Machines informatiques et intelligence - Computing Machinery and Intelligence

" Computing Machinery and Intelligence " est un article fondateur écrit par Alan Turing sur le thème de l' intelligence artificielle . L'article, publié en 1950 dans Mind , a été le premier à présenter son concept de ce qui est maintenant connu sous le nom de test de Turing au grand public.

L'article de Turing examine la question « Les machines peuvent-elles penser ? » Turing dit que puisque les mots "penser" et "machine" ne peuvent pas être clairement définis, nous devrions "remplacer la question par une autre, qui lui est étroitement liée et est exprimée dans des mots relativement non ambigus". Pour ce faire, il doit d'abord trouver une idée simple et sans ambiguïté pour remplacer le mot "penser", deuxièmement il doit expliquer exactement quelles "machines" il envisage, et enfin, armé de ces outils, il formule une nouvelle question, liée à le premier, qu'il croit pouvoir répondre par l'affirmative.

L'épreuve de Turing

L'« interprétation standard » du test de Turing, dans lequel l'interrogateur est chargé d'essayer de déterminer quel joueur est un ordinateur et lequel est un humain
Article détaillé : test de Turing

Plutôt que d'essayer de déterminer si une machine réfléchit, Turing suggère de demander si la machine peut gagner un jeu, appelé " Jeu d'imitation ". Le jeu d'imitation original décrit par Turing est un simple jeu de société impliquant trois joueurs. Le joueur A est un homme, le joueur B est une femme et le joueur C (qui joue le rôle de l'interrogateur) peut être des deux sexes. Dans le jeu d'imitation, le joueur C ne peut voir ni le joueur A ni le joueur B (et ne les connaît que sous les noms X et Y), et ne peut communiquer avec eux que par des notes écrites ou toute autre forme qui ne donne aucun détail sur leur genre. En posant des questions au joueur A et au joueur B, le joueur C essaie de déterminer lequel des deux est l'homme et lequel est la femme. Le rôle du joueur A est d'amener l'interrogateur à prendre la mauvaise décision, tandis que le joueur B essaie d'aider l'interrogateur à prendre la bonne décision.

Turing propose une variante de ce jeu qui implique l'ordinateur : ' « Que se passera-t-il lorsqu'une machine prendra le rôle de A dans ce jeu ? L'interrogateur décidera-t-il à tort aussi souvent lorsque le jeu se joue ainsi que lorsqu'il se joue entre un homme et une femme ? Ces questions remplacent notre question d'origine : « Les machines peuvent-elles penser ? " ' Ainsi, le jeu modifié devient un jeu impliquant trois participants dans des pièces isolées : un ordinateur (qui est en cours de test), un humain et un juge (humain). Le juge humain peut converser à la fois avec l'humain et l'ordinateur en tapant dans un terminal. L'ordinateur et l'humain essaient tous deux de convaincre le juge qu'ils sont l'humain. Si le juge ne peut pas toujours dire lequel est lequel, alors l'ordinateur gagne la partie.

Comme le note Stevan Harnad , la question est devenue « Les machines peuvent-elles faire ce que nous (en tant qu'entités pensantes) pouvons faire ? » Autrement dit, Turing ne se demande plus si une machine peut « penser » ; il se demande si une machine peut agir de manière indiscernable de la façon dont agit un penseur. Cette question évite le difficile problème philosophique de la prédéfinition du verbe « penser » et se concentre plutôt sur les capacités de performance que la capacité de penser rend possible, et comment un système causal peut les générer.

Certains ont pris la question de Turing comme étant « un ordinateur, communiquant via un téléscripteur, peut-il tromper une personne en lui faisant croire qu'il est humain ? » mais il semble clair que Turing ne parlait pas de tromper les gens mais de générer des capacités cognitives humaines.

Machines numériques

Voir aussi : Machine de Turing et thèse Church-Turing

Turing note également que nous devons déterminer quelles « machines » nous souhaitons considérer. Il souligne qu'un clone humain , bien que fabriqué par l'homme, ne fournirait pas un exemple très intéressant. Turing a suggéré que nous devrions nous concentrer sur les capacités des machines numériques, des machines qui manipulent les chiffres binaires de 1 et 0, en les réécrivant en mémoire à l'aide de règles simples. Il a donné deux raisons.

