Quels que soient les résultats encourageants et les progrès de l’intelligence artificielle (IA), nous sommes loin de la mise au point d’une intelligence telle que l’intelligence humaine. Il manque une pièce maîtresse aux chercheurs de l’IA : l’incarnation.
Dans son livre, l’Erreur de Descartes (1994), le neuroscientifique Antonio Damasio écrit que la nature « a construit l’appareil de la rationalité non seulement au-dessus de l’appareil de régulation biologique, mais aussi de lui et avec lui ». En d’autres termes, l’humain pense avec tout son corps, pas seulement avec son cerveau.
Cet impératif fondamental de survie corporelle dans un monde incertain pourrait être à la base de la souplesse et de la puissance de l’intelligence humaine. Mais peu de chercheurs en IA ont vraiment adopté les implications de ces idées.
La motivation de la plupart des algorithmes d’intelligence artificielle est d’inférer des modèles à partir de vastes ensembles de données de formation – de sorte qu’il pourrait nécessiter des millions ou même des milliards de photos de chats individuels pour gagner un degré élevé de précision dans la reconnaissance des chats en général.
Mais quand une personne humaine affronte un nouveau problème, la plus grosse partie du travail le plus difficile a déjà été faite. D’une manière que nous commençons tout juste à comprendre, notre corps et notre cerveau ont déjà construit un modèle du monde que nous pouvons appliquer presque instantanément à un large éventail de défis. Mais pour un algorithme d’IA, le processus commence à zéro à chaque fois. Il existe une ligne de recherche active et importante, connue sous le nom de « transfert inductif », axée sur l’utilisation de connaissances préalablement apprises par les machines pour éclairer les nouvelles solutions. Cependant, en l’état, il est douteux que cette approche soit capable de saisir quelque chose comme la richesse de nos propres modèles corporels.
Si la mise en garde de Stephen Hawking, qui estime que les machines intelligentes pourraient mettre fin à l’humanité, est pertinente, la technologie est encore loin de proposer quelque chose qui s’approche peu ou prou de l’intelligence humaine. Et il sera impossible d’atteindre cet objectif si nous ne réfléchissons pas soigneusement sur la façon de donner aux algorithmes une sorte de relation à long terme et incarnée avec leur environnement.
SingularityHub, Ben Medlock (21/03/2017)
