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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) et quelle est la différence entre l'IA générale et l'IA étroite ?

Il semble y avoir beaucoup de désaccord et de confusion autour de l'intelligence artificielle en ce moment.



Nous assistons à une discussion en cours sur l'évaluation des systèmes d'IA avec le Essai de Turing , avertissant que les machines hyper-intelligentes vont nous massacrer et des avertissements tout aussi effrayants, bien que moins terribles, que l'IA et les robots vont prendre tous nos emplois .



En parallèle, nous avons également vu l'émergence de systèmes tels que IBM Watson , Apprentissage profond de Google , et des assistants conversationnels tels que Apple Syrie , Google Now et Cortana de Microsoft . Mélangé à tout cela a été la diaphonie si la construction de systèmes vraiment intelligents est même possible .

Beaucoup de bruit.



Pour obtenir le signal, nous devons comprendre la réponse à une question simple : qu'est-ce que l'IA ?

IA : une définition de manuel

Le point de départ est facile . En termes simples, l'intelligence artificielle est un sous-domaine de l'informatique. Son objectif est de permettre le développement d'ordinateurs capables de faire des choses normalement faites par des personnes - en particulier, des choses associées à des personnes agissant intelligemment.

Chercheur de Stanford John McCarthy a inventé le terme en 1956 au cours de ce qu'on appelle maintenant La conférence de Dartmouth , où la mission principale du domaine de l'IA a été définie.



Si nous commençons par cette définition, tout programme peut être considéré comme une IA s'il fait quelque chose que nous considérerions normalement comme intelligent chez les humains. Comment le programme le fait n'est pas la question, juste qui est capable de le faire du tout. C'est-à-dire que c'est de l'IA si elle est intelligente, mais elle n'a pas besoin d'être intelligente comme nous.

IA forte, IA faible et tout le reste

Il s'avère que les gens ont des objectifs très différents en ce qui concerne la construction de systèmes d'IA, et ils ont tendance à se diviser en trois camps, en fonction de la proximité des machines qu'ils construisent avec la façon dont les gens travaillent.

Pour certains, le but est de construire des systèmes qui pensent exactement de la même manière que les gens. D'autres veulent juste faire le travail et ne se soucient pas de savoir si le calcul a quelque chose à voir avec la pensée humaine. Et certains sont entre les deux, utilisant le raisonnement humain comme modèle qui peut informer et inspirer, mais pas comme cible finale pour l'imitation.

Les travaux visant à simuler véritablement le raisonnement humain ont tendance à être appelés IA puissante , en ce que tout résultat peut être utilisé non seulement pour construire des systèmes qui pensent, mais aussi pour expliquer comment les humains pensent aussi. Cependant, nous n'avons pas encore vu de modèle réel d'IA forte ou de systèmes qui soient de véritables simulations de la cognition humaine, car il s'agit d'un problème très difficile à résoudre. Lorsque ce moment viendra, les chercheurs impliqués feront certainement couler du champagne, porteront un toast à l'avenir et l'appelleront un jour.

Le travail dans le deuxième camp, visant simplement à faire fonctionner les systèmes, est généralement appelé IA faible en ce sens que même si nous pouvons construire des systèmes capables de se comporter comme des humains, les résultats ne nous diront rien sur la façon dont les humains pensent. L'un des meilleurs exemples en est Le bleu profond d'IBM , un système qui était un maître joueur d'échecs, mais qui ne jouait certainement pas de la même manière que les humains.

Quelque part au milieu d'une IA forte et faible se trouve un troisième camp (l'entre-deux) : des systèmes informés ou inspirés par le raisonnement humain. C'est généralement là que se déroule la plupart des travaux les plus puissants aujourd'hui. Ces systèmes utilisent le raisonnement humain comme guide, mais ils ne sont pas motivés par l'objectif de le modéliser parfaitement.

Un bon exemple de ceci est IBM Watson . Watson accumule des preuves pour les réponses qu'il trouve en examinant des milliers de morceaux de texte qui lui donnent un niveau de confiance dans sa conclusion. Il combine la capacité de reconnaître des modèles dans le texte avec la capacité très différente de peser les preuves fournies par la correspondance de ces modèles. Son développement a été guidé par l'observation que les gens sont capables de tirer des conclusions sans avoir de règles strictes et peuvent, à la place, constituer des collections de preuves. Tout comme les gens, Watson est capable de remarquer des modèles dans le texte qui fournissent un peu de preuves, puis d'ajouter toutes ces preuves pour obtenir une réponse.

De même, le travail de Google en Deep Learning a une impression similaire en ce sens qu'il s'inspire de la structure réelle du cerveau. Informés par le comportement des neurones, les systèmes d'apprentissage profond fonctionnent en apprenant des couches de représentations pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et de la parole. Pas exactement comme le cerveau, mais inspiré par lui.

Le point important à retenir ici est que pour qu'un système soit considéré comme une IA, il n'a pas besoin de fonctionner de la même manière que nous. Il faut juste être intelligent.

IA étroite vs IA générale

Il y a une autre distinction à faire ici - la différence entre les systèmes d'IA conçus pour des tâches spécifiques (souvent appelés IA étroite ) et les quelques systèmes conçus pour la capacité de raisonner en général (appelés IA générale ). Les gens sont parfois confus par cette distinction et, par conséquent, interprètent à tort des résultats spécifiques dans un domaine spécifique comme couvrant en quelque sorte tous les comportements intelligents.

Des systèmes qui peuvent vous recommander des choses basé sur votre comportement passé sera différent des systèmes qui peuvent apprendre à reconnaître des images à partir d'exemples, qui seront également différents des systèmes qui peuvent prendre des décisions basées sur des synthèses de preuves. Ils peuvent tous être des exemples d'IA étroite dans la pratique, mais peuvent ne pas être généralisables pour résoudre tous les problèmes qu'une machine intelligente devra traiter seule. Par exemple, je ne veux peut-être pas que le système qui est brillant pour déterminer où se trouve la station-service la plus proche puisse également effectuer mes diagnostics médicaux.

La prochaine étape consiste à examiner comment ces idées se manifestent dans les différentes capacités que nous nous attendons à voir dans les systèmes intelligents et comment elles interagissent dans l'écosystème émergent de l'IA d'aujourd'hui. C'est-à-dire ce qu'ils font et comment peuvent-ils jouer ensemble. Alors restez à l'écoute - il y a plus à venir.