Quelques question sur l'IA

Ce qui n'invalide pas le fait que l'on puisse simuler une intelligence humaine ou animale, sous l'hypothèse que l'on dispose qu'une compréhension suffisante des intelligences biologiques (et d'un modèle adapté pour les décrire) et d'un système informatique apte à réaliser cette simulation.

Ce qui n'invalide pas le fait que l'on puisse simuler une intelligence humaine ou animale, sous l'hypothèse que l'on dispose d'une compréhension suffisante des intelligences biologiques (et d'un modèle adapté pour les décrire) et d'un système informatique apte à réaliser cette simulation.

Absolument. Tout comme rien n'invalide le fait que l'on puisse mettre Paris en bouteille, sous l'hypothèse que l'on dispose d'une bouteille de taille suffisante et d'un système mécanique apte à réaliser cette opération. (Ou sous l'hypothèse que Paris n'est en fait pas bien grand.)

Je suis pas d'accord avec toi victor. Déjà, pourquoi aurions nous besoin d'avoir le même genre de structure que les cerveaux biologique pour les simuler ? Si il est possible de comprendre (pour un humain ou une machine) comment fonctionne un cerveau, il est possible de s'en inspirer pour l'adapter à la structure des ordinateurs (tels qu'on les connait aujourd'hui).

Je vais te donner un exemple, qui a ses limites comme souvent, où le mimetisme ne servirait à rien sur un ordinateur. Parlons des virus et anti-virus. Les meilleurs anti-virus n'ont quasimment pas d'autre faille que l'utilisateur. Pourtant ils n'utilisent pas du tout le même système que les être vivants pour se défendre. Maintenant, serait-ce intelligent de faire un anti-virus basé sur les principes des êtres vivants ? Non je ne pense pas puisque leur seul faille vient de l'utilisateur.

Le mimétisme c'est bien, mais n'a pas toujours sa place. Donc émuler une intelligence ne nécessite pas forcément de comprendre parfaitement comment fonctionne un cerveau.

Heu… Les virus biologiques et informatiques n'ont pas grand chose en communs dans leur mode d'action. Donc pour la défense non plus.

On a tendance à se caler sur ce qu'on connait, ce qui n'est pas forcement un bien. Il y a deux siècle, on disait que l'homme était comme un automate, car on connaissait les automates. Et on cherchait à réaliser des automates vivants. On n'a pas réussi, et je doute très sincèrement que ce soit possible.

A-t-on une bonne raison de penser que le cerveau humain fonctionne comme un ordinateur, ou est-ce simplement qu'on réduit le cerveau humain à ce qu'on connait ?

Je suis pas d'accord avec toi victor.

@Ricocotam, ce n'est pas que tu n'es pas d'accord avec moi, c'est que tu n'es pas d'accord avec des choses que je ne pense pas et que je n'ai pas dites.

Déjà, pourquoi aurions nous besoin d'avoir le même genre de structure que les cerveaux biologique pour les simuler ?

Effectivement, pourquoi ? Je veux bien que la personne qui prétend qu'il faut "le même genre de structure que les cerveaux biologique pour les simuler" nous explique son point de vue.

Si il est possible de comprendre (pour un humain ou une machine) comment fonctionne un cerveau, il est possible de s'en inspirer pour l'adapter à la structure des ordinateurs (tels qu'on les connait aujourd'hui).

Tu dis là ce que mes derniers posts disent en substance, oui. S'il est possible de comprendre comment fonctionne le cerveau, il est possible de s'en inspirer. Le problème étant qu'on ne comprend pas comment fonctionne le cerveau (cf. mes 3 derniers posts) et qu'on n'a aucune garantit sur notre possibilité de comprendre le fonctionnement du cerveau.

Et qu'avec si, on mettrait…

Pour appuyer un peu plus le fait que l'intelligence artificielle telle est qu'elle est reellement pratique se differencie largement de l'intelligence artificielle, un bon exemple est celui des algorithme evolutionnistes.

Les algorithmes genetiques sont a des annees lumieres de simplement mimer ou chercher a imiter nos connaissances sur la biologie. Au contraire, les algorithmes genetique s'insipirent librement de principes tres vagues et en partie faux par rapport a nos connaissances actuelles en biologie.

Pour autant, le but n'est certainement pas d'avoir des algorithmes intelligents au sens ou ils imiteraient parfaitement la nature et donneraient une impression d'intelligence. Non, leur seul but est de resoudre un probleme d'optimisation, c'est a dire, et aussi peu sexy que cela puisse-etre : minimiser (ou maximiser) une fonction $f$ que l'on arrive pas a optimiser via des outils conventionnels.

Si demain on s'appercoit que Darwin etait un bouseux et que toute la theorie de l'evolution est une blague, on ne va pas pour autant abandonner les algorithmes genetiques ou les modifier pour les rendre conforme a nos nouvelles theories ; preuve que les deux domaines sont bien separes.

De fait, aujourd'hui, l'intelligence artificielle ce n'est pas de l'imitation de comportement humain. C'est meme tout le contraire : l'intelligence artificielle c'est en tres grande partie de la resolution de probleme d'optimisation que l'etre humain est incapable de resoudre !

Notez que mon propos ne concerne que l'IA forte, c'est à dire la question de l'IA telle qu'elle est fantasmée. Ici je ne parle pas de l'IA en tant que domaine d’ingénierie.

L’enjeu de mon propos n'est d'ailleurs pas tant informatique que philosophique : il s'agit de déterminer, par des expériences de pensée, la nature de l'intelligence. Le fait qu'il soit question d'ordinateurs n'a qu'un vague rapport avec le sujet. Donc, que ce soit dit : ici je ne parle pas de l'IA au sens académique. Le débat porte sur autre chose.

