mercredi 1 octobre 2014

Intelligence artificielle, informatique cognitive : qu’a donc l’ordinateur que je n’ai pas ?


 

L’intelligence artificielle (AI) est de nouveau à la mode. Pas seulement parce que les machines sont aujourd’hui bien plus performantes qu’à la naissance de cette discipline il y a un demi siècle. L’AI était aussi le sujet de la traditionnelle rencontre annuelle d’IBM avec les médias lors de laquelle l’informatique cognitive a été mise sous la loupe du point de vue technique, social et philosophique. Depuis que des machines telles que l’IBM Watson sont clairement plus fortes que les humains à différents jeux et se montrent meilleurs experts dans de nombreux domaines, on peut se poser la question où tout cela va nous mener, si l’on aura encore besoin de nous dans le futur et quel rôle nous devrons/oserons/pourrons jouer. 

Depuis que les ordinateurs existent on a tenté de les utiliser pour simuler le fonctionnement de la pensée humaine. Sous le nom Intelligence artificielle, on s’est attelé au début des années soixante à des tâches telles que la logique formelle, la reconnaissance de la parole, la traduction de textes ou encore le jeu d’échecs. Le manque de performance des ordinateurs d’alors a certainement été l’une des raisons de résultats plutôt décevants.  Plus tard, les dénommés systèmes experts ont connu leur heure de gloire dans les années quatre-vingt, mode qui a disparu aussi rapidement qu’elle était apparue : outre des cas triviaux, les ordinateurs n’étaient pas mûrs pour prendre des décisions réelles.

Renaissance

Un demi-siècle après la naissance de cette discipline, la situation est totalement différente. Les puissances de calcul et capacités de mémoire ont crû de façon exponentielle et, presque plus important, toutes les machines sont à présent reliées entre elles. Les systèmes de reconnaissance vocale et de traduction sont aujourd’hui réellement utilisables quoiqu’encore imparfaits  et les ordinateurs battent les humains à des jeux tels que les échecs ou Jeopardy! Plus intéressants encore sont des exemples tels que l’utilisation de la machine Watson d’IBM utilisée pour aider les médecins à établir le diagnostic et à choisir la thérapie la plus appropriée dans le traitement du cancer. Un système expert qui cette fois ne base pas ses suggestions sur la logique formelle, mais sur l’immense base de connaissances du domaine.

Évolution des matériels

Martin Schmatz, Manager Cloud Server Technology chez IBM Research Zurich, intitula sa contribution à ce séminaire « L’informatique cognitive, où en sommes-nous et où mène le voyage ». Sur le plan technique, la loi de Moore (miniaturisation incessante) restera valable, par contre il ne faut plus s’attendre à des accroissements de vitesse spectaculaires avec les architectures actuelles. Les solutions banalisées (batteries d’unités X86)  sont aujourd’hui déjà et seront certainement au cours des dix prochaines années progressivement remplacées par des architectures spécialisées en vue de tâches précises, l’exploitation de bases de données ou la réseautique par exemple. Ceci avant que, vers 2025 et au delà, des ordinateurs de nouveaux types tels que quantiques, ADN, neuronaux ou autres ne viennent s’imposer.  Les tâches de type cognitif représenteront par contre certainement une charge toujours plus fréquente.
 
Martin Schmatz: Les tâches de type cognitif  représenteront une charge toujours plus fréquente
 

Tâches cognitives

Par cognitif nous entendons, expliqua Martin Schmatz, « qui est en relation avec des activités mentales telles que la perception, la réflexion, la compréhension, l’apprentissage, le souvenir ». En informatique, cela revient, par exemple, à extraire des connaissances utiles de grandes quantités de données. Les recherches sur le fonctionnement du cortex humain ne vont pas seulement faire progresser la médecine du cerveau, mais aussi contribuer à traiter de façon efficace les données provenant d’un grand nombre de senseurs, de mieux comprendre des questions posées en langage naturel et de mieux ordonner et visualiser des relations entre données. 

Intelligence collective

Le professeur Abraham Bernstein de l’Institut d’informatique de l’Université de Zurich parla, pour sa part, de la « Programmation du cerveau global » : comment mobiliser un grand nombre de personnes (des centaines, milliers ou davantage encore) pour, en exploitant leur intelligence collective, résoudre des tâches mieux, moins cher et plus rapidement. Se servir d’une « informatique sociale » pour mobiliser l’intelligence collective. Faut-il pour cela un système d’exploitation social, un langage de programmation, de l’ingénierie logicielle ? Comment mobiliser des individus afin qu’ils contribuent ? Une expérience fut effectuée à son Institut pour faire accomplir la tâche suivante : bien traduire 10 pages d’allemand en anglais en 20 minutes pour 10 $. Les candidats, dénommés « CrowdWorkers », pouvaient faire des offres pour des tâches particulières, par exemple la traduction d’une phrase, et étaient d’abord testés quant à leur aptitude. Les tâches furent ensuite attribuées par le « CrowdManager ». Plus de 1000 essais fournirent de très bonnes traductions, en général moins cher que sur le marché. L’avenir appartient-il aux « Crowdsweatshops » ?