Premièrement, il n'y a aucune raison de spéculer sur leur existence ou non. Ils l'ont déjà fait en 1950.

Deuxièmement, la machinerie numérique est "universelle". Les recherches de Turing sur les fondements du calcul ont prouvé qu'un ordinateur numérique peut, en théorie, simuler le comportement de n'importe quelle autre machine numérique, avec suffisamment de mémoire et de temps. (C'est l'idée essentielle de la thèse Church-Turing et de la machine de Turing universelle .) Par conséquent, si une machine numérique peut « agir comme si elle pensait », alors toute machine numérique suffisamment puissante le peut. Turing écrit, "tous les ordinateurs numériques sont dans un sens équivalents."

Cela permet de rendre la question initiale encore plus précise. Turing reformule maintenant la question initiale comme suit : « Fixons notre attention sur un ordinateur numérique particulier C. Est-il vrai qu'en modifiant cet ordinateur pour avoir un stockage adéquat, en augmentant convenablement sa vitesse d'action et en lui fournissant un programme approprié, C peut être amené à jouer de manière satisfaisante le rôle de A dans le jeu d'imitation, le rôle de B étant pris par un homme ?"

Par conséquent, Turing déclare que l'accent n'est pas mis sur « si tous les ordinateurs numériques fonctionneraient bien dans le jeu ou si les ordinateurs actuellement disponibles fonctionneraient bien, mais s'il existe des ordinateurs imaginables qui fonctionneraient bien ». Le plus important est de considérer les évolutions possibles de l'état de nos machines aujourd'hui, que nous ayons ou non la ressource disponible pour en créer une.

Neuf objections communes

Voir aussi : Philosophie de l'intelligence artificielle

Après avoir clarifié la question, Turing s'est mis à y répondre : il a examiné les neuf objections courantes suivantes, qui incluent tous les principaux arguments contre l'intelligence artificielle soulevés dans les années qui ont suivi la première publication de son article.

  1. Objection religieuse : Ceci déclare que la pensée est une fonction de l' âme immortelle de l'homme; par conséquent, une machine ne peut pas penser. "En essayant de construire de telles machines", a écrit Turing, "nous ne devrions pas usurper irrévérencieusement son pouvoir de créer des âmes, pas plus que nous ne le sommes dans la procréation d'enfants : nous sommes plutôt, dans les deux cas, des instruments de sa volonté fournissant des demeures pour les âmes qu'il crée."
  2. Objection "La tête dans le sable" : "Les conséquences de la pensée des machines seraient trop terribles. Espérons et croyons qu'elles ne peuvent pas le faire." Cette pensée est populaire parmi les intellectuels, car ils pensent que la supériorité découle d'une intelligence supérieure et que la possibilité d'être dépassé est une menace (comme les machines ont des capacités de mémoire et une vitesse de traitement efficaces, les machines dépassant les capacités d'apprentissage et de connaissance sont très probables). Cette objection est un appel fallacieux aux conséquences , confondant ce qui ne devrait pas être avec ce qui peut ou ne peut pas être (Wardrip-Fruin, 56).
  3. L' objection mathématique : Cette objection utilise des théorèmes mathématiques, tels que le théorème d'incomplétude de Gödel , pour montrer qu'il y a des limites aux questions auxquelles un système informatique basé sur la logique peut répondre. Turing suggère que les humains se trompent trop souvent eux-mêmes et se réjouissent de la faillibilité d'une machine. (Cet argument sera repris par le philosophe John Lucas en 1961 et le physicien Roger Penrose en 1989.)
  4. Argument From Consciousness : Cet argument, suggéré par le professeur Geoffrey Jefferson dans son Lister Oration de 1949, déclare que "ce n'est qu'une fois qu'une machine peut écrire un sonnet ou composer un concerto à cause des pensées et des émotions ressenties, et non par la chute fortuite de symboles, pourrions-nous d'accord que la machine est égale au cerveau." Turing répond en disant que nous n'avons aucun moyen de savoir qu'un autre individu que nous-mêmes éprouve des émotions, et que nous devons donc accepter le test. Il ajoute : « Je ne souhaite pas donner l'impression que je pense qu'il n'y a pas de mystère sur la conscience... [mais] je ne pense pas que ces mystères doivent nécessairement être résolus avant que nous puissions répondre à la question [de savoir si les machines peuvent pense]." (Cet argument, selon lequel un ordinateur ne peut pas avoir d' expériences ou de compréhension conscientes , serait avancé en 1980 par le philosophe John Searle dans son argumentation de la chambre chinoise . La réponse de Turing est maintenant connue sous le nom de « réponse des autres esprits ». Voir aussi Une machine peut-elle avoir un esprit ? dans la philosophie de l'IA .)
  5. Arguments de divers handicaps . Ces arguments ont tous la forme "un ordinateur ne fera jamais X ". Turing vous propose une sélection :

