant non seulement dans des conditions spécifiques mais également dans la vie courante,
  • améliorer le niveau de compréhension des machines grâce à la détection de micro-signaux,
  • s’adapter aux changements de l’environnement.

Le défi central de l’IA n’est pas d’équiper l’homme d’un double cerveau numérique au fonctionnement rudimentaire et très parcellaire par rapport au cerveau, dont les mystères restent entiers.

Une bonne cohabitation serait de disposer d’ IA spécifiques aidant l’homme ponctuellement à réaliser des taches complexes modélisables, l’homme se chargeant de la synthèse, de la réflexion, de l’imprévu, de l’émotionnel, du créatif…

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