L’argument de l’incapacité

L’ « argument de l’incapacité » consiste à prétendre qu’une machine ne pourra jamais faire certaines choses, parmi lesquelles Turing cite les exemples suivants :

Etre inventif, prendre des initiatives, avoir le sens de l’humour, discerner le bien du mal, commettre des erreurs, tomber amoureux, tirer des leçons de son expérience, être le sujet de sa propre pensée, avoir des comportements aussi diversifiés qu’un humain, faire quelque chose de réellement nouveau.

La créativité

La créativité est-elle le propre de l'homme ? Ou une machine pourrait-elle faire preuve de créativité? Les spécialistes de l'intelligence artificielle se trouvent confrontés à cette question lorsqu'ils se risquent à aborder la créativité et sa simulation sur ordinateur. Pour eux, la recherche, la découverte scientifique, la créativité et l'originalité sont autant d'aspects de la vie sociale que l'on ne saurait détacher des autres. Ces spécialistes ne se contentent pas de reconstruire des inventions et des découvertes anciennes, autrement dit des choses qui ont déjà été faites ; ils ont aussi fabriqué des machines douées de créativité, puisqu'elles sont capables de créer d'elles-mêmes.

Les émotions et la conscience

« Nous ne pourrons affirmer que la machine égale le cerveau humain avant qu’une machine puisse écrire un sonnet ou composer un concerto, à partir des pensées et des émotions ressenties, et pas simplement par la combinatoire hasardeuse des symboles. Aucun mécanisme ne peut ressentir (et pas seulement un signal artificiel ou un simple dispositif) le plaisir de la réussite, la douleur d’un spasme, le réconfort suscité par la flatterie, la misère provoquée par ses propres erreurs, le charme du sexe, la colère ou la dépression quand il n’obtient pas ce qu’il veut. »

Déjà, en 1950, lorsque Turing écrivit son célèbre article sur l’intelligence des calculateurs cité ci-dessus, l’un des principaux arguments que l’on opposait à l’idée qu’une machine puisse penser portait sur leur absence d’émotions et de conscience. Cependant, l’IA n’a pas besoin de doter les machines d’émotions ni de conscience pour parvenir à des résultats tangibles et démontrables. Dès que, dans le temps de l’action, une machine se comporte comme si un être intelligent l’animait, on parle d’intelligence artificielle. C’est là une approche pragmatique, qui vise à reproduire sur une machine les facultés intellectuelles humaines. Les mécanismes par lesquels nous projetons nos facultés sur les machines font intervenir nos sentiments. Si l’on savait ce qui suscite en nous l’impression qu’un homme éprouve des émotions ou pense, nous serions capables de reproduire ces manifestations sur une machine, ce qui nous donnera l'impression que la machine éprouve des sentiments. C’est sur ce principe que fonctionnent la plupart des logiciels d’IA. Cela a conduit, ces dernières années, à porter une attention de plus en plus grande aux manifestations des émotions, au point qu’il existe désormais un domaine spécialisé, l’informatique affective – affective computing en anglais - à la frontière de l’IA et des sciences cognitives, qui aborde ces questions.

En conclusion, il est vrai que les machines n’éprouvent pas d’émotions et n’ont pas besoin de conscience. Néanmoins elles n’en ont pas besoin pour devenir intelligentes, au sens qu’on attribue à ce mot en intelligence artificielle.

L’intuition

Au sens propre, l’intuition désigne une connaissance immédiate et évidente qui ne recourt pas au raisonnement, c’est-à-dire au calcul. Les systèmes de traitement de l’information ne peuvent donc pas posséder d’intuition puisqu'ils ne peuvent rien faire d'autre que des opérations sur des états binaires de composants électroniques.

Néanmoins, pour programmer des ordinateurs qui soient en mesure de simuler des raisonnements complexes, l’IA les dote de mécanismes d’auto-évaluation qui dressent un bilan approché de l’état ou ils se trouvent, et qui indiquent les actions les plus appropriées à la résolution du but qui leur a été fixé. Ces mécanismes font appel à une sorte d'intuition puisqu'ils fournissent des indications superficielles qui orientent les machines en leur attribuant l’équivalent de préférences. On les qualifie d’heuristiques, du mot grec heuristikê (art de trouver). Les heuristiques jouent un rôle central en IA lorsque la formation des problèmes ne permet pas qu'un algorithme, autrement dit une succession ordonnée d’instructions déterminées, trouve une solution en un temps raisonnable.

En somme, si les machines ne disposent pas d’intuition au sens propre, cette absence fut ressentie comme problématique dès les premières tentatives de simulation du raisonnement. L’IA dota alors ses machines d’un palliatif de l’intuition, les heuristiques. Bref, l’IA n'est pas exempte de toute forme d'intuition ; loin de là, elle place l’intuition et ses simulacres au cœur de ses préoccupations.

L'IA n'est pas aussi subtile que la pensée humaine

Bien qu'en pleine progression, l'IA n'en reste pas moins une suite de calculs complexes, loin de la subtilité de la pensée humaine. De même, si des chercheurs envisagent aujourd'hui d'amener les robots à ressentir des émotions, celles-ci n'ont encore rien à voir avec de réels sentiments.

 

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