{"id":6387,"date":"2023-04-02T16:02:30","date_gmt":"2023-04-02T16:02:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/guinee-equatoriale\/politique\/intelligence-artificielle-consciente-le-retour-dun-fantasme"},"modified":"2023-04-02T16:40:30","modified_gmt":"2023-04-02T16:40:30","slug":"intelligence-artificielle-consciente-le-retour-dun-fantasme","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/guinee-equatoriale\/toutes-les-actualites\/intelligence-artificielle-consciente-le-retour-dun-fantasme","title":{"rendered":"Intelligence artificielle consciente : le retour d\u2019un fantasme"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Guinee Equatoriale. <\/strong><\/span>Cet article est extrait du mensuel Sciences et Avenir \u2013 La Recherche n\u00b0914, date\u0301 avril 2023.<\/p>\n

Pre\u0300s de 100 millions d\u2019utilisateurs en deux mois ! Dans la courte histoire d\u2019Internet, ChatGPT fait voler en e\u0301clats tous les records d\u2019adoption d\u2019un nouveau service (TikTok avait atteint ce seuil en neuf mois, Instagram en plus de deux ans). Depuis sa mise en ligne en novembre 2022, cet agent conversationnel (chatbot) ne cesse de fasciner.<\/p>\n

Il a e\u0301te\u0301 conc\u0327u par la socie\u0301te\u0301 OpenAI, dont Sciences et Avenir e\u0301voquait la cre\u0301ation, entre autres par un certain Elon Musk, de\u0300s 2016 : \u00ab Un organisme au soutien de projets d\u2019intelligences artificielles \u2018amicales’ \u00bb, e\u0301crivions-nous alors (lire n\u00b0 838). Aujourd\u2019hui, ChatGPT manifeste une aisance langagie\u0300re ine\u0301dite. On en viendrait presque a\u0300 se demander s\u2019il comprend bel et bien ce qu\u2019il dit et ce qu\u2019on lui dit… La question est loin d\u2019e\u0302tre de pure forme.<\/p>\n

En aou\u0302t 2022, le Center for Data Science de l\u2019Universite\u0301 de New York (E\u0301tats-Unis) a publie\u0301 les re\u0301sultats d\u2019un sondage effectue\u0301 aupre\u0300s de 327 experts en traitement du langage naturel, dans le contexte de l\u2019apparition des grands mode\u0300les de langage et des intelligences artificielles (IA) ge\u0301ne\u0301ratives capables de traiter un volume gigantesque de donne\u0301es, tel GPT-3 a\u0300 la base de ChatGPT. Surprise : pour 51 % d\u2019entre eux, une IA pourrait un jour e\u0302tre doue\u0301e d\u2019une vraie compre\u0301hension. Et 67 % estiment que cela pourra e\u0302tre re\u0301alisable en l\u2019exposant a\u0300 d\u2019autres types de donne\u0301es (comme des images) comple\u0301tant le texte. Ce n\u2019est pas tout : a\u0300 57 %, ces spe\u0301cialistes voient les progre\u0300s actuels comme \u00ab un pas significatif vers le de\u0301veloppement d\u2019une IA ge\u0301ne\u0301rale \u00bb. C\u2019est-a\u0300-dire une IA e\u0301quivalente a\u0300 l\u2019intelligence humaine.<\/p>\n

De la\u0300 a\u0300 l\u2019imaginer dote\u0301e d\u2019une conscience d\u2019elle-me\u0302me, il n\u2019y a qu\u2019un pas… qu\u2019un inge\u0301nieur de Google, Blake Lemoine, a alle\u0300grement franchi ! En juin 2022, alors qu\u2019il travaillait sur LaMDA, la technologie maison de chatbot, il a affirme\u0301 qu\u2019elle avait montre\u0301 sa capacite\u0301 a\u0300 ressentir et pouvait pre\u0301tendre au statut de vraie personne. A\u0300 l\u2019appui de ses dires, il a publie\u0301 de larges extraits de ses e\u0301changes avec LaMDA… avant d\u2019e\u0302tre licencie\u0301. Pour Google, l\u2019inge\u0301nieur a outrepasse\u0301 les pre\u0301cautions de rigueur, en me\u0302me temps qu\u2019il a enfreint la politique de confidentialite\u0301 de la socie\u0301te\u0301.<\/p>\n