    Soyez gentil, débrouillard, beau, amical, ayez l'initiative, ayez le sens de l'humour, distinguez le bien du mal, faites des erreurs, tombez amoureux, appréciez les fraises et la crème, faites tomber quelqu'un amoureux, apprenez de l'expérience, utilisez les mots correctement , faire l'objet de sa propre pensée, avoir autant de diversité de comportement qu'un homme, faire quelque chose de vraiment nouveau.

    Turing note que "aucun support n'est généralement offert pour ces déclarations", et qu'elles dépendent d'hypothèses naïves sur la polyvalence des machines à l'avenir, ou sont "des formes déguisées de l'argument de la conscience". Il choisit de répondre à quelques-unes d'entre elles :
    1. Les machines ne peuvent pas faire d'erreurs. Il note qu'il est facile de programmer une machine pour qu'elle apparaisse comme une erreur.
    2. Une machine ne peut pas être l'objet de sa propre pensée (ou ne peut pas être consciente d'elle-même ). Un programme qui peut rendre compte de ses états et processus internes, au sens simple d'un programme de débogage , peut certainement être écrit. Turing affirme qu'« une machine peut sans aucun doute être son propre sujet ».
    3. Une machine ne peut pas avoir beaucoup de diversité de comportement . Il note qu'avec une capacité de stockage suffisante, un ordinateur peut se comporter d'un nombre astronomique de façons différentes.
  6. Objection de Lady Lovelace : L'une des objections les plus célèbres affirme que les ordinateurs sont incapables d'originalité. C'est en grande partie parce que, selon Ada Lovelace , les machines sont incapables d'apprendre de manière indépendante.

    Le moteur analytique n'a aucune prétention à créer quoi que ce soit. Il peut faire tout ce que nous savons pour lui ordonner de fonctionner. Il peut suivre l'analyse ; mais il n'a aucun pouvoir d'anticiper des relations ou des vérités analytiques.

    Turing suggère que l'objection de Lovelace peut être réduite à l'affirmation que les ordinateurs "ne peuvent jamais nous prendre par surprise" et soutient qu'au contraire, les ordinateurs pourraient encore surprendre les humains, en particulier lorsque les conséquences de différents faits ne sont pas immédiatement reconnaissables. Turing soutient également que Lady Lovelace a été gênée par le contexte dans lequel elle a écrit, et si elle était exposée à des connaissances scientifiques plus contemporaines, il deviendrait évident que le stockage du cerveau est assez similaire à celui d'un ordinateur.
  7. Argument de continuité dans le système nerveux : La recherche neurologique moderne a montré que le cerveau n'est pas numérique. Même si les neurones se déclenchent dans une impulsion tout ou rien, le moment exact de l'impulsion et la probabilité que l'impulsion se produise ont des composantes analogiques. Turing le reconnaît, mais soutient que tout système analogique peut être simulé avec un degré de précision raisonnable avec une puissance de calcul suffisante. (Le philosophe Hubert Dreyfus ferait cet argument contre "l'hypothèse biologique" en 1972.)
  8. Argument de l'informalité du comportement : Cet argument affirme que tout système régi par des lois sera prévisible et donc pas vraiment intelligent. Turing répond en déclarant que cela confond les lois du comportement avec les règles générales de conduite, et que s'il était à une échelle suffisamment large (comme c'est le cas chez l'homme), le comportement de la machine deviendrait de plus en plus difficile à prévoir. Il soutient que ce n'est pas parce que nous ne pouvons pas voir immédiatement quelles sont les lois que de telles lois n'existent pas. Il écrit "nous ne connaissons certainement aucune circonstance dans laquelle nous pourrions dire, 'nous avons assez cherché. Il n'y a pas de telles lois.'". ( Hubert Dreyfus a soutenu en 1972 que la raison humaine et la résolution de problèmes n'étaient pas basées sur des règles formelles, mais reposaient plutôt sur des instincts et une conscience qui ne seraient jamais capturés dans les règles. Des recherches plus récentes sur l'IA en robotique et en intelligence informatique tentent de trouver les règles complexes qui régissent nos compétences « informelles » et inconscientes de perception, de mobilité et d'appariement de modèles. Voir la critique de Dreyfus sur l'IA ). Cette réplique inclut également l' argument de Turing's Wager .
  9. Perception extra-sensorielle : En 1950, la perception extra-sensorielle était un domaine de recherche actif et Turing choisit de donner à l'ESP le bénéfice du doute, arguant que des conditions pourraient être créées dans lesquelles la lecture de l'esprit n'affecterait pas le test.

Machines d'apprentissage

Voir aussi : Apprentissage automatique

Dans la dernière section de l'article, Turing détaille ses réflexions sur la machine d'apprentissage qui pourrait jouer le jeu d'imitation avec succès.

Ici, Turing revient d'abord sur l'objection de Lady Lovelace selon laquelle la machine ne peut faire que ce que nous lui disons de faire et il la compare à une situation où un homme "injecte" une idée dans la machine à laquelle la machine répond, puis tombe dans le silence. Il prolonge cette pensée par analogie à une pile atomique de taille inférieure à la taille critique qui est à considérer comme la machine et une idée injectée est de correspondre à un neutron entrant dans la pile depuis l'extérieur de la pile ; le neutron provoquera une certaine perturbation qui finira par s'éteindre. Turing s'appuie ensuite sur cette analogie et mentionne que si la taille de la pile était suffisamment grande, un neutron entrant dans la pile provoquerait une perturbation qui continuerait à augmenter jusqu'à ce que toute la pile soit détruite, la pile serait supercritique. Turing pose alors la question de savoir si cette analogie d'une pile super critique pourrait être étendue à un esprit humain puis à une machine. Il conclut qu'une telle analogie conviendrait en effet à l'esprit humain avec « Il semble bien qu'il y en ait une pour l'esprit humain. La majorité d'entre eux semblent être « sous-critiques », c'est-à-dire correspondre dans cette taille. Une idée présentée à un tel esprit donnera lieu en moyenne à moins d'une idée en réponse. Une proportion infime est supercritique. Une idée présentée à un tel esprit qui peut donner lieu à toute une « théorie » composée d'éléments secondaires, tertiaires et des idées plus lointaines". Il demande enfin si une machine pourrait être rendue supercritique.

Turing mentionne alors que la tâche de pouvoir créer une machine qui pourrait jouer au jeu d'imitation est une tâche de programmation et il postule que d'ici la fin du siècle il sera en effet technologiquement possible de programmer une machine pour jouer au jeu. Il mentionne ensuite que dans le processus d'essayer d'imiter un esprit humain adulte, il devient important de considérer les processus qui conduisent l'esprit adulte à être dans son état actuel ; qu'il résume ainsi :

1. L'état initial de l'esprit, disons à la naissance,
2. L'éducation à laquelle il a été soumis,
3. Autre expérience, à ne pas qualifier d'éducation, à laquelle il a été soumis.

Compte tenu de ce processus, il se demande s'il serait plus approprié de programmer l'esprit d'un enfant plutôt que celui d'un adulte, puis de soumettre l'esprit de l'enfant à une période d'éducation. Il compare l'enfant à un cahier nouvellement acheté et suppose qu'en raison de sa simplicité, il serait plus facile à programmer. Le problème se décompose alors en deux parties, la programmation d'un esprit d'enfant et son processus d'éducation. Il mentionne qu'un esprit d'enfant ne serait pas attendu comme souhaité par l'expérimentateur (programmeur) à la première tentative. Un processus d'apprentissage qui implique une méthode de récompense et de punition doit être en place pour sélectionner les modèles souhaitables dans l'esprit. Tout ce processus, mentionne Turing, est dans une large mesure similaire à celui de l'évolution par sélection naturelle où les similitudes sont :

Structure de la machine enfant = matériel héréditaire
Changements de la machine enfant = mutations
Sélection naturelle = jugement de l'expérimentateur

Suite à cette discussion, Turing aborde certains aspects spécifiques de la machine d'apprentissage :

  • Nature de la complexité inhérente : la machine enfant pourrait être une machine aussi simple que possible, maintenant simplement la cohérence avec les principes généraux, ou la machine pourrait être une machine avec un système complet d'inférence logique qui y est programmé. Ce système plus complexe est expliqué par Turing comme « ..serait tel que le magasin des machines serait largement occupé par des définitions et des propositions . déclarations données par une autorité, expressions ayant la forme logique de proposition mais pas de valeur de croyance. Certaines propositions peuvent être qualifiées d'"impératifs". l'action a lieu automatiquement.". Malgré ce système logique intégré, l'inférence logique programmée ne serait pas formelle, mais plutôt pragmatique. De plus, la machine s'appuierait sur son système logique intégré par une méthode d'« induction scientifique ».
  • Ignorance de l'expérimentateur : une caractéristique importante d'une machine d'apprentissage que Turing souligne est l'ignorance de l'enseignant de l'état interne des machines pendant le processus d'apprentissage. Ceci contraste avec une machine à états discrets classique où l'objectif est d'avoir une compréhension claire de l'état interne de la machine à chaque instant du calcul. La machine sera considérée comme faisant des choses que nous ne pouvons souvent pas comprendre ou quelque chose que nous considérons comme complètement aléatoire. Turing mentionne que ce caractère spécifique confère à une machine un certain degré de ce que nous considérons comme de l'intelligence, dans la mesure où le comportement intelligent consiste en un écart par rapport au déterminisme complet du calcul conventionnel mais seulement tant que l'écart ne donne pas lieu à des boucles inutiles. ou comportement aléatoire.
  • L'importance du comportement aléatoire : bien que Turing nous avertisse du comportement aléatoire, il mentionne que l'inculcation d'un élément d'aléatoire dans une machine d'apprentissage serait utile dans un système. Il mentionne que cela pourrait être utile lorsqu'il pourrait y avoir plusieurs réponses correctes ou lorsqu'il pourrait être tel qu'une approche systématique étudierait plusieurs solutions insatisfaisantes à un problème avant de trouver la solution optimale qui entraînerait le processus systématique inefficace. Turing mentionne également que le processus d'évolution emprunte le chemin de mutations aléatoires afin de trouver des solutions qui profitent à un organisme, mais il admet également que dans le cas de l'évolution, la méthode systématique de recherche d'une solution ne serait pas possible.

Turing conclut en spéculant sur un moment où les machines rivaliseront avec les humains sur de nombreuses tâches intellectuelles et suggère des tâches qui pourraient être utilisées pour démarrer. Turing suggère ensuite que des tâches abstraites telles que jouer aux échecs pourraient être un bon point de départ pour une autre méthode qu'il considère comme « ..il est préférable de fournir à la machine les meilleurs organes sensoriels que l'argent puisse acheter, puis de lui apprendre à comprendre et à parle anglais.".

Un examen du développement de l' intelligence artificielle qui a suivi révèle que la machine d'apprentissage a pris le chemin abstrait suggéré par Turing comme dans le cas de Deep Blue , un ordinateur de jeu d'échecs développé par IBM et qui a battu le champion du monde Garry Kasparov (bien que , cela aussi est controversé) et les nombreux jeux d'échecs informatiques qui peuvent surpasser la plupart des amateurs. Quant à la deuxième suggestion de Turing, elle a été comparée par certains auteurs à un appel à la recherche d'un simulacre du développement cognitif humain. Et de telles tentatives pour trouver les algorithmes sous-jacents par lesquels les enfants apprennent les caractéristiques du monde qui les entoure ne font que commencer.

Remarques

Les références

Liens externes