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Intelligence artificielle

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L’intelligence artificielle ( IA ) est l’intelligence démontrée par les machines , par opposition à l’ intelligence naturelle dont font preuve les animaux, y compris les humains . La recherche en IA a été définie comme le domaine d’étude des agents intelligents , qui fait référence à tout système qui perçoit son environnement et entreprend des actions qui maximisent ses chances d’atteindre ses objectifs. [un]

Le terme « intelligence artificielle » était auparavant utilisé pour décrire des machines qui imitent et affichent des compétences cognitives « humaines » associées à l’ esprit humain , telles que « l’apprentissage » et la « résolution de problèmes ». Cette définition a depuis été rejetée par les grands chercheurs en IA qui décrivent désormais l’IA en termes de rationalité et d’action rationnelle, ce qui ne limite pas la façon dont l’intelligence peut être articulée. [c]

Les applications d’intelligence artificielle comprennent les moteurs de recherche Web avancés (par exemple, Google ), les systèmes de recommandation (utilisés par YouTube , Amazon et Netflix ), la compréhension de la parole humaine (comme Siri et Alexa ), les voitures autonomes (par exemple Tesla ), la prise de décision automatisée et concourir au plus haut niveau dans les systèmes de jeu stratégiques (comme les échecs et le Go ). [2] [ citation nécessaire ]À mesure que les machines deviennent de plus en plus performantes, les tâches considérées comme nécessitant de l'”intelligence” sont souvent retirées de la définition de l’IA, un phénomène connu sous le nom d’ effet IA . [3] Par exemple, la reconnaissance optique de caractères est souvent exclue des choses considérées comme de l’IA, [4] étant devenue une technologie de routine. [5]

L’intelligence artificielle a été fondée en tant que discipline universitaire en 1956, et dans les années qui ont suivi, a connu plusieurs vagues d’optimisme, [6] [7] suivies de déception et de la perte de financement (connu sous le nom d’« hiver de l’IA »), [8] [9] suivi de nouvelles approches, de succès et de financements renouvelés. [7] [10] La recherche sur l’IA a essayé et rejeté de nombreuses approches différentes depuis sa création, notamment la simulation du cerveau, la modélisation de la résolution de problèmes humains , la logique formelle , de grandes bases de données de connaissances et l’imitation du comportement animal. Dans les premières décennies du 21e siècle, l’ apprentissage automatique hautement mathématique et statistiquea dominé le domaine, et cette technique s’est avérée très efficace, aidant à résoudre de nombreux problèmes difficiles dans l’industrie et le milieu universitaire. [11] [10]

Les différents sous-domaines de la recherche en IA sont centrés sur des objectifs particuliers et l’utilisation d’outils particuliers. Les objectifs traditionnels de la recherche en IA comprennent le raisonnement , la représentation des connaissances , la planification , l’apprentissage , le traitement du langage naturel , la perception et la capacité de déplacer et de manipuler des objets. [c] L’intelligence générale (la capacité à résoudre un problème arbitraire) fait partie des objectifs à long terme du domaine. [12] Pour résoudre ces problèmes, les chercheurs en IA ont adapté et intégré un large éventail de techniques de résolution de problèmes, notamment la recherche et l’optimisation mathématique, la logique formelle, les réseaux de neurones artificiels., et des méthodes basées sur les statistiques , les probabilités et l’ économie . L’IA s’appuie également sur l’informatique , la psychologie , la linguistique , la philosophie et bien d’autres domaines.

Le domaine a été fondé sur l’hypothèse que l’intelligence humaine “peut être décrite avec une telle précision qu’une machine peut être conçue pour la simuler”. [d] Cela a soulevé des arguments philosophiques sur l’esprit et les conséquences éthiques de la création d’êtres artificiels dotés d’une intelligence de type humain; ces questions ont déjà été explorées par le mythe , la fiction et la philosophie depuis l’antiquité. [14] Des écrivains de science-fiction et des futurologues ont depuis suggéré que l’IA pourrait devenir un Risque existentiel pour l’humanité si ses capacités rationnelles ne sont pas supervisées. [15] [16]

Histoire

Didrachme en argent de Crète représentant Talos , un ancien automate mythique doté d’une intelligence artificielle

Les êtres artificiels dotés d’intelligence sont apparus comme des dispositifs de narration dans l’Antiquité [17] et ont été courants dans la fiction, comme dans Frankenstein de Mary Shelley ou RUR de Karel Čapek [18] Ces personnages et leurs destins ont soulevé bon nombre des mêmes problèmes actuellement discutés dans l’ éthique de l’intelligence artificielle . [19]

L’étude du raisonnement mécanique ou « formel » a commencé avec les philosophes et les mathématiciens dans l’Antiquité. L’étude de la logique mathématique a conduit directement à la théorie du calcul d’ Alan Turing , qui suggérait qu’une machine, en mélangeant des symboles aussi simples que “0” et “1”, pouvait simuler n’importe quel acte concevable de déduction mathématique. Cette idée que les ordinateurs numériques peuvent simuler n’importe quel processus de Raisonnement formel est connue sous le nom de thèse de Church-Turing . [20]

La thèse de Church-Turing, ainsi que des découvertes concomitantes en neurobiologie , en théorie de l’information et en cybernétique , ont conduit les chercheurs à envisager la possibilité de construire un cerveau électronique. [21] Le premier travail qui est maintenant généralement reconnu comme IA était la conception formelle de 1943 de McCullouch et Pitts pour les “neurones artificiels” complets de Turing . [22]

Lorsque l’accès aux ordinateurs numériques est devenu possible au milieu des années 1950, la recherche sur l’IA a commencé à explorer la possibilité que l’intelligence humaine puisse être réduite à une manipulation de symboles étape par étape, connue sous le nom d’ IA symbolique ou GOFAI . Les approches basées sur la cybernétique ou les réseaux de neurones artificiels ont été abandonnées ou reléguées au second plan.

Le domaine de la recherche sur l’IA est né lors d’ un atelier au Dartmouth College en 1956. [e] [25] Les participants sont devenus les fondateurs et les leaders de la recherche sur l’IA. [f] Eux et leurs étudiants ont produit des programmes que la presse a qualifiés d'”étonnants”: [g] les ordinateurs apprenaient des stratégies de dames , résolvaient des problèmes de mots en algèbre, prouvaient des théorèmes logiques et parlaient anglais. [h] [27] Au milieu des années 1960, la recherche aux États-Unis était fortement financée par le ministère de la Défense [28] et des laboratoires avaient été établis dans le monde entier. [29]

Les chercheurs des années 1960 et 1970 étaient convaincus que les approches symboliques finiraient par réussir à créer une machine dotée d’une intelligence artificielle générale et considéraient cela comme l’objectif de leur domaine. [30] Herbert Simon a prédit, “les machines seront capables, dans vingt ans, de faire n’importe quel travail qu’un homme peut faire”. [31] Marvin Minsky était d’accord, en écrivant, “dans une génération… le problème de créer ‘l’intelligence artificielle’ sera substantiellement résolu”. [32]

Ils n’ont pas reconnu la difficulté de certaines des tâches restantes. Les progrès ont ralenti et en 1974, en réponse aux critiques de Sir James Lighthill [33] et à la pression continue du Congrès américain pour financer des projets plus productifs , les gouvernements américain et britannique ont interrompu la recherche exploratoire en IA. Les années suivantes seront appelées plus tard un « hiver de l’IA », une période où l’obtention de financements pour des projets d’IA était difficile. [8]

Au début des années 1980, la recherche sur l’IA a été relancée par le succès commercial des systèmes experts [34] , une forme de programme d’IA qui simulait les connaissances et les compétences analytiques d’experts humains. En 1985, le marché de l’IA avait atteint plus d’un milliard de dollars. Dans le même temps, le projet informatique de cinquième génération du Japon a inspiré les gouvernements américain et britannique à rétablir le financement de la recherche universitaire . [7] Cependant, à partir de l’effondrement du marché des machines Lisp en 1987, l’IA est de nouveau tombée dans le discrédit et un deuxième hiver de plus longue durée a commencé. [9]

De nombreux chercheurs ont commencé à douter que l’ approche symbolique serait capable d’imiter tous les processus de la cognition humaine, en particulier la perception , la robotique, l’apprentissage et la reconnaissance des formes . Un certain nombre de chercheurs ont commencé à se pencher sur des approches “sous-symboliques” de problèmes spécifiques d’IA. [35] Les chercheurs en robotique , tels que Rodney Brooks , ont rejeté l’IA symbolique et se sont concentrés sur les problèmes d’ingénierie de base qui permettraient aux robots de se déplacer, de survivre et d’apprendre leur environnement. [i] L’intérêt pour les réseaux de neurones et le « connexionnisme » a été ravivé par Geoffrey Hinton ,David Rumelhart et d’autres au milieu des années 1980. [40] Des outils informatiques souples ont été développés dans les années 80, tels que les réseaux de neurones , les systèmes flous , la théorie des systèmes de Gray , le calcul évolutif et de nombreux outils tirés des statistiques ou de l’optimisation mathématique .