Difficile de de\u0301finir ce qu\u2019est la conscience<\/b><\/p>\n

En re\u0301alite\u0301, la question d\u2019une conscience de la machine est aussi ancienne que la conception des algorithmes. Le mathe\u0301maticien britannique Alan Turing en 1950 et les fondateurs de l\u2019intelligence artificielle comme discipline de recherche en 1956 envisageaient de\u0301ja\u0300 que la machine devienne un jour l\u2019e\u0301gal de l\u2019humain. Et depuis 2012, les re\u0301seaux de neurones et l\u2019intelligence artificielle dite statistique (le deep learning), qui apprennent a\u0300 partir de donne\u0301es pour accomplir une ta\u0302che, font des merveilles. Mais des outils aussi fascinants que ChatGPT ou les ge\u0301ne\u0301rateurs d\u2019images a\u0300 partir d\u2019instructions textuelles comme Dall-E 2, d\u2019Open AI e\u0301galement, ou Midjourney (voir S. et A. n\u00b0 909, novembre 2022), marquent un nouveau cap. \u00ab C\u2019est encore accentue\u0301 par le fait que ces applications sont lie\u0301es au langage, souligne Se\u0301bastien Konieczny, directeur de recherche au Centre de recherche en informatique de Lens (Universite\u0301 d\u2019Artois, CNRS). Auparavant, quand une machine arrivait a\u0300 re\u0301soudre un proble\u0300me de raisonnement ou battait un champion d\u2019e\u0301checs ou de go, c\u2019e\u0301tait impressionnant mais cela s\u2019arre\u0302tait la\u0300. Cette fois, la machine parle : on peut tre\u0300s vite fantasmer. \u00bb<\/p>\n

Or, ces progre\u0300s agissent surtout comme un leurre. D\u2019abord, parce qu\u2019il est difficile de de\u0301finir ce qu\u2019est la conscience. \u00ab Les spe\u0301cialistes de neurosciences sont extre\u0302mement prudents dans l\u2019utilisation de ce terme. Ils travaillent sur les circuits neuronaux, les diffe\u0301rentes fonctions du cerveau, le syste\u0300me nerveux, mais on voit tre\u0300s peu de publications sur le concept de conscience. Et sur le plan philosophique, c\u2019est tout aussi flou \u00ab , remarque Raja Chatila, chercheur a\u0300 l\u2019Institut des syste\u0300mes intelligents et de robotique (CNRS, Sorbonne Universite\u0301, Inserm).<\/p>\n

Un outil fonde\u0301 sur le mode\u0300le statistique<\/b><\/p>\n

Dans son acception la plus simple, la conscience d\u2019une IA combinerait l\u2019aptitude de cette dernie\u0300re a\u0300 se situer dans le temps et l\u2019espace, a\u0300 comprendre ce qu\u2019elle fait et ce qu\u2019elle dit et a\u0300 en e\u0301valuer les conse\u0301quences. \u00ab Me\u0302me ces choses-la\u0300, nous ne parvenons pas a\u0300 construire des syste\u0300mes qui les re\u0301alisent de manie\u0300re satisfaisante \u00ab , pre\u0301vient Jean-Paul Delahaye, du Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille. A\u0300 l\u2019Universite\u0301 Columbia de New York (E\u0301tats-Unis), les chercheurs du Creative Machines Lab estiment ne\u0301anmoins pouvoir simuler une sorte de conscience en l\u2019associant a\u0300 la notion de corps, en l\u2019occurrence celui de robots. Ils travaillent sur la perception que des machines mate\u0301rielles \u2013 et pas seulement logicielles \u2013 peuvent avoir de leur propre morphologie dans l\u2019espace. Mais cette approche reste encore re\u0301ductrice (voir encadre\u0301 ci-dessous).<\/p>\n

L\u2019histoire de l\u2019IA montre que les pre\u0301visions accompagnant chaque progre\u0300s scientifique ont rarement e\u0301te\u0301 corrobore\u0301es par les faits. Ce qui tend a\u0300 prouver que le fonctionnement du cerveau humain et ce qu\u2019est l\u2019intelligence humaine sont encore mal compris. Difficile dans ces conditions de pouvoir les simuler parfaitement par informatique. \u00ab Concernant l\u2019IA, poursuit Jean-Paul Delahaye, nous n\u2019avons pas imagine\u0301 a\u0300 quel point certaines choses e\u0301taient difficiles, en particulier faire des machines dote\u0301es d\u2019une sorte de conscience ou me\u0302me faire des robots capables de conduire correctement une voiture. A\u0300 l\u2019inverse, nous n\u2019avions pas imagine\u0301 que des robots traduiraient a\u0300 peu pre\u0300s correctement certains morceaux de textes, joueraient aux e\u0301checs et battraient des champions du monde. \u00bb<\/p>\n