Comprendre et apprendre

Haig A. Peter, Executive Briefing Consultant à l’Industry Solutions Lab d’ IBM parla des scénarios d’application de machines à capacités cognitives. Les moteurs de recherche traditionnels ne comprennent en général pas le contexte des questions posées. Un ordinateur doté de capacités cognitives tel que Watson comprend la question et son contexte, rassemble des données à partir des sources existantes, détermine des réponses sur la base d’une analyse fondée et fait des propositions assorties d’un niveau de confiance. Watson reconnait aussi de nouveaux contextes et, pour enrichir ses connaissances, prend en compte les réactions aux résultats qu’il propose et les solutions finalement adoptées.
Haig A. Peter: Watson comprend la question et son contexte
 

Maison vide

Peut-être la haute philosophie nous aidera-t-elle à découvrir ce que nous avons qu’il n’a pas! Sous le titre « Watson contre Sherlock - Faut-il ou non avoir peur de l’ordinateur ? » le prof. Georg Kohler du Séminaire philosophique de l’Université de Zurich releva tout de même une différence essentielle entre l’esprit et la machine. Watson saura peut-être un jour composer des sonnets merveilleux, mais il n’aura toujours pas conscience de lui-même. Personne n’habite à l’intérieur de l’ordinateur, la maison est vide. Les humains ont la capacité de se remettre en question, de changer leur point de vue, qu’en est-il de la machine? Nos sentiments sont finalement la dernière instance avant toute décision. Chaque nouvelle ouverture (technologique) nous oblige aussi à établir de nouvelles règles.  Le prof. Kohler laissa finalement les participants sur plusieurs questions : la dépendance de la technologie entraîne-t-elle une perte de nos capacités ? Pouvons-nous faire confiance à une machine de fournir des réponses correctes ?
Georg Kohler: Personne n'habite à l'intérieur de l'ordinateur, la maison est vide.
 

À quoi pense la machine ?

La question « Que répond la machine lorsqu’elle se demande si elle pense ? » servit d’introduction à la discussion plénière modérée par Philipp Löpfe, journaliste et auteur de livres. Abraham Bernstein constata qu’on ne construit aujourd’hui plus de machines destinées à imiter l’être humain, mais qu’on leur confie des tâches considérées comme intelligentes par le passé. Prestations intellectuelles, rationalité et capacité de décision peuvent être programmées, pas l’intelligence ou la créativité. Martin Schmatz estima pour sa part que le hasard reste un facteur essentiel alors qu’on ne tolérera jamais qu’une machine commette une erreur. Accomplir des tâches intelligentes ne veut pas forcément dire que l’on soit intelligent.
 
Abraham Bernstein: Intelligence et créativité ne peuvent pas être programmées
 

À quoi pouvons-nous encore servir ?

La discussion se concentra ensuite sur la question lancinante des tâches qui resteraient finalement du ressort de l’être humain. Les machines détruisent le marché du travail, les humains ont-ils perdu leur utilité ? Est-ce la fin du travail ? Que faire alors pour ne pas s’abêtir? Faut-il inventer de nouvelles formes de travail? Dans ce contexte, Carl Frey & Michel Osborne (www.watson.com) ont tenté de déterminer dans quelle mesure les différentes professions sont menacées par l’informatique cognitive. Selon leur étude, dentistes, entraîneurs sportifs, pasteurs et rédacteurs ont moins de 10% de chances de devenir obsolètes. À l’autre bout du spectre, vendeurs de grands magasins, comptables et vendeurs de téléphones ont plus de 90% de chances de disparaître.

Sphères élevées

Le débat se déplaça finalement dans des sphères plus élevées encore:
Ce développement est-il finalement positif ou négatif ? Une opportunité ou une menace ? Malheureusement nous avons souvent le tort de faire des prédictions en regardant dans le rétroviseur.

Faut-il remplacer la démocratie par une technocratie? Les problèmes actuels (alimentation, santé, environnement) sont des problèmes de distribution qui seraient probablement mieux résolus dans une technocratie. Serviteurs de la technocratie, les outils devraient logiquement améliorer le sort de tous les êtres humains.

La machine est-elle capable de distinguer l’ami de l’ennemi ? Est-il éthique de laisser un ordinateur décider où tombent les bombes?

Une fois encore, tout est remis sur le dos de la formation. L’important  n’est pas ce qu’on apprend, mais d’apprendre à apprendre. Apprendre à penser de multiples façons, ne pas seulement appliquer des recettes. L’école ne nous forme aujourd’hui pas pour les tâches qui resteront à charge de l’être humain.

                                                                                           

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