L’IA a progressivement restauré sa réputation à la fin des années 1990 et au début du 21e siècle en trouvant des solutions spécifiques à des problèmes spécifiques. La focalisation étroite a permis aux chercheurs de produire des résultats vérifiables, d’exploiter davantage de méthodes mathématiques et de collaborer avec d’autres domaines (tels que les statistiques , l’économie et les mathématiques ). [41] En 2000, les solutions développées par les chercheurs en intelligence artificielle étaient largement utilisées, bien que dans les années 1990, elles aient rarement été qualifiées d'”intelligence artificielle”. [11]

Des ordinateurs plus rapides , des améliorations algorithmiques et l’accès à de grandes quantités de données ont permis des avancées dans l’apprentissage automatique et la perception ; les méthodes d’ apprentissage en profondeur gourmandes en données ont commencé à dominer les critères de précision vers 2012 . [42] Selon Jack Clark de Bloomberg , 2015 a été une année charnière pour l’intelligence artificielle, le nombre de projets logiciels qui utilisent l’IA au sein de Google est passé d’une « utilisation sporadique » en 2012 à plus de 2 700 projets. [j] Il attribue cela à une augmentation des réseaux de neurones abordables, en raison d’une augmentation de l’infrastructure de cloud computing et d’une augmentation des outils de recherche et des ensembles de données. [10] Dans une enquête de 2017, une entreprise sur cinq a déclaré avoir “intégré l’IA dans certaines offres ou certains processus”. [43] Le volume de recherche sur l’IA (mesuré par le nombre total de publications) a augmenté de 50 % entre 2015 et 2019. [44]

De nombreux chercheurs universitaires se sont inquiétés du fait que l’IA ne poursuivait plus l’objectif initial de créer des machines polyvalentes et entièrement intelligentes. Une grande partie de la recherche actuelle implique l’IA statistique, qui est massivement utilisée pour résoudre des problèmes spécifiques, même des techniques très efficaces telles que l’apprentissage en profondeur . Cette préoccupation a conduit au sous-domaine de l’intelligence artificielle générale (ou «AGI»), qui comptait plusieurs institutions bien financées dans les années 2010. [12]

Objectifs

Le problème général de la simulation (ou de la création) de l’intelligence a été décomposé en sous-problèmes. Il s’agit de caractéristiques ou de capacités particulières que les chercheurs attendent d’un système intelligent. Les traits décrits ci-dessous ont reçu le plus d’attention. [c]

Raisonnement, résolution de problèmes

Les premiers chercheurs ont développé des algorithmes qui imitaient le raisonnement étape par étape que les humains utilisent lorsqu’ils résolvent des énigmes ou font des déductions logiques. [45] À la fin des années 1980 et 1990, la recherche sur l’IA avait développé des méthodes pour traiter des informations incertaines ou incomplètes, en utilisant des concepts de probabilité et d’économie . [46]

Beaucoup de ces algorithmes se sont avérés insuffisants pour résoudre de gros problèmes de raisonnement car ils ont connu une “explosion combinatoire”: ils sont devenus exponentiellement plus lents à mesure que les problèmes grossissaient. [47] Même les humains utilisent rarement la déduction étape par étape que les premières recherches sur l’IA pourraient modéliser. Ils résolvent la plupart de leurs problèmes en utilisant des jugements rapides et intuitifs. [48]

Représentation des connaissances

Une ontologie représente la connaissance comme un ensemble de concepts dans un domaine et les relations entre ces concepts.

La représentation des connaissances et l’ingénierie des connaissances [49] permettent aux programmes d’IA de répondre intelligemment aux questions et de faire des déductions sur des faits réels.

Une représentation de « ce qui existe » est une ontologie : l’ensemble des objets, relations, concepts et propriétés formellement décrits pour que les agents logiciels puissent les interpréter. [50] Les ontologies les plus générales sont appelées ontologies supérieures , qui tentent de fournir une base pour toutes les autres connaissances et agissent comme médiateurs entre les ontologies de domaine qui couvrent des connaissances spécifiques sur un domaine de connaissances particulier (domaine d’intérêt ou domaine de préoccupation). Un programme vraiment intelligent aurait également besoin d’accéder à des connaissances de bon sens ; l’ensemble des faits qu’une personne moyenne connaît. La sémantique d’une ontologie est généralement représentée dans une logique de description, telle que le langage d’ontologie Web. [51]

La recherche en IA a développé des outils pour représenter des domaines spécifiques, tels que des objets, des propriétés, des catégories et des relations entre objets ; [51] situations, événements, états et temps ; [52] causes et effets ; [53] connaissance sur la connaissance (ce que nous savons sur ce que les autres savent) ;. [54] raisonnement par défaut (les choses que les humains supposent être vraies jusqu’à ce qu’elles soient dites différemment et resteront vraies même lorsque d’autres faits changent); [55] ainsi que d’autres domaines. Parmi les problèmes les plus difficiles de l’IA figurent : l’étendue des connaissances de bon sens (le nombre de faits atomiques que la personne moyenne connaît est énorme) ; [56]et la forme sous-symbolique de la plupart des connaissances de sens commun (une grande partie de ce que les gens savent n’est pas représentée comme des “faits” ou des “déclarations” qu’ils pourraient exprimer verbalement). [48]

Les représentations formelles des connaissances sont utilisées dans l’indexation et la récupération basées sur le contenu, [57] l’ interprétation de scènes, [58] l’aide à la décision clinique, [59] la découverte de connaissances (extraction d’inférences “intéressantes” et exploitables à partir de grandes bases de données), [60] et d’autres domaines. . [61]

Planification

Un agent intelligent qui peut planifier fait une représentation de l’état du monde, fait des prédictions sur la façon dont ses actions vont le changer et fait des choix qui maximisent l’ utilité (ou la « valeur ») des choix disponibles. [62] Dans les problèmes de planification classiques, l’agent peut supposer que c’est le seul système agissant dans le monde, permettant à l’agent d’être certain des conséquences de ses actions. [63] Cependant, si l’agent n’est pas le seul acteur, il faut alors que l’agent raisonne dans l’incertitude, réévalue continuellement son environnement et s’adapte. [64] La planification multi-agents utilise la coopération et la concurrence de nombreux agents pour atteindre un objectif donné.Un tel comportement émergent est utilisé par les algorithmes évolutionnaires et l’intelligence en essaim . [65]

Apprentissage

L’apprentissage automatique (ML), un concept fondamental de la recherche en IA depuis la création du domaine, [k] est l’étude d’algorithmes informatiques qui s’améliorent automatiquement grâce à l’expérience. [l]

L’apprentissage non supervisé trouve des modèles dans un flux d’entrées. L’apprentissage supervisé nécessite un humain pour étiqueter d’abord les données d’entrée et se décline en deux variétés principales : la classification et la régression numérique.. La classification est utilisée pour déterminer à quelle catégorie quelque chose appartient – le programme voit un certain nombre d’exemples de choses de plusieurs catégories et apprendra à classer les nouvelles entrées. La régression est la tentative de produire une fonction qui décrit la relation entre les entrées et les sorties et prédit comment les sorties devraient changer à mesure que les entrées changent. Les classificateurs et les apprenants de régression peuvent être considérés comme des « approximateurs de fonction » essayant d’apprendre une fonction inconnue (éventuellement implicite) ; par exemple, un classificateur de spam peut être considéré comme apprenant une fonction qui fait correspondre le texte d’un e-mail à l’une des deux catégories, “spam” ou “pas de spam”. [69] En apprentissage par renforcementl’agent est récompensé pour les bonnes réponses et puni pour les mauvaises. L’agent classe ses réponses pour former une stratégie pour opérer dans son espace de problèmes. [70] L’ apprentissage par transfert se produit lorsque les connaissances acquises à partir d’un problème sont appliquées à un nouveau problème. [71]

La théorie de l’apprentissage informatique peut évaluer les apprenants en fonction de la complexité informatique , de la complexité de l’échantillon (la quantité de données requise) ou d’autres notions d’ optimisation . [72]

Traitement du langage naturel

Un arbre d’analyse représente la structure syntaxique d’une phrase selon une certaine grammaire formelle .

Le traitement du langage naturel (TAL) [73] permet aux machines de lire et de comprendre le langage humain. Un système de traitement du langage naturel suffisamment puissant permettrait des interfaces utilisateur en langage naturel et l’acquisition de connaissances directement à partir de sources écrites par l’homme, telles que les textes des fils de presse. Certaines applications simples de la PNL incluent la recherche d’ informations , la réponse aux questions et la traduction automatique . [74]

L’IA symbolique a utilisé une syntaxe formelle pour traduire la structure profonde des phrases en logique . Cela n’a pas produit d’applications utiles, en raison de l’ indocilité de la logique [47] et de l’étendue des connaissances de bon sens. [56] Les techniques statistiques modernes comprennent les fréquences de cooccurrence (la fréquence à laquelle un mot apparaît près d’un autre), la “recherche de mots clés” (recherche d’un mot particulier pour récupérer des informations), l’apprentissage en profondeur basé sur le transformateur (qui trouve des modèles dans le texte), et autres. [75] Ils ont atteint une précision acceptable au niveau de la page ou du paragraphe et, d’ici 2019, pourraient générer un texte cohérent.[76]

Perception

La détection de caractéristiques (illustrée : détection des contours ) aide l’IA à composer des structures abstraites informatives à partir de données brutes.