Mais l\u2019e\u0301cueil principal a\u0300 l\u2019ave\u0300nement d\u2019une IA consciente est paradoxalement lie\u0301 aux progre\u0300s fulgurants re\u0301alise\u0301s depuis dix ans avec l\u2019approche statistique des re\u0301seaux de neurones. Les re\u0301sultats sont tels que ces me\u0301thodes ont fini par mobiliser un tre\u0300s grand nombre de chercheurs (et de financements) et par devenir, a\u0300 tort, quasi synonymes d\u2019intelligence artificielle. \u00ab Les re\u0301seaux de neurones sont tre\u0300s bons pour faire de la perception, de l\u2019interpre\u0301tation d\u2019images, de textes, e\u0301ventuellement de la ge\u0301ne\u0301ration de contenus. En la matie\u0300re, ce sont des outils dont on ne peut pas se passer, re\u0301sume Se\u0301bastien Konieczny. Ils apprennent et aboutissent a\u0300 un re\u0301sultat, mais globalement on ne sait pas expliquer pourquoi. \u00bb<\/p>\n

Outre le de\u0301veloppement d\u2019algorithmes spe\u0301cifiques, l\u2019essor de ces me\u0301thodes est e\u0301troitement lie\u0301 a\u0300 Internet et a\u0300 la profusion des donne\u0301es qu\u2019on y trouve. C\u2019est ce qui permet de constituer d\u2019e\u0301normes bases d\u2019images, de sons, de textes pour entrai\u0302ner les algorithmes. \u00ab Ils sont programme\u0301s pour chercher des corre\u0301lations, explique Raja Chatila. Cela va aboutir a\u0300 ce qu\u2019on appelle des pre\u0301dictions. Quand une nouvelle donne\u0301e arrive, elle est interpre\u0301te\u0301e compte tenu de la corre\u0301lation construite par le mode\u0300le : l\u2019algorithme va reconnai\u0302tre un verre parce que l\u2019objet ressemble aux images de verres de\u0301ja\u0300 vues. Mais il ne sait pas ce qu\u2019est un verre. \u00bb<\/p>\n

En cause : la difficulte\u0301 a\u0300 tenir compte du contexte. En matie\u0300re de traduction, par exemple, un outil fonde\u0301 sur les me\u0301thodes statistiques ne ve\u0301rifie pas ce qu\u2019il a traduit dans les pages pre\u0301ce\u0301dentes comme le ferait un humain, pour traquer d\u2019e\u0301ventuelles incohe\u0301rences. Il est aussi tre\u0300s difficile d\u2019inte\u0301grer des re\u0300gles et des contraintes a\u0300 un mode\u0300le statistique, la\u0300 ou\u0300 un humain parle et agit selon des normes sociales et le\u0301gales. D\u2019ou\u0300 des pe\u0301ripe\u0301ties retentissantes comme celle du chatbot Tay, de Microsoft, sur Twitter en 2016. En discutant avec lui, les internautes avaient re\u0301ussi, a\u0300 dessein, a\u0300 lui faire tenir des propos racistes et sexistes. Mi-novembre 2022, c\u2019est l\u2019outil Galactica de Meta qui e\u0301tait pris en de\u0301faut. Des chercheurs ont pu lui faire cre\u0301er des textes vantant les bienfaits de manger du verre pile\u0301 ou les avantages de l\u2019antise\u0301mitisme. Ces applications ne savent pas, litte\u0301ralement, ce qu\u2019elles disent.<\/p>\n

Des robots pilote\u0301s par \u00ab automode\u0301lisation \u00bb<\/b><\/p>\n

Un robot qui a l\u2019image de lui-me\u0302me : a\u0300 la croise\u0301e de l\u2019informatique, des sciences physiques et de la biologie, le Creative Machines Lab de l\u2019Universite\u0301 Columbia (E\u0301tats-Unis) de\u0301veloppe le concept d\u2019automode\u0301lisation. Le principe consiste a\u0300 donner a\u0300 un robot une sorte de perception de ses mouvements. Le laboratoire a de\u0301taille\u0301 son dernier projet en juillet 2022 dans Science Robotics.<\/p>\n