Je n'affirme pas qu'il faille le même genre de structure biologique que les cerveaux pour les simuler. Je pense que pour effectuer une simulation les ordinateurs tels qu'on les connait aujourd'hui suffisent bien assez (en nature, après en performances de calculs je dis pas).

Pour ce qui est des si, j'ai du mal à comprendre ce qui te gène dedans victor.
On ne peut pas réfléchir à de telles conceptions sans émettre des hypothèses.
La question n'est pas de faire un bilan des connaissances présentes, je sais bien qu'à l'heure actuelle rien n'a avoir, en IA, avec ce qui pourrait ressembler - même vaguement - à un cerveau humain.

En ce qui me concerne ce débat me tient à cœur car je trouve ce domaine passionnant, et j'aspire à devenir chercheur dedans. Je pense qu'il y a un certains nombre d'idées à tirer du cerveau biologique.
Je connais les traditionnels arguments "l'Homme a commencé à voler lorsqu'il a cessé d'imiter les oiseaux" et, comme le dit si bien Höd, on confie à l'IA des tâches qu'aucun cerveau biologique ne sait résoudre, et que par conséquent imiter un cerveau biologique n'a aucun intérêt.

Toutefois ce sont des arguments qui sont, à mon sens, peu convaincants. Le premier est une maxime empiriste. Sur d'autres domaines que l'aéronautique on pourrait tout aussi bien affirmer le contraire.
Le 2nd est un argument utilitariste. Il n'est pas faux. Seulement, il ne m'intéresse pas car je n'ai pas de conception utilitariste de l'IA. C'est juste de la curiosité et le goût de comprendre la nature de l'intelligence. Je conçois avant tout l'ordinateur comme un moyen de simulation, pour tester un modèle.

Cela dissipe-t-il le quiproquo ?

Perso ce qui m'intéresse dans l'IA, ce sont plutôt les applications concrètes qu'on en a aujourd'hui, et pas seulement parce que j'ai le point de vue d'un ingénieur.

Étudier une application de l'IA qui marche, c'est se rendre compte de plusieurs choses :

• Il n'y a pas que le cerveau humain qui soit modélisé avec des résultats intéressants : certes aujourd'hui on nous rabat surtout les oreilles avec le Deep Learning qui repose sur les réseaux de neurones, mais à côté de ça il y a des tas d'autres approches, d'une part au machine learning (les algorithmes de boosting en sont un exemple), d'autres part en termes de modèles d'inspiration (rien qu'en optimisation, les algos génétiques ont été mentionnés, mais on peut aussi parler des colonies de fourmis ou du recuit simulé) ;
• Le fait de chercher à quantifier les méthodes et leur efficacité face à une problématique concrète que l'on s'est donnée à résoudre fait tout autant avancer notre compréhension de l'intelligence que poursuivre l'effort pour atteindre l'IA forte. Il s'agit de prendre quelques pas de recul par rapport au modèle initial (disons le cerveau) et de ne réfléchir qu'en termes des propriétés du système qu'il nous a servi à modéliser. C'est comme ça qu'est né le Deep Learning ; un type s'est simplement demandé un beau jour ce que ça pouvait faire de créer un réseau de réseaux de neurones. Cette idée tient plus de l'adaptation de la topologie des réseaux IPv4 au perceptron qu'autre chose, et pourtant, les résultats obtenus sont assez peu surprenants, puisqu'on observe, en fait, des phénomènes similaires sur le cerveau humain depuis l'invention de l'IRM.

Bref, cet aspect concret n'est pas à écarter sous prétexte qu'il est "pragmatique". Paradoxalement c'est grâce à cette approche pragmatique qu'on comprend de mieux en mieux le schmilblick aujourd'hui.

Notons par ailleurs que le recuit simule ne s'inspire pas de la biologie mais d'un processus utilise par l'Homme dans une activite sociale (a savoir en metallurgie). On est donc encore dans quelque chose de different puisque l'inspiration n'est pas la nature directement.

Commencez par python pour développer une IA. Après tu pourra utiliser C++ et d'autres langages

Merci a tous de participer a ce super débat

Pour ma part je suis en plein sur la lecteur du livre que vous m'avez conseiller ! Je le recommande donc a mon tour a ceux qui ne l'ont pas des le premier chapitre il résumer presque tous ce débat et nous amène des termes plus générique ! ;D

Je pense qu'encore une fois(malgrès ce que vous font croire médias et politique c'est souvent le cas) rien n'est tout blanc ou tous noir. C'est a dire qu'il n'y a pas une bonne approche et une mauvaise approche mais simplement des moyens et surtout des objectifs différents mais qui au final se font plus du bien entre eux que du mal

J'aspire aussi de plus en plus a être chercheur la dedans

Juste pour relancer un peu de bazar voilà une question que mon prof de lettre et com' nous a poser : " Qu'es ce qui fait que le cerveaux agit et comprend" Genre depuis le début on essaye plus ou moins de définir la vie comme qqch de rationnel avec des formules mathématique, mais même si on y arrivait Comment expliquer que nous cerveaux INTERPRÈTE ça ?

c'est oufff la profondeur de cette question vous ne pensez pas ? (bon évidemment on a pas de réponse mais c'est intéressant de lever un peu les yeux de la feuille de tmps en tmps pour ce genre de question existentielle)

En fait je pense que n'importe qui faisant de l'IA se pose un beau jour la question, et continue d'en faire parce qu'il aime le fait d'y apporter des éléments de réponse, pas à pas, selon son interpretation personnelle de ses expériences.