La perception de la machine [77] est la capacité d’utiliser les entrées de capteurs (tels que des caméras, des microphones, des signaux sans fil et des capteurs lidar , sonar, radar et tactiles actifs ) pour déduire des aspects du monde. Les applications incluent la reconnaissance vocale , [78] la reconnaissance faciale et la reconnaissance d’objets . [79]

La vision par ordinateur est la capacité d’analyser les données visuelles. [80]

Mouvement et manipulation

L’IA est largement utilisée en robotique. [81] La localisation est la façon dont un robot connaît son emplacement et cartographie son environnement. Lorsqu’on leur donne un petit environnement statique et visible, c’est facile ; cependant, les environnements dynamiques, tels que (en endoscopie ) l’intérieur du corps respiratoire d’un patient, posent un plus grand défi. [82]

La planification des mouvements est le processus de décomposition d’une tâche de mouvement en “primitives” telles que les mouvements articulaires individuels. Un tel mouvement implique souvent un mouvement conforme, un processus où le mouvement nécessite de maintenir un contact physique avec un objet. Les robots peuvent apprendre par expérience comment se déplacer efficacement malgré la présence de frottements et de patinages. [83]

Intelligence sociale

Kismet , un robot aux compétences sociales rudimentaires [84]

L’informatique affective est un parapluie interdisciplinaire qui comprend des systèmes qui reconnaissent, interprètent, traitent ou simulent les sentiments, les émotions et l’humeur humains . [85] Par exemple, certains assistants virtuels sont programmés pour parler de manière conversationnelle ou même pour plaisanter avec humour ; cela les rend plus sensibles à la dynamique émotionnelle de l’interaction humaine, ou pour faciliter autrement l’interaction homme-ordinateur . Cependant, cela tend à donner aux utilisateurs naïfs une conception irréaliste de l’intelligence réelle des agents informatiques existants. [86]

Les succès modérés liés à l’informatique affective incluent l’ analyse textuelle des sentiments et, plus récemment, l’analyse multimodale des sentiments ), dans laquelle l’IA classe les affects affichés par un sujet filmé. [87]

Intelligence générale

Une machine dotée d’une intelligence générale peut résoudre une grande variété de problèmes avec une ampleur et une polyvalence similaires à l’intelligence humaine. Il existe plusieurs idées concurrentes sur la façon de développer l’intelligence artificielle générale. Hans Moravec et Marvin Minsky soutiennent que le travail dans différents domaines individuels peut être intégré dans un système multi-agent avancé ou une architecture cognitive avec une intelligence générale. [88] Pedro Domingos espère qu’il existe un « algorithme maître » conceptuellement simple, mais mathématiquement difficile, qui pourrait conduire à l’AGI. [89] D’autres croient que les caractéristiques anthropomorphes comme unle cerveau artificiel [90] ou le développement simulé de l’enfant [m] atteindra un jour un point critique où émergera l’intelligence générale .

Outils

Recherche et optimisation

De nombreux problèmes d’IA peuvent être résolus théoriquement en recherchant intelligemment parmi de nombreuses solutions possibles : [91] Le raisonnement peut être réduit à l’exécution d’une recherche. Par exemple, la preuve logique peut être considérée comme la recherche d’un chemin qui mène des prémisses aux conclusions , où chaque étape est l’application d’une règle d’inférence . [92] Les algorithmes de planification recherchent dans des arbres d’objectifs et de sous-objectifs, essayant de trouver un chemin vers un objectif cible, un processus appelé analyse des moyens et des fins . [93] Les algorithmes robotiques pour déplacer les membres et saisir des objets utilisent des recherches locales dans l’espace de configuration. [94]

De simples recherches exhaustives [95] sont rarement suffisantes pour la plupart des problèmes du monde réel : l’ espace de recherche (le nombre d’endroits à rechercher) atteint rapidement des nombres astronomiques . Le résultat est une recherche trop lente ou qui ne se termine jamais. La solution, pour de nombreux problèmes, est d’utiliser des « heuristiques » ou des « règles empiriques » qui priorisent les choix en faveur de ceux qui sont les plus susceptibles d’atteindre un objectif et de le faire en un nombre d’étapes plus court. Dans certaines méthodologies de recherche, l’heuristique peut aussi servir à éliminer certains choix peu susceptibles de mener à un but (ce que l’on appelle « l’ élagage de l’ arbre de recherche »). Heuristiquefournir au programme une “meilleure estimation” du chemin sur lequel se trouve la solution. [96] L’heuristique limite la recherche de solutions à un échantillon de plus petite taille. [97]

Un essaim de particules à la recherche du minimum global

Un type de recherche très différent a pris de l’importance dans les années 1990, basé sur la théorie mathématique de l’ optimisation . Pour de nombreux problèmes, il est possible de commencer la recherche avec une certaine forme d’estimation, puis d’affiner progressivement l’estimation jusqu’à ce qu’il ne soit plus possible d’effectuer d’autres raffinements. Ces algorithmes peuvent être visualisés comme de l’ escalade à l’aveugle : nous commençons la recherche à un point aléatoire du paysage, puis, par sauts ou marches, nous continuons à déplacer notre supposition vers le haut, jusqu’à ce que nous atteignions le sommet. D’ autres algorithmes d’ optimisation associés incluent l’ optimisation aléatoire , la recherche de faisceaux et les métaheuristiques comme le recuit simulé . [98] Calcul évolutifutilise une forme de recherche d’optimisation. Par exemple, ils peuvent commencer avec une population d’organismes (les suppositions), puis leur permettre de muter et de se recombiner, en sélectionnant uniquement les plus aptes à survivre à chaque génération (en affinant les suppositions). Les algorithmes évolutionnaires classiques comprennent les algorithmes génétiques , la programmation de l’expression génique et la programmation génétique . [99] Alternativement, les processus de recherche distribués peuvent se coordonner via des algorithmes d’intelligence en essaim . Deux algorithmes d’essaims populaires utilisés dans la recherche sont l’optimisation des essaims de particules (inspirée du flocage d’oiseaux ) et l’ optimisation des colonies de fourmis(inspiré des pistes de fourmis ). [100]

Logique

La logique [101] est utilisée pour la représentation des connaissances et la résolution de problèmes, mais elle peut également être appliquée à d’autres problèmes. Par exemple, l’ algorithme satplan utilise la logique pour la planification [102] et la programmation logique inductive est une méthode d’ apprentissage . [103]

Plusieurs formes différentes de logique sont utilisées dans la recherche en IA. La logique propositionnelle [104] implique des fonctions de vérité telles que “ou” et “non”. La logique du premier ordre [105] ajoute des quantificateurs et des prédicats et peut exprimer des faits sur les objets, leurs propriétés et leurs relations les uns avec les autres. La logique floue attribue un “degré de vérité” (entre 0 et 1) à des déclarations vagues telles que “Alice est vieille” (ou riche, ou grande, ou affamée), qui sont trop imprécises linguistiquement pour être complètement vraies ou fausses. [106] Logiques par défaut , logiques non monotones et circonscriptionsont des formes de logique conçues pour aider au raisonnement par défaut et au problème de qualification . [55] Plusieurs extensions de la logique ont été conçues pour gérer des domaines de connaissance spécifiques , tels que les logiques de description ; [51] calcul de situation, calcul d’ événement et calcul fluide (pour représenter les événements et le temps) ; [52] calcul causal ; [53] calcul des croyances (révision des croyances) ; et les logiques modales . [54] Des logiques pour modéliser des déclarations contradictoires ou incohérentes survenant dans des systèmes multi-agents ont également été conçues, telles quelogiques paracohérentes . [ citation nécessaire ]

Méthodes probabilistes pour raisonnement incertain

Le regroupement par maximisation des attentes des données d’éruption Old Faithful commence à partir d’une supposition aléatoire, mais converge ensuite avec succès vers un regroupement précis des deux modes d’éruption physiquement distincts.

