IA faible et IA forte

Il existe principalement deux types d’intelligence artificielle : l'IA faible à laquelle d'innombrables sociétés savantes, laboratoires, entreprises, écrits et études sont dorénavant consacrés, et l'IA forte, en cours de développement, qui vise à reproduire des fonctions et performances du cerveau humain.

1)  L’IA faible "descendante"

L'Intelligence Artificielle faible tient plutôt de l’ingénierie. Le but est de faire un système autonome par le biais d’algorithme de résolution de problèmes. Contrairement à l’IA forte, l’IA faible n’est pas « intelligente », c’est juste une simulation d’intelligence. La machine fait croire qu’elle comprend alors que ce n’est pas cas.

L'IA faible est présente partout aujourd'hui. Elle est intégrée dans certains logiciels utilisés dans le but de débarrasser l'homme de certaines tâches fastidieuses telle que la reconnaissance de l'écriture. En effet, ces intelligences artificielles ont la capacité de reconnaitre précisément la signature de chaque personne, contrairement aux hommes dont la vision est limitée. Ce système est donc très utile, par exemple pour vérifier la viabilité d'un chèque. En effet, la machine peut détecter si la signature correspond à la bonne personne, ce qui permet de limiter la fraude et le vol d'identité.

D'autres logiciels similaires servent aussi à la reconnaissance visuelle. Les rues sont souvent équipées de systèmes de surveillance vidéo, des caméras y étant placées afin de permettre d'identifier toutes les personnes qu'elles voient. L'ordinateur intelligent exploite sa base de données pour connaître les identités de ces personnes. Les "yeux de l'IA" sont très utilisés en cas d'accident ou d'infraction.

La représentation des connaissances

Afin de permettre à un logiciel de manipuler des connaissances, il faut tout d'abord les représenter symboliquement. C'est là un des secteurs les plus importants de la recherche en intelligence artificielle. Il intéresse évidemment la construction des systèmes experts, mais il est plus général. La représentation des connaissances désigne un ensemble d'outils et de technologies destinés d'une part à représenter et d'autre part à organiser le savoir humain pour l'utiliser et le partager.

Les connaissances peuvent être représentées autrement que par des mots et des phrases : des schémas, des dessins, des plans et des images documentées sont utilisés en permanence. La représentation des connaissances nécessite leur classement par taxonomies ou classifications et par thesaurus.

 

Exemple de réseau sémantique

Exemple de réseau sémantique 

 

2)  L’IA forte "ascendante"

Lorsque l’on emploie le terme "Intelligence Artificielle forte", on fait référence à une machine "intelligente" ayant donc un comportement intelligent mais qui soit également capable d’éprouver une conscience et /ou des sentiments.

Le philosophe, logicien et informaticien Douglas Hoftstadter a développé plusieurs programmes capables de raisonner par analogies. C'est le cas du programme Copycat, un modèle de raisonnement par analogie et de cognition humaine. Il présente la caractéristique de s'inventer des rôles, autrement dit de se modifier lui-même, au fur et à mesure des questions qui lui sont posées. Il s'agit d'un bon précurseur de l'IA forte.

Le programme Copyacat

Copycat

En dressant la liste des principales fonctionnalités du cerveau, on peut concevoir que le programmeur de l’IA code un certain nombre de fonctions visant à provoquer chez un automate des comportements analogues à ceux du cerveau animal ou humain. Il pourra aussi décider de ne pas coder certaines fonctions susceptibles de représenter un handicap pour l’entité artificielle. Mais il faut pour cela maîtriser parfaitement la programmation, et il semble que nos compétences actuelles dans le domaine de l'IA ne nous permettent pas encore de simuler la conscience dans un organisme artificiel. 

L'IA forte est source de polémique car selon certaines personnes, la conscience est propre à l'être vivant et non à un support matériel. L'intelligence de ces machines est néanmoins limitée. En effet, malgré tous les efforts des chercheurs, l'Intelligence Artificielle forte ne rivalise avec celle de l'humain que dans une petite proportion de domaine. Le défi pour les ingénieurs spécialisés dans cette branche de l'IA reste donc énorme. 

 

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