Lors d\u2019une phase d\u2019apprentissage, un bras robotise\u0301 a\u0300 quatre degre\u0301s de liberte\u0301 s\u2019agite au hasard en tous sens pendant quelques secondes, filme\u0301 sous cinq angles diffe\u0301rents. A\u0300 chaque posture sont enregistre\u0301s les angles de chaque articulation et une mode\u0301lisation 3D en nuage de points de la machine. Le tout constitue une base de donne\u0301es qui entrai\u0302ne le robot a\u0300 savoir comment va se traduire dans l\u2019espace tel mouvement d\u2019articulation. Sans capteur, il parvient a\u0300 obtenir une image entie\u0300re de lui-me\u0302me avant de se mouvoir, en une simulation de proprioception. Lors des tests, la machine a re\u0301ussi non seulement a\u0300 re\u0301aliser les ta\u0302ches vise\u0301es, mais aussi a\u0300 le faire en e\u0301vitant un obstacle. Pour l\u2019e\u0301quipe, ce dispositif est \u00ab similaire a\u0300 la faculte\u0301 naturelle de l\u2019humain a\u0300 \u2018voir dans sa propre te\u0302te\u2019 si son corps passe dans un espace e\u0301troit \u00ab .<\/p>\n

Le bras robotise\u0301 attrape des billes pour les de\u0301poser dans un verre gra\u0302ce a\u0300 la perception qu\u2019il a de sa propre morphologie. Cre\u0301dit : CREATIVE MACHINE LAB<\/p>\n

Simuler un raisonnement gra\u0302ce a\u0300 l\u2019approche symbolique<\/b><\/p>\n

C\u2019est pourquoi certains chercheurs insistent sur l\u2019inte\u0301re\u0302t d\u2019intensifier les travaux en utilisant une autre approche : l\u2019intelligence artificielle dite symbolique. Dans les laboratoires, elle e\u0301tait me\u0302me l\u2019approche dominante avant les succe\u0300s de l\u2019apprentissage profond. \u00ab L\u2019IA symbolique fonctionne selon des descriptions et des re\u0300gles e\u0301crites bien pre\u0301cises que le programmeur comprend \u00ab , note Jean-Paul Delahaye. Le code me\u0302me permet de savoir pourquoi une IA a dit ou fait une chose, pourquoi elle a raison ou elle se trompe. Ce qui revient a\u0300 simuler un raisonnement.<\/p>\n

Les voitures autonomes sont loin de fonctionner uniquement avec du deep learning. Leur syste\u0300me embarque des re\u0300gles de simulation physique ou le code de la route, qui rele\u0300vent de l\u2019IA symbolique. Cette approche serait-elle plus a\u0300 me\u0302me de simuler une conscience des machines ? La clef, si elle existe, se trouve probablement dans une hybridation symbolique-statistique. En attendant d\u2019y parvenir, demeure une question : qu\u2019apporterait une IA consciente ? \u00ab Le but de l\u2019IA est surtout de fournir des programmes utiles, estime Se\u0301bastien Konieczny. Si un chatbot ge\u0301ne\u0300re du texte de manie\u0300re naturelle, on peut imaginer de l\u2019inte\u0301grer a\u0300 un robot compagnon, et ce sera plus agre\u0301able et plus utile pour l\u2019interaction que de converser avec Siri. Qu\u2019il soit vraiment conscient, c\u2019est pluto\u0302t une question philosophique. \u00bb<\/p>\n

En 1966 de\u0301ja\u0300, l\u2019effet Eliza<\/b><\/p>\n

La propension a\u0300 pre\u0302ter conscience et ressenti a\u0300 une IA porte un nom : l\u2019effet Eliza. Conc\u0327u en 1966 par Joseph Weizenbaum, chercheur en informatique au Massachusetts Institute of Technology (E\u0301tats-Unis), Eliza e\u0301tait un agent conversationnel en langage naturel simulant un psychothe\u0301rapeute roge\u0301rien : une me\u0301thode qui consiste a\u0300 re\u0301pe\u0301ter, sous forme de questions, ce que vient de dire un patient pour l\u2019amener a\u0300 pre\u0301ciser ses propos. Surpris de voir que des utilisateurs croyaient vraiment parler a\u0300 un interlocuteur doue\u0301 d\u2019empathie, Joseph Weizenbaum publiera dix ans plus tard \u00ab Computer Power and Human Reason \u00bb pour tempe\u0301rer les fantasmes et insister sur les limites de l\u2019IA.<\/p>\n

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Africa-Press – Guinee Equatoriale. Cet article est extrait du mensuel Sciences et Avenir \u2013 La Recherche n\u00b0914, date\u0301 avril 2023. Pre\u0300s de 100 millions d\u2019utilisateurs en deux mois ! 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