De nombreux problèmes d’IA (y compris dans le raisonnement, la planification, l’apprentissage, la perception et la robotique) obligent l’agent à opérer avec des informations incomplètes ou incertaines. Les chercheurs en intelligence artificielle ont conçu un certain nombre d’outils pour résoudre ces problèmes en utilisant des méthodes issues de la théorie des probabilités et de l’économie. [107] Les réseaux bayésiens [108] sont un outil très général qui peut être utilisé pour divers problèmes, notamment le raisonnement (en utilisant l’ algorithme d’ inférence bayésienne ), [n] [110] l’apprentissage (en utilisant l’ algorithme d’espérance-maximisation ), [o] [112] planification (à l’aide de réseaux de décision ) [113] etperception (à l’aide de réseaux bayésiens dynamiques ). [114] Les algorithmes probabilistes peuvent également être utilisés pour filtrer, prédire, lisser et trouver des explications pour les flux de données, aidant les systèmes de perception à analyser les processus qui se produisent au fil du temps (par exemple, les modèles de Markov cachés ou les filtres de Kalman ). [114]

Un concept clé de la science économique est ” l’utilité “, une mesure de la valeur d’une chose pour un agent intelligent. Des outils mathématiques précis ont été développés pour analyser comment un agent peut faire des choix et planifier, en utilisant la théorie de la décision , l’analyse de la décision , [115] et la théorie de la valeur de l’information . [116] Ces outils incluent des modèles tels que les processus de décision de Markov , [117] les réseaux de décision dynamiques , [114] la théorie des jeux et la conception de mécanismes . [118]

Classificateurs et méthodes d’apprentissage statistique

Les applications d’IA les plus simples peuvent être divisées en deux types : les classificateurs (“si brillant alors diamant”) et les contrôleurs (“si diamant alors ramasser”). Cependant, les contrôleurs classent également les conditions avant de déduire des actions, et la classification constitue donc un élément central de nombreux systèmes d’IA. Les classificateurs sont des fonctions qui utilisent la correspondance de modèlespour déterminer la correspondance la plus proche. Ils peuvent être ajustés en fonction d’exemples, ce qui les rend très attrayants pour une utilisation en IA. Ces exemples sont connus sous le nom d’observations ou de modèles. En apprentissage supervisé, chaque modèle appartient à une certaine classe prédéfinie. Une classe est une décision qui doit être prise. Toutes les observations combinées avec leurs étiquettes de classe constituent un ensemble de données. Lorsqu’une nouvelle observation est reçue, cette observation est classée en fonction de l’expérience précédente. [119]

Un classifieur peut être entraîné de différentes manières ; il existe de nombreuses approches statistiques et d’apprentissage automatique . L’ arbre de décision est l’algorithme d’apprentissage automatique symbolique le plus simple et le plus largement utilisé. [120] L’ algorithme du plus proche voisin K était l’IA analogique la plus largement utilisée jusqu’au milieu des années 1990. [121] Les méthodes du noyau telles que la machine à vecteurs de support (SVM) ont déplacé le k-plus proche voisin dans les années 1990. [122] Le classificateur naïf de Bayes serait “l’apprenant le plus largement utilisé” [123] chez Google, en partie à cause de son évolutivité. [124] Les réseaux de neurones sont également utilisés pour la classification.[125]

Les performances du classificateur dépendent fortement des caractéristiques des données à classer, telles que la taille de l’ensemble de données, la distribution des échantillons entre les classes, la dimensionnalité et le niveau de bruit. Les classificateurs basés sur un modèle fonctionnent bien si le modèle supposé correspond extrêmement bien aux données réelles. Sinon, si aucun modèle correspondant n’est disponible, et si la précision (plutôt que la vitesse ou l’évolutivité) est la seule préoccupation, la sagesse conventionnelle est que les classificateurs discriminants (en particulier SVM) ont tendance à être plus précis que les classificateurs basés sur un modèle tels que “naïf Bayes” sur la plupart des ensembles de données pratiques. [126]

Réseaux de neurones artificiels

Un réseau de neurones est un groupe de nœuds interconnectés, semblable au vaste réseau de neurones du cerveau humain .

Les réseaux de neurones [125] se sont inspirés de l’architecture des neurones du cerveau humain. Un simple “neurone” N accepte les entrées d’autres neurones, chacun d’eux, lorsqu’il est activé (ou “activé”), émet un “vote” pondéré pour ou contre l’activation du neurone N lui-même. L’apprentissage nécessite un algorithme pour ajuster ces pondérations en fonction des données d’apprentissage ; un algorithme simple (surnommé « tirer ensemble, câbler ensemble ») consiste à augmenter le poids entre deux neurones connectés lorsque l’activation de l’un déclenche l’activation réussie de l’autre. Les neurones ont un spectre continu d’activation ; de plus, les neurones peuvent traiter les entrées de manière non linéaire plutôt que de peser des votes directs.

Les réseaux de neurones modernes modélisent des relations complexes entre les entrées et les sorties et trouvent des modèles dans les données. Ils peuvent apprendre des fonctions continues et même des opérations logiques numériques. Les réseaux de neurones peuvent être considérés comme un type d’ optimisation mathématique – ils effectuent une descente de gradient sur une topologie multidimensionnelle qui a été créée en entraînant le réseau. La technique d’entraînement la plus courante est l’ algorithme de rétropropagation . [127] D’autres techniques d’ apprentissage pour les réseaux de neurones sont l’apprentissage Hebbian (“feu ensemble, câble ensemble”), GMDH ou apprentissage compétitif . [128]

Les principales catégories de réseaux sont les réseaux de neurones acycliques ou à anticipation (où le signal passe dans une seule direction) et les réseaux de neurones récurrents (qui permettent une rétroaction et des mémoires à court terme des événements d’entrée précédents). Parmi les réseaux prédictifs les plus populaires figurent les perceptrons , les perceptrons multicouches et les réseaux à base radiale . [129]

L’apprentissage en profondeur Representing Images on Multiple Layers of Abstraction in Deep Learning Representing Images on Multiple Layers of Abstraction in Deep Learning Représenter des images sur plusieurs couches d’abstraction dans l’apprentissage en profondeur [130]

L’apprentissage profond [131] utilise plusieurs couches de neurones entre les entrées et les sorties du réseau. Les multiples couches peuvent progressivement extraire des fonctionnalités de niveau supérieur à partir de l’entrée brute. Par exemple, dans le traitement d’image , les couches inférieures peuvent identifier les bords, tandis que les couches supérieures peuvent identifier les concepts pertinents pour un être humain, tels que les chiffres, les lettres ou les visages. [132] L’apprentissage en profondeur a considérablement amélioré les performances des programmes dans de nombreux sous-domaines importants de l’intelligence artificielle, notamment la vision par ordinateur , la reconnaissance vocale , la classification des images [133] et autres.

L’apprentissage en profondeur utilise souvent des réseaux de neurones convolutifs pour plusieurs ou toutes ses couches. Dans une couche convolutive, chaque neurone ne reçoit d’entrée que d’une zone restreinte de la couche précédente appelée champ récepteur du neurone . Cela peut réduire considérablement le nombre de connexions pondérées entre les neurones, [134] et crée une hiérarchie similaire à l’organisation du cortex visuel animal. [135]

Dans un réseau neuronal récurrent, le signal se propagera à travers une couche plus d’une fois ; [136] Ainsi, un RNN est un exemple d’apprentissage en profondeur. [137] Les RNN peuvent être formés par descente de gradient , [138] cependant les gradients à long terme qui sont rétro-propagés peuvent “disparaître” (c’est-à-dire qu’ils peuvent tendre vers zéro) ou “exploser” (c’est-à-dire qu’ils peuvent avoir tendance à l’infini), connu sous le nom de problème de gradient de fuite . [139] La technique de la mémoire à long court terme (LSTM) peut empêcher cela dans la plupart des cas. [140]

Langages et matériel spécialisés

Learn more.

Cinéma de l’Inde

Mexique

Cour suprême des États-Unis

Série de coupes Monster Energy NASCAR 2019

Des langages spécialisés pour l’intelligence artificielle ont été développés, tels que Lisp , Prolog , TensorFlow et bien d’autres. Le matériel développé pour l’IA comprend des accélérateurs d’IA et l’informatique neuromorphique .

Applications

Pour ce projet, l’IA a dû apprendre les motifs typiques des couleurs et des coups de pinceau du peintre de la Renaissance Raphaël . Le portrait montre le visage de l’actrice Ornella Muti , “peinte” par AI à la manière de Raphaël.

L’IA est pertinente pour toute tâche intellectuelle. [141] Les techniques modernes d’intelligence artificielle sont omniprésentes et trop nombreuses pour être énumérées ici. [142] Fréquemment, lorsqu’une technique est largement utilisée, elle n’est plus considérée comme une intelligence artificielle ; ce phénomène est décrit comme l’ effet AI . [143]

Dans les années 2010, les applications d’IA étaient au cœur des domaines informatiques les plus prospères sur le plan commercial et sont devenues une caractéristique omniprésente de la vie quotidienne. L’IA est utilisée dans les moteurs de recherche (tels que Google Search ), ciblant les publicités en ligne , [144] [ source non primaire nécessaire ] systèmes de recommandation (offerts par Netflix , YouTube ou Amazon ), générant du trafic Internet , [145] [146] ciblé publicité ( AdSense , Facebook ), assistants virtuels (tels queSiri ou Alexa ), [147] véhicules autonomes (y compris les drones et les voitures autonomes ), traduction automatique de la langue ( Microsoft Translator , Google Translate ), reconnaissance faciale ( Apple ‘s Face ID ou Microsoft ‘s DeepFace ), étiquetage d’image (utilisé par Facebook , iPhoto d’ Apple et TikTok ) et le filtrage anti- spam .

