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Daniel Andler :
Intelligence artificielle vs intelligence humaine, qui gagne ?
Daniel Andler est mathématicien, philosophe, professeur émérite à l’université de la Sorbonne et membre de l’Académie des Sciences morales et politiques.
Aujourd’hui l’IA, l’intelligence artificielle, est dans nos vies et la question que tout le monde se pose est : Comment s’en emparer ?
Daniel Andler a commencé à analyser les différentes intelligences il y a plus de 40 ans et dans son dernier livre « Intelligence artificielle, intelligence humaine : la double énigme » chez Gallimard, il les compare. Qu’est ce qui active l’intelligence artificielle ? Qu’est ce qui anime mon intelligence ?
Qu’elle soit symbolique ou qu’on parle du connexionnisme – le deap learning -comment fonctionnent les mécanismes de l’intelligence artificielle et humaine ? Comment les schématiser et comprendre les processus en jeu ?
A PROPOS DE LA COLLECTION MATRIOCHK
Tous les entretiens de MatriochK avec #SandraFreeman à retrouver ici 👉🏼 https://bit.ly/3129sIF : Christophe André, René Frydman, Mona Ozouf, Dominique Moïsi, Rachid Benzine, François Molins, François Heisbourg, Jacques Séguéla, Dominique Bourg, André Comte-Sponville, Caroline Fourest, Bruno Solo, Michelle Perrot, Stanislas Dehaene, Jacques Rancière, Pascal Picq, Léa Moukanas, Robin Renucci, Hubert Reeves, Boris Cyrulnik, Barbara Cassin, Delphine Horvilleur, Catherine Dolto, Raphaël Enthoven, Etienne Klein, Daniel Kaplan, Alya Aglan, Emmanuel Carrère, Michel Serres, Bernard Stiegler, François Taddei, Natacha Wolinski, Jean-Claude Trichet, Heinz Wismann, Malek Boukerchi, Michel Sarran, Fatema Hal, Joël de Rosnay, Aldo Naouri.
Avec MatriochK, nos invités répondront à cette question « Que transmet-on à nos enfants » et partageront avec nous leurs #TrucsDeVie
Car, en s’interrogeant chaque jour sur le #RéchauffementClimatique, la qualité de la nourriture dans notre assiette, les probables services de l’intelligence artificielle, #IA, les nouveaux métiers, le pouvoir d’achat, c’est aux générations futures qu’on songe dans le fond. Et de fait, en pensant à notre quotidien, c’est de l’avenir, de l’éducation, de l’innovation, de l’alimentation, de la croissance, de l’emploi et de tant d’autres sujets plus macro sur lesquels nous nous interrogeons.
#Transmission #Conscience #FoodForThought
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Extrait :
Daniel Andler : L’IA symbolique, c’est l’IA des premiers temps et c’était pas une mauvaise idée après tout, on se disait : « Ah ben voyons, quand je suis en train de réfléchir comment je vais aller à l’aéroport, alors il y a la grève des métros, les taxis, c’est trop cher et l’aéroport est trop loin. Alors comment je fais… Tout ce processus intellectuel peut être en quelque sorte écrit noir sur blanc, sous forme de ce qu’on appelle aujourd’hui un programme informatique. Sandra Freeman : Et donc, c’est ça le deep learning et le connexionnisme. Daniel Andler : C’est ça le connexionnisme qu’on a appelé le connexionnisme dans les années 1980 et qu’on a appelé deep learning. Et donc ça, c’est une technique complètement différente. Il y a plus de réflexion, de raisonnement au sens habituel. Il y a la prise en compte d’exemples. plus simple, c’est d’imaginer la perception. Donc une façon de reconnaître si quelque chose est une araignée ou quelque chose et qu’une abeille c’est de compter le nombre de pattes. Ça, c’était l’approche symbolique. On disait : » Tu prends cette image, tu comptes le nombre de pattes, si tu en trouves 8, c’est une araignée. Si tu en trouves 6, c’est une abeille, une fourmi ou je ne sais quoi. La nouvelle technique consiste pas du tout à faire ça. On lui demande de regarder des tas et des tas d’exemples. On lui dit ça, on lui montre une image d’abeille, on lui dit ça, c’est une abeille, on lui montre une image d’araignée, on lui dit ça, c’est une araignée et on fait ça 10 millions de fois, 100 millions de fois. Alors au début, il répond au hasard parce qu’il ne sait rien. Mais peu à peu, il y a un algorithme d’apprentissage. Sandra Freeman : Et donc ce modèle plus complexe, il était conçu aussi au départ sur le modèle des neurones? Daniel Andler : Il y avait une inspiration qui disait que le cortex, donc la partie supérieure du cerveau est organisé en couches, en réseaux de neurones formels, c’est à dire des petits mécanismes qui, en gros, s’allument s’ils ont suffisamment stimulus, qui leur vient des neurones voisins et s’éteignent au contraire, s’il n’y a pas de suivi suffisamment de stimulus. Et on a montré qu’en enchaînant en constituant des réseaux de neurones, on arrivait et en les mettant en couche. Ça a été une longue affaire. On arrivait effectivement à obtenir ces machines qui sont des machines qui premièrement apprennent et qui sont essentiellement perceptives.
Sandra Freeman : Est ce qu’on peut dire que cette 1ere ère, cette IA symbolique , on la compare à une pensée plus linéaire et que la seconde, elle est plus en réseau, plus complexe. Est ce qu’on pourrait le schématiser comme cela ?
Et ça a été, c’était une très très bonne idée et curieusement, ça n’a pas marché. Ça s’est heurté très vite à des limites. Peut être parce que le monde est trop compliqué que nos opérations mentales sont trop compliquées à expliciter. Alors disons, pour simplifier, c’est une exagération, mais pour simplifier, que l’IA symbolique qui donc est une simple imitation du raisonnement humain a échoué. Alors depuis, on a inventé une autre technique. Et donc, cette nouvelle technique consiste à doter la machine de la capacité d’apprendre à partir des exemples.
Daniel Andler : Oui c’est une très bonne image. Une des manières de faire des contrastes ou seulement d’une approche symbolique d’un côté en rouge approche, connexionniste en bