Histoire et évolution de l'Intelligence Artificielle E-Book

Marco Casella

• Herausgeber: Marco Casella
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Sprache: Französisch
• Veröffentlichungsjahr: 2014

Beschreibung

Ce livre, divisé en dix-neuf chapitres, fournit un panorama historique de la science des «ordinateurs intelligents ».

Leseprobe

Marco Casella

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Table des matières

Introduction

Vers l’ordinateur «intelligent»

La «pensée mécanique»

La simulation du cerveau sur l’ordinateur

Des stratégies satisfaisantes

L’évolution des heuristiques : avant et après Dartmouth

La questions des neurones

Les approches sémantiques

Généralité et connaissance

Les parcours de la logique

Problèmes de bon sens

Contre la logique

La vision artificielle

Vieux et nouveaux projets

Les architectures : science cognitive et connexionnisme

L’Intelligence Artificielle et les énigmes de l’esprit

Les orientations de la recherche depuis la fin des années ‘80

La nouvelle IA

Les paradigmes pour une science

Introduction

L’étude l’Intelligence Artificielle a une histoire récente. Sa date de naissance est considérée, à l’unanimité, comme le 1956. Cependant, il n’y a aucun accord sur la définition de son programme de recherche comme discipline scientifique.

Parmi plusieurs philosophes et chercheurs du secteur, il y a un scepticisme assez diffusé sur la même possibilité de considérer l’Intelligence Artificielle (IA dorénavant) comme une science. Dans une interprétation «faible» (pour utiliser un terme qui a été rendu canonique par John Searle), elle apparaît plutôt comme une pratique expérimentale, entre l’informatique et l’ingénierie. Son but serait la construction d’artefacts avec des performances susceptible d’aider ou d’assister l’homme (et, dans certains cas, le remplacer) à résoudre des tâches théoriques ou pratiques de complexité différente.

Dans cette perspective, l’IA est vue comme le point d’arrivée d’un processus évolutif qui a permis d’étendre l’automation de plusieurs activités du travail manuel à plusieurs activités du travail intellectuel, telles que l’élaboration de calculs complexes, le contrôle et la planification, la consultation spécialisée en certaines performances professionnelles. Du moment qu’il s’agit de travail intellectuel, on ne peut pas ne pas parler d’«intelligence», mais il devient difficile ou discutable de préciser la nature de cette intelligence puisque ce travail est complètement «automatique». D’ailleurs, c’est là l’origine du paradoxe sur lequel on a insisté quelquefois : dès qu’une performance du travail intellectuel est reproduite par un artefact, elle n’apparaît plus comme une fonction vraiment intelligente.

Selon un autre point de vue, l’IA peut nourrir l’ambition d’être une science, cette fois des principes généraux de l’intelligence et de la connaissance (c’est-à-dire communs aux êtres humains et aux machines) mais elle a besoin de l’apport décisif de la logique pour pouvoir assumer ce statut à tous les effets : un peu comment on dit de la physique, qui a eu besoin de la mathématique pour se développer comme science. Donc, le problème de l’IA consiste premièrement à trouver la logique, ou les logiques, pertinentes à ses buts.

C’est encore différente la perspective qui voit l’IA se définir plutôt en rapport aux recherches sur l’intelligence naturelle. Les choses se compliquent là parce que l’intelligence naturelle n’est pas, à son tour, un domaine bien défini, et la psychologie, la discipline traditionnellement députée à son étude, a souvent vécu son statut de science de façon assez conflictuelle. Plus récemment, après avoir remanié l’idée que l’esprit puisse constituer un objet d’enquête indépendant du cerveau, plusieurs tendances de l’IA intéressées à l’esprit sont conduites à faire face aux résultats et aux méthodes d’une autre science, la neurologie (ou encore neuroscience).

Il est intéressant de remarquer comment déjà Alan Turing – figure mythique dans l’histoire de l’IA, bien qu’il ait disparu deux années avant de la naissance officielle de la nouvelle discipline – s’était mesuré avec les problèmes primaires qui ont donné lieu aux plusieurs interprétations du programme de recherche de l’IA. La machine abstraite célèbre, qui porte le nom de Turing et sa thèse sur la nature de la calculabilité de 1935 se basaient sur une prémisse tout à fait originale par rapport à d’autres formulations équivalentes : celle de donner une description mécanique, en se rapportant au comportement d’un être humain qui l’exécute. Après celle qui nous pourrons appeler la réalisation physique de sa machine abstraite, avec l’avènement des premiers ordinateurs digitaux, Turing discuta les objections à la possibilité d’une «machine intelligente» qui se basaient sur l’inconciliabilité de la notion d’«automatisme» et d’«intelligence». Dans le XIXème siècle, il aurait peut-être pu être un évêque à lui formuler des objections de ce type.

Dans son époque, Turing – comment Hodges a rappelé (1983) – trouva un des ses opposants principaux dans un neurologue, Geoffrey Jefferson, qui objectait que la logique était inutile pour l’étude de l’esprit humain et qu’il était impossible de reproduire les caractéristiques de ce dernier dans un artefact non biologique, c’est-à-dire en abstrayant du cerveau et, plus en général, du corps. On peut dire que c’est un inventaire partiel mais efficace des problèmes principaux avec lesquels l’IA se mesurera au cours de son histoire.

Même si la cybernétique avait fait sa partie à remanier l’opposition entre les notions d’automatisme et d’intelligence, il avait été la construction des premiers ordinateurs digitaux à suggérer une façon pour la rediscuter de nouveau. Dans cette analyse des développements de l’IA, on suivra donc celle qui semble être la voie royale des ses origines, marquée par les étapes de la construction de l’ordinateur qui ont permis d’y penser comme à une machine intelligente, en conjuguant deux termes traditionnellement assez loin l’un de l’autre. 

Vers l’ordinateur «intelligent»

«Si Babbage était vécu soixante-quinze années après, je serais sans travail» : il semble que le physicien Howard Aiken (1900-1973) disait ça devant sa machine, l’ordinateur Mark I, ou Automatic Sequence Controlled Calculator, complété à Harvard en février de 1944. Il s’agissait d’une machine constituée par des relais électromagnétiques, capable d’effectuer des calculs numériques sur des chiffres codifiés en représentation décimale. Comme la célèbre «machine analytique», jamais réalisée mais projetée en tous les particuliers en 1837 par le mathématicien anglais Charles Babbage (1791-1871), l’ordinateur de Aiken se basait sur l’idée de machine à programme : une fois que toutes les instructions pour exécuter un calcul étaient codifiées sous forme binaire sur une bande perforée de papier, elles pouvaient être effectuées en séquence de façon automatique, c’est-à-dire sans l’intervention de l’opérateur humain.