Il existe également des milliers d’applications d’IA réussies utilisées pour résoudre des problèmes pour des industries ou des institutions spécifiques. Quelques exemples sont le stockage d’énergie , [148] les deepfakes , [149] le diagnostic médical, la logistique militaire ou la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

Le jeu est un test de la force de l’IA depuis les années 1950. Deep Blue est devenu le premier système informatique de jeu d’échecs à battre un champion du monde d’échecs en titre, Garry Kasparov , le 11 mai 1997. [150] En 2011, in a Jeopardy! match d’exposition de quiz , le système de réponse aux questions d’ IBM , Watson , a vaincu les deux plus grands Jeopardy ! champions, Brad Rutter et Ken Jennings , par une marge significative. [151] En mars 2016, AlphaGo a remporté 4 matchs de Go sur 5 dans un match avec le champion de GoLee Sedol , devenant le premier système de jeu de Go sur ordinateur à battre un joueur de Go professionnel sans handicap . [152] D’autres programmes gèrent des jeux d’informations imparfaites ; comme pour le poker à un niveau surhumain, Pluribus [p] et Cepheus . [154] DeepMind dans les années 2010 a développé une « intelligence artificielle généralisée » qui pourrait apprendre par elle-même de nombreux jeux Atari divers . [155]

En 2020, les systèmes de traitement du langage naturel tels que l’énorme GPT-3 (alors de loin le plus grand réseau de neurones artificiels) correspondaient aux performances humaines sur des références préexistantes, mais sans que le système n’atteigne une compréhension de bon sens du contenu des références. [156] L’ AlphaFold 2 de DeepMind (2020) a démontré la capacité d’approximer, en heures plutôt qu’en mois, la structure 3D d’une protéine. [157] D’autres applications prédisent le résultat de décisions judiciaires, [158] créent de l’art (comme la poésie ou la peinture) et prouvent des théorèmes mathématiques .

Familles de brevets AI pour les catégories et sous-catégories d’applications fonctionnelles. La vision par ordinateur représente 49 % des familles de brevets liés à une application fonctionnelle en 2016.

En 2019, l’OMPI a signalé que l’IA était la technologie émergente la plus prolifique en termes de nombre de demandes de brevet et de brevets délivrés, l’ Internet des objets étant estimé être le plus important en termes de taille de marché. Elle a été suivie, toujours en taille de marché, par les technologies du big data, la robotique, l’IA, l’impression 3D et la cinquième génération de services mobiles (5G). [159]Depuis l’émergence de l’IA dans les années 1950, 340 000 demandes de brevet liées à l’IA ont été déposées par des innovateurs et 1,6 million d’articles scientifiques ont été publiés par des chercheurs, la majorité de tous les dépôts de brevets liés à l’IA ayant été publiés depuis 2013. Les entreprises représentent 26 des 30 premières. Les demandeurs de brevet d’IA, les universités ou les organismes de recherche publics représentant les quatre autres. [160] Le ratio articles scientifiques/inventions a considérablement diminué, passant de 8:1 en 2010 à 3:1 en 2016, ce qui est considéré comme révélateur d’un passage de la recherche théorique à l’utilisation des technologies d’IA dans les produits et services commerciaux. Apprentissage automatiqueest la technique d’IA dominante divulguée dans les brevets et est incluse dans plus d’un tiers de toutes les inventions identifiées (134777 brevets d’apprentissage automatique déposés pour un total de 167038 brevets d’IA déposés en 2016), avec vision par ordinateurétant l’application fonctionnelle la plus populaire. Les brevets liés à l’IA ne divulguent pas seulement des techniques et des applications d’IA, ils font souvent également référence à un domaine d’application ou à une industrie. Vingt domaines d’application ont été identifiés en 2016 et comprenaient, par ordre d’importance : les télécommunications (15 %), les transports (15 %), les sciences de la vie et médicales (12 %), et les appareils personnels, l’informatique et l’interaction homme-machine (11 %). . Les autres secteurs comprenaient la banque, le divertissement, la sécurité, l’industrie et la fabrication, l’agriculture et les réseaux (y compris les réseaux sociaux, les villes intelligentes et l’Internet des objets). IBM possède le plus grand portefeuille de brevets d’IA avec 8 290 demandes de brevet, suivi de Microsoft avec 5 930 demandes de brevet. [161]

Philosophie

Définir l’intelligence artificielle

Penser contre agir : le test de Turing

Alan Turing écrivait en 1950 “Je propose de considérer la question ‘les machines peuvent-elles penser’?” [162] Il a conseillé de changer la question de savoir si une machine “pense” à “si oui ou non il est possible pour une machine de montrer un comportement intelligent”. [163] La seule chose visible est le comportement de la machine, donc peu importe si la machine est consciente , ou a un esprit , ou si l’intelligence est simplement une “simulation” et non “la chose réelle”. Il a noté que nous ne savons pas non plus ces choses sur les autres, mais que nous étendons une “convention polie” qu’ils “pensent” réellement. Cette idée est à la base du test de Turing .

Agir humainement vs. agir intelligemment : agents intelligents

Le fondateur de l’IA, John McCarthy , a déclaré : “L’intelligence artificielle n’est pas, par définition, une simulation de l’intelligence humaine”. [166] Russell et Norvig sont d’accord et critiquent le test de Turing. Ils ont écrit : ” Les textes d’ingénierie aéronautique ne définissent pas l’objectif de leur domaine comme ” fabriquer des machines qui volent si exactement comme des pigeons qu’elles peuvent tromper les autres pigeons “. ” [ 165] D’autres chercheurs et analystes ne sont pas d’accord et ont soutenu que l’IA devrait simuler des l’intelligence en étudiant la psychologie ou la neurobiologie . [r]

Le paradigme de l’agent intelligent [168] définit le comportement intelligent en général, sans référence aux êtres humains. Un agent intelligent est un système qui perçoit son environnement et prend des mesures qui maximisent ses chances de succès. Tout système qui a un comportement orienté vers un but peut être analysé comme un agent intelligent : quelque chose d’aussi simple qu’un thermostat, aussi complexe qu’un être humain, ainsi que de grands systèmes tels que des entreprises , des biomes ou des nations . Le paradigme de l’agent intelligent est devenu largement accepté au cours des années 1990 et sert actuellement de définition du domaine. [un]

Le paradigme a d’autres avantages pour l’IA. Il fournit un moyen fiable et scientifique de tester les programmes ; les chercheurs peuvent directement comparer ou même combiner différentes approches de problèmes isolés, en se demandant quel agent est le plus apte à maximiser une « fonction de but » donnée. Cela leur donne également un langage commun pour communiquer avec d’autres domaines – tels que l’optimisation mathématique (qui est définie en termes de “buts”) ou l’économie (qui utilise la même définition d’un ” agent rationnel “). [169]

Évaluation des approches de l’IA

Aucune théorie ou paradigme unificateur établi n’a guidé la recherche sur l’IA pendant la majeure partie de son histoire. [s] Le succès sans précédent du machine learning statistique dans les années 2010 a éclipsé toutes les autres approches (à tel point que certaines sources, notamment dans le monde des affaires, utilisent le terme « intelligence artificielle » pour signifier « machine learning avec réseaux de neurones »). Cette approche est principalement sous-symbolique , soignée , douce et étroite (voir ci-dessous). Les critiques soutiennent que ces questions devront peut-être être réexaminées par les futures générations de chercheurs en IA.

L’IA symbolique et ses limites

L’IA symbolique (ou ” GOFAI “) [171] simulait le raisonnement conscient de haut niveau que les gens utilisent lorsqu’ils résolvent des énigmes, expriment un raisonnement juridique et font des mathématiques. Ils réussissaient très bien dans des tâches “intelligentes” telles que l’algèbre ou les tests de QI. Dans les années 1960, Newell et Simon ont proposé l’ hypothèse des systèmes de symboles physiques : “Un système de symboles physiques a les moyens nécessaires et suffisants d’action intelligente générale.” [172]

Cependant, l’approche symbolique a échoué lamentablement sur de nombreuses tâches que les humains résolvent facilement, telles que l’apprentissage, la reconnaissance d’un objet ou le raisonnement de bon sens. Le paradoxe de Moravec est la découverte que les tâches “intelligentes” de haut niveau étaient faciles pour l’IA, mais que les tâches “instinctives” de bas niveau étaient extrêmement difficiles. [173] Le philosophe Hubert Dreyfus avait soutenu depuis les années 1960 que l’expertise humaine dépend de l’instinct inconscient plutôt que de la manipulation consciente des symboles, et du fait d’avoir une “sensation” de la situation, plutôt que d’une connaissance symbolique explicite. [174] Bien que ses arguments aient été ridiculisés et ignorés lorsqu’ils ont été présentés pour la première fois, la recherche sur l’IA a finalement été d’accord. [t] [48]

Le problème n’est pas résolu : le raisonnement sous-symbolique peut commettre bon nombre des mêmes erreurs impénétrables que l’intuition humaine, comme le biais algorithmique . Des critiques tels que Noam Chomsky soutiennent que la poursuite des recherches sur l’IA symbolique sera toujours nécessaire pour atteindre l’intelligence générale, [176] [177] en partie parce que l’IA sous-symbolique s’éloigne de l’ IA explicable : il peut être difficile, voire impossible, de comprendre pourquoi un programme d’IA statistique moderne a pris une décision particulière.

Propre vs débraillé

“Neats” espère que le comportement intelligent est décrit à l’aide de principes simples et élégants (tels que la logique , l’ optimisation ou les réseaux de neurones ). Les “Scruffies” s’attendent à ce que cela nécessite nécessairement de résoudre un grand nombre de problèmes sans rapport. Cette question a été activement discutée dans les années 70 et 80, [178] mais dans les années 1990, des méthodes mathématiques et des normes scientifiques solides sont devenues la norme, une transition que Russell et Norvig ont qualifiée de « victoire des purs ». [179]

Informatique douce vs informatique dure

Trouver une solution prouvée correcte ou optimale est insoluble pour de nombreux problèmes importants. [47] L’informatique douce est un ensemble de techniques, comprenant des algorithmes génétiques , la logique floue et des réseaux de neurones , qui tolèrent l’imprécision, l’incertitude, la vérité partielle et l’approximation. L’ informatique logicielle a été introduite à la fin des années 80 et les programmes d’IA les plus réussis du 21e siècle sont des exemples d’informatique logicielle avec des réseaux de neurones .

IA étroite ou générale

Les chercheurs en IA sont divisés quant à savoir s’il faut poursuivre directement les objectifs de l’intelligence artificielle générale et de la superintelligence (IA générale) ou résoudre autant de problèmes spécifiques que possible (IA étroite) dans l’espoir que ces solutions mèneront indirectement aux objectifs à long terme du domaine [ 180] [181] L’intelligence générale est difficile à définir et difficile à mesurer, et l’IA moderne a eu des succès plus vérifiables en se concentrant sur des problèmes spécifiques avec des solutions spécifiques. Le sous-domaine expérimental de l’intelligence artificielle générale étudie exclusivement ce domaine.

Conscience, sensibilité et esprit de la machine

La philosophie de l’esprit ne sait pas si une machine peut avoir un esprit , une conscience et des états mentaux , au même sens que les êtres humains. Ce problème considère les expériences internes de la machine, plutôt que son comportement externe. La recherche traditionnelle sur l’IA considère que cette question n’est pas pertinente car elle n’affecte pas les objectifs du domaine. Stuart Russell et Peter Norvig observent que la plupart des chercheurs en IA “ne se soucient pas de la [philosophie de l’IA] – tant que le programme fonctionne, ils ne se soucient pas de savoir si vous l’appelez une simulation d’intelligence ou une intelligence réelle”. [182] Pourtant, la question est devenue centrale dans la philosophie de l’esprit. C’est aussi typiquement la question centrale en jeu dans l’intelligence artificielle dans la fiction .

Conscience

David Chalmers a identifié deux problèmes dans la compréhension de l’esprit, qu’il a nommés les problèmes “difficiles” et “faciles” de la conscience. [183] ​​Le problème facile est de comprendre comment le cerveau traite les signaux, élabore des plans et contrôle le comportement. Le problème difficile est d’expliquer comment cela se sent ou pourquoi cela devrait ressembler à quoi que ce soit. Le traitement humain de l’ information est facile à expliquer, cependant, l’expérience subjective humaine est difficile à expliquer. Par exemple, il est facile d’imaginer une personne daltonienne qui a appris à identifier les objets rouges dans son champ de vision, mais on ne sait pas ce qui serait nécessaire pour que la personne sache à quoi ressemble le rouge . [184]

Computationalisme et fonctionnalisme

Le calculalisme est la position dans la philosophie de l’esprit selon laquelle l’esprit humain est un système de traitement de l’information et que la pensée est une forme d’informatique. Le calculalisme soutient que la relation entre l’esprit et le corps est similaire ou identique à la relation entre le logiciel et le matériel et peut donc être une solution au problème corps-esprit . Cette position philosophique a été inspirée par les travaux des chercheurs en intelligence artificielle et des scientifiques cognitifs dans les années 1960 et a été initialement proposée par les philosophes Jerry Fodor et Hilary Putnam . [185]

Le philosophe John Searle a qualifié cette position d ‘”IA forte” : “L’ordinateur programmé de manière appropriée avec les bonnes entrées et sorties aurait ainsi un esprit exactement dans le même sens que les êtres humains ont un esprit.” [u] Searle contredit cette affirmation avec son argument de chambre chinois , qui tente de montrer que, même si une machine simule parfaitement le comportement humain, il n’y a toujours aucune raison de supposer qu’elle a aussi un esprit. [188]

Droits des robots

Si une machine a un esprit et une expérience subjective, alors elle peut aussi avoir une sensibilité (la capacité de ressentir), et si c’est le cas, alors elle pourrait aussi souffrir , et donc elle aurait droit à certains droits. [189] Tout droit hypothétique des robots se situerait sur un spectre comprenant les droits des animaux et les droits de l’homme. [190] Cette question a été considérée dans la fiction pendant des siècles, [191] et est maintenant examinée, par exemple, par l’ Institut californien pour l’avenir , cependant, les critiques soutiennent que la discussion est prématurée. [192]

Futur

Superintelligence

Une superintelligence, une hyperintelligence ou une intelligence surhumaine est un agent hypothétique qui posséderait une intelligence dépassant de loin celle de l’esprit humain le plus brillant et le plus doué. La superintelligence peut également faire référence à la forme ou au degré d’intelligence possédée par un tel agent. [181]

Si la recherche sur l’intelligence artificielle générale produisait des logiciels suffisamment intelligents, ils pourraient peut-être se reprogrammer et s’améliorer. Le logiciel amélioré serait encore meilleur pour s’améliorer, conduisant à une auto-amélioration récursive . [193] Son intelligence augmenterait de façon exponentielle dans une explosion d’intelligence et pourrait considérablement dépasser les humains. L’écrivain de science-fiction Vernor Vinge a nommé ce scénario la “singularité”. [194] Parce qu’il est difficile voire impossible de connaître les limites de l’intelligence ou les capacités des machines superintelligentes, la singularité technologique est un événement au-delà duquel les événements sont imprévisibles voire insondables.[195]

Le concepteur de robots Hans Moravec , le cybernéticien Kevin Warwick et l’inventeur Ray Kurzweil ont prédit que les humains et les machines fusionneront à l’avenir en cyborgs plus capables et plus puissants que les deux. Cette idée, appelée transhumanisme, trouve ses racines dans Aldous Huxley et Robert Ettinger . [196]

Edward Fredkin soutient que “l’intelligence artificielle est la prochaine étape de l’évolution”, une idée proposée pour la première fois par ” Darwin parmi les machines ” de Samuel Butler dès 1863, et développée par George Dyson dans son livre du même nom en 1998. [197]

Des risques

File:How can we keep robots under control.webm File:How can we keep robots under control.webm Lire des médias Conférence de Fillipo Santoni de Sio ( Université de technologie de Delft ) sur les risques de l’intelligence artificielle et comment nous pouvons garder l’intelligence artificielle sous contrôle Chômage technologique

Dans le passé, la technologie a eu tendance à augmenter plutôt qu’à réduire l’emploi total, mais les économistes reconnaissent que “nous sommes en territoire inconnu” avec l’IA. [198] Une enquête d’économistes a montré un désaccord quant à savoir si l’utilisation croissante des robots et de l’IA entraînera une augmentation substantielle du chômage de longue durée , mais ils conviennent généralement que cela pourrait être un avantage net si les gains de productivité sont redistribués . [199] Les estimations subjectives du risque varient considérablement ; par exemple, Michael Osborne et Carl Benedikt Frey estiment que 47 % des emplois américains sont à « haut risque » d’automatisation potentielle, tandis qu’un rapport de l’OCDE classe seulement 9 % des emplois américains comme « à haut risque ».

Contrairement aux précédentes vagues d’automatisation, de nombreux emplois de la classe moyenne peuvent être éliminés par l’intelligence artificielle ; The Economist déclare que “l’inquiétude que l’IA pourrait faire aux cols blancs ce que la vapeur a fait aux cols bleus pendant la révolution industrielle” vaut “la peine d’être prise au sérieux”. [202] Les emplois à risque extrême vont des parajuristes aux cuisiniers de restauration rapide, tandis que la demande d’emplois est susceptible d’augmenter pour les professions liées aux soins allant des soins de santé personnels au clergé. [203]

Mauvais acteurs et IA armée

L’IA fournit un certain nombre d’outils particulièrement utiles aux gouvernements autoritaires : les logiciels espions intelligents , la reconnaissance faciale et la reconnaissance vocale permettent une surveillance généralisée ; une telle surveillance permet à l’apprentissage automatique de classer les ennemis potentiels de l’État et peut les empêcher de se cacher ; les systèmes de recommandation peuvent cibler précisément la propagande et la désinformation pour un effet maximal ; les deepfakes aident à produire de la désinformation ; l’IA avancée peut prendre des décisions centraliséesplus compétitif avec les systèmes libéraux et décentralisés tels que les marchés. [204]

Les terroristes, les criminels et les États voyous peuvent utiliser d’autres formes d’IA militarisées telles que la guerre numérique avancée et les armes autonomes létales . En 2015, plus de cinquante pays faisaient des recherches sur les robots de champ de bataille. [205]

L’IA d’apprentissage automatique est également capable de concevoir des dizaines de milliers de molécules toxiques en quelques heures. [206]

Biais algorithmique

Les programmes d’IA peuvent devenir biaisés après avoir appris à partir de données du monde réel. Il n’est généralement pas introduit par les concepteurs du système mais est appris par le programme, et donc les programmeurs ignorent souvent que le biais existe. [207] Un biais peut être introduit par inadvertance par la manière dont les données d’apprentissage sont sélectionnées. [208] Elle peut aussi émerger de corrélations : l’IA est utilisée pour classer les individus en groupes puis faire des prédictions en supposant que l’individu ressemblera aux autres membres du groupe. Dans certains cas, cette hypothèse peut être injuste. [209] Un exemple de ceci est COMPAS , un programme commercial largement utilisé par les tribunaux américainspour évaluer la probabilité qu’un prévenu devienne un récidiviste . ProPublica affirme que le niveau de risque de récidive attribué par COMPAS aux accusés noirs est beaucoup plus susceptible d’être surestimé que celui des accusés blancs, malgré le fait que le programme n’a pas été informé des races des accusés. [210] D’autres exemples où le biais algorithmique peut conduire à des résultats injustes sont lorsque l’IA est utilisée pour la notation de crédit ou l’embauche .

Risque existentiel

L’IA superintelligente pourrait être capable de s’améliorer au point que les humains ne pourraient plus la contrôler. Cela pourrait, comme le dit le physicien Stephen Hawking , « signifier la fin de la race humaine ». [211] Le philosophe Nick Bostrom soutient qu’une IA suffisamment intelligente si elle choisit des actions basées sur la réalisation d’un objectif, présentera un comportement convergent tel que l’acquisition de ressources ou la protection contre la fermeture. Si les objectifs de cette IA ne reflètent pas pleinement ceux de l’humanité, elle devra peut-être nuire à l’humanité pour acquérir plus de ressources ou s’empêcher d’être arrêtée, en fin de compte pour mieux atteindre son objectif. Il conclut que l’IA représente un risque pour l’humanité, aussi humble ou « amicale »” ses objectifs déclarés pourraient être. [212] Le politologue Charles T. Rubin soutient que “toute bienveillance suffisamment avancée peut être indiscernable de la malveillance.” Les humains ne devraient pas supposer que les machines ou les robots nous traiteraient favorablement car il n’y a aucune raison a priori de croire qu’ils partageraient notre système de morale. [213]

L’opinion des experts et des initiés de l’industrie est mitigée, avec des fractions importantes à la fois concernées et non concernées par le risque d’une éventuelle IA aux capacités surhumaines. [214] Stephen Hawking , le fondateur de Microsoft Bill Gates , le professeur d’histoire Yuval Noah Harari et le fondateur de SpaceX Elon Musk ont ​​tous exprimé de sérieuses inquiétudes quant à l’avenir de l’IA. [215] D’éminents titans de la technologie, dont Peter Thiel ( Amazon Web Services ) et Musk, ont engagé plus d’un milliard de dollars dans des entreprises à but non lucratif qui défendent le développement responsable de l’IA, comme OpenAI et leInstitut du futur de la vie . [216] Mark Zuckerberg (PDG, Facebook) a déclaré que l’intelligence artificielle est utile dans sa forme actuelle et continuera à aider les humains. [217] D’autres experts affirment que les risques sont suffisamment éloignés dans le futur pour ne pas valoir la peine d’être étudiés, ou que les humains seront précieux du point de vue d’une machine superintelligente. [218] Rodney Brooks , en particulier, a déclaré que l’IA “malveillante” est encore à des siècles de distance. [f]

Machines éthiques

Les IA conviviales sont des machines qui ont été conçues dès le départ pour minimiser les risques et faire des choix qui profitent aux humains. Eliezer Yudkowsky , qui a inventé le terme, soutient que le développement d’une IA conviviale devrait être une priorité de recherche plus élevée : cela peut nécessiter un investissement important et il doit être achevé avant que l’IA ne devienne un Risque existentiel. [220]

Les machines intelligentes ont le potentiel d’utiliser leur intelligence pour prendre des décisions éthiques. Le domaine de l’éthique des machines fournit aux machines des principes et des procédures éthiques pour résoudre les dilemmes éthiques. [221] L’éthique de la machine est également appelée moralité de la machine , éthique computationnelle ou moralité computationnelle, [221] et a été fondée lors d’un symposium AAAI en 2005. [222]

D’autres approches incluent les “agents moraux artificiels” de Wendell Wallach [223] et les trois principes de Stuart J. Russell pour développer des machines dont les bénéfices sont prouvés. [224]

IA centrée sur l’humain

L’intelligence artificielle centrée sur l’ homme (HCAI) est un ensemble de processus permettant de concevoir des applications fiables, sûres et dignes de confiance. Ceux-ci étendent les processus de conception de l’expérience utilisateur tels que l’observation des utilisateurs et les entretiens. D’autres processus incluent des discussions avec les parties prenantes, des tests d’utilisabilité, un raffinement itératif et une évaluation continue de l’utilisation de systèmes qui utilisent l’IA et des algorithmes d’apprentissage automatique. L’IA centrée sur l’humain se manifeste dans des produits conçus pour amplifier, augmenter, renforcer et améliorer les performances humaines. Ces produits garantissent des niveaux élevés de contrôle humain et des niveaux élevés d’automatisation.

La recherche HCAI comprend des structures de gouvernance qui incluent des cultures de sécurité au sein des organisations et une surveillance indépendante par des groupes expérimentés qui examinent les plans de nouveaux projets, une évaluation continue de l’utilisation et une analyse rétrospective des échecs.

La montée en puissance de HCAI est visible dans des sujets tels que l’IA explicable , la transparence , la piste d’audit , l’équité, la fiabilité et les systèmes contrôlables.

Régulation

La réglementation de l’intelligence artificielle est l’élaboration de politiques et de lois du secteur public pour promouvoir et réglementer l’intelligence artificielle (IA); elle est donc liée à la régulation plus large des algorithmes. [225] Le paysage réglementaire et politique de l’IA est un problème émergent dans les juridictions du monde entier. [226] Entre 2016 et 2020, plus de 30 pays ont adopté des stratégies dédiées à l’IA. [44] La plupart des États membres de l’UE avaient publié des stratégies nationales d’IA, tout comme le Canada, la Chine, l’Inde, le Japon, Maurice, la Fédération de Russie, l’Arabie saoudite, les Émirats arabes unis, les États-Unis et le Vietnam. D’autres étaient en train d’élaborer leur propre stratégie d’IA, notamment le Bangladesh, la Malaisie et la Tunisie. [44] LeLe Partenariat mondial sur l’intelligence artificielle a été lancé en juin 2020, indiquant la nécessité de développer l’IA conformément aux droits de l’homme et aux valeurs démocratiques, afin de garantir la confiance du public dans la technologie. [44] Henry Kissinger , Eric Schmidt et Daniel Huttenlocher ont publié une déclaration commune en novembre 2021 appelant à une commission gouvernementale pour réglementer l’IA. [227]

Dans la fiction

Le mot “robot” lui-même a été inventé par Karel Čapek dans sa pièce de 1921 RUR , le titre signifiant “Rossum’s Universal Robots”

Les êtres artificiels capables de penser sont apparus comme des dispositifs de narration depuis l’Antiquité [17] et ont été un thème persistant dans la science-fiction . [19]

Un trope commun dans ces œuvres a commencé avec Frankenstein de Mary Shelley , où une création humaine devient une menace pour ses maîtres. Cela inclut des œuvres telles que 2001 : A Space Odyssey d’ Arthur C. Clarke et Stanley Kubrick (tous deux de 1968), avec HAL 9000 , l’ordinateur meurtrier responsable du vaisseau spatial Discovery One , ainsi que The Terminator (1984) et The Matrix (1999). ). En revanche, les rares robots fidèles tels que Gort de The Day the Earth Stood Still (1951) et Bishop de Aliens (1986) sont moins présents dans la culture populaire. [228]

Isaac Asimov a introduit les trois lois de la robotique dans de nombreux livres et histoires, notamment la série “Multivac” sur un ordinateur super intelligent du même nom. Les lois d’Asimov sont souvent évoquées lors de discussions profanes sur l’éthique des machines; [229] alors que presque tous les chercheurs en intelligence artificielle connaissent les lois d’Asimov à travers la culture populaire, ils considèrent généralement les lois comme inutiles pour de nombreuses raisons, dont l’une est leur ambiguïté. [230]

Le transhumanisme (la fusion des humains et des machines) est exploré dans le manga Ghost in the Shell et la série de science-fiction Dune .

Plusieurs œuvres utilisent l’IA pour nous obliger à nous confronter à la question fondamentale de ce qui fait de nous des humains, nous montrant des êtres artificiels qui ont la capacité de ressentir , et donc de souffrir. Cela apparaît dans RUR de Karel Čapek , les films AI Artificial Intelligence et Ex Machina , ainsi que le roman Les androïdes rêvent-ils de moutons électriques ? , par Philip K. Dick . Dick considère l’idée que notre compréhension de la subjectivité humaine est altérée par la technologie créée avec l’intelligence artificielle. [231]

Voir également

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  • IA en hausse
  • Problème de contrôle de l’IA
  • Course aux armements de l’intelligence artificielle
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  • Automatisation des processus robotisés
  • Intelligence synthétique
  • Revenu de base universel
  • IA faible

Notes d’explication

  1. ^ a b Définition de l’IA comme l’étude des agents intelligents , tirée des principaux manuels d’IA.
    • Poole, Mackworth & Goebel (1998 , p. 1 ), qui fournit la version utilisée dans cet article. Ces auteurs utilisent le terme « intelligence computationnelle » comme synonyme d’intelligence artificielle.
    • Russell & Norvig (2003 , p. 55) (qui préfèrent le terme “agent rationnel”) et écrivent “La vision de l’agent global est maintenant largement acceptée dans le domaine”.
    • Nilsson (1998)
    • Legg et Hutter (2007)
  2. ↑ Stuart Russell et Peter Norvig caractérisent cette définition comme « penser humainement » et la rejettent en faveur d’« agir rationnellement ». [1]
  3. ^ a b Cette liste de traits intelligents est basée sur les sujets couverts par les principaux manuels d’IA, notamment: Russell & Norvig (2003) , Luger & Stubblefield (2004) , Poole, Mackworth & Goebel (1998) et Nilsson (1998)
  4. ^ Cette déclaration provient de la proposition de l’ atelier de Dartmouth de 1956, qui se lit comme suit : “Chaque aspect de l’apprentissage ou toute autre caractéristique de l’intelligence peut être décrit avec une telle précision qu’une machine peut être conçue pour le simuler.” [13]
  5. ↑ Daniel Crevier a écrit que « la conférence est généralement reconnue comme la date de naissance officielle de la nouvelle science ». [23] Russell et Norvifg appellent la conférence “la naissance de l’intelligence artificielle”. [24]
  6. ↑ Russell et Norvig ont écrit que « pendant les 20 prochaines années, le domaine serait dominé par ces personnes et leurs étudiants ». [24]
  7. ^ Russell et Norvig ont écrit “c’était étonnant chaque fois qu’un ordinateur faisait quelque chose d’intelligent”. [26]
  8. ^ Les programmes décrits sont le programme de dames d’ Arthur Samuel pour l’ IBM 701 ,l’ ÉTUDIANT de Daniel Bobrow ,le théoricien de la logique de Newell et Simon etle SHRDLU de Terry Winograd .
  9. ^ Les approches incarnées de l’IA [36] ont été défendues par Hans Moravec [37] et Rodney Brooks [38] et portaient de nombreux noms : Nouvelle AI , [38] Robotique développementale , [39] IA située , IA basée sur le comportement ainsi que autres. Un mouvement similaire dans les sciences cognitives était la thèse de l’esprit incarné .
  10. ^ Clark a écrit: “Après une demi-décennie de percées silencieuses dans l’intelligence artificielle, 2015 a été une année charnière. Les ordinateurs sont plus intelligents et apprennent plus vite que jamais.” [dix]
  11. ^ Alan Turing a discuté de la centralité de l’apprentissage dès 1950, dans son article classique ” Computing Machinery and Intelligence “. [66] En 1956, lors de la conférence d’été originale de Dartmouth AI, Ray Solomonoff a écrit un rapport sur l’apprentissage automatique probabiliste non supervisé : “An Inductive Inference Machine”. [67]
  12. ↑ Il s’agit d’une forme de la définition largement citée de l’apprentissage automatique de Tom Mitchell : “Un programme informatique est configuré pour apprendre d’une expérience E par rapport à une tâche T et à une mesure de performance P si sa performance sur T telle que mesurée par P s’améliore avec expérience E .” [68]
  13. ↑ Alan Turing a suggéré dans « Computing Machinery and Intelligence » qu’une « machine à penser » devrait être éduquée comme un enfant. [66] La robotique développementale est une version moderne de l’idée. [39]
  14. ^ Par rapport à la logique symbolique, l’inférence bayésienne formelle est coûteuse en calcul. Pour que l’inférence soit traitable, la plupart des observations doivent être conditionnellement indépendantes les unes des autres. AdSense utilise un réseau bayésien avec plus de 300 millions d’arêtes pour savoir quelles annonces diffuser. [109]
  15. ^ La maximisation des attentes, l’un des algorithmes les plus populaires en apprentissage automatique, permet le regroupement en présence de variables latentes inconnues . [111]
  16. ^ Le Smithsonian rapporte : “Pluribus a battu les pros du poker dans une série de parties de Texas Hold’em sans limite à six joueurs, atteignant une étape importante dans la recherche sur l’intelligence artificielle. C’est le premier bot à battre les humains dans une compétition multijoueur complexe.” [153]
  17. ↑ La distinction entre « agir » et « penser » est due à Russell et Norvig . [165]
  18. ↑ La distinction entre « agir humainement » et « agir rationnellement » est due à Russell et Norvig . [165] Pamela McCorduck a écrit en 2004 qu’il existe « deux grandes branches de l’intelligence artificielle : l’une visant à produire un comportement intelligent quelle que soit la manière dont il a été accompli, et l’autre visant à modéliser les processus intelligents trouvés dans la nature, en particulier les processus humains ». [167]
  19. ↑ Nils Nilsson écrivait en 1983 : “Pour faire simple, il y a un large désaccord dans le domaine sur ce qu’est l’IA.” [170]
  20. ↑ Daniel Crevier a écrit que « le temps a prouvé l’exactitude et la perspicacité de certains commentaires de Dreyfus. S’il les avait formulés de manière moins agressive, les actions constructives qu’ils suggéraient auraient pu être entreprises beaucoup plus tôt ». [175]
  21. ^ Searle a présenté cette définition de “l’IA forte” en 1999. [186] La formulation originale de Searle était “L’ordinateur correctement programmé est vraiment un esprit, dans le sens où l’on peut littéralement dire que les ordinateurs dotés des bons programmes comprennent et ont d’autres états cognitifs .” [187] L’IA forte est définie de manière similaire par Russell et Norvig : “L’affirmation selon laquelle les machines pourraient éventuellement agir intelligemment (ou, peut-être mieux, agir comme si elles étaient intelligentes) est appelée l’hypothèse de l’IA faible par les philosophes, et l’affirmation selon laquelle les machines qui le font pensent réellement (par opposition à la simulation de la pensée) s’appelle l’hypothèse de “l’IA forte”. [182]
  22. ^ Voir tableau 4 ; 9 % est à la fois la moyenne de l’OCDE et la moyenne des États-Unis. [200]
  23. ↑ Rodney Brooks écrit : « Je pense que c’est une erreur de s’inquiéter que nous développions une IA malveillante à tout moment au cours des quelques centaines d’années à venir. aspect particulier de l’IA et l’énormité et la complexité de la construction d’une intelligence volitionnelle sensible.” [219]

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    La définition utilisée dans cet article, en termes d’objectifs, d’actions, de perception et d’environnement, est due à Russell & Norvig (2003) . D’autres définitions incluent également les connaissances, l’apprentissage et l’autonomie comme critères supplémentaires.

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Références

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  • Russel, Stuart J. ; Norvig, Peter (2003), Intelligence artificielle: une approche moderne (2e éd.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2.
  • Poole, David ; Mackworth, Alan ; Goebel, Randy (1998). Intelligence computationnelle : une approche logique . New York : presse universitaire d’Oxford. ISBN 978-0-19-510270-3. Archivé de l’original le 26 juillet 2020 . Récupéré le 22 août 2020 .

Éditions ultérieures.

  • Russel, Stuart J. ; Norvig, Peter (2009). Intelligence artificielle : une approche moderne (3e éd.). Upper Saddle River, New Jersey : Prentice Hall. ISBN 978-0-13-604259-4..
  • Poole, David ; Mackworth, Alan (2017). Intelligence artificielle: fondements des agents informatiques (2e éd.). La presse de l’Universite de Cambridge. ISBN 978-1-107-19539-4.

Les deux manuels les plus utilisés en 2021. [1]

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  • Chevalier, Kévin ; Rich, Elaine (1er janvier 2010). Intelligence artificielle (3e éd.). Mc Graw Hill Inde. ISBN 9780070087705.

Histoire de l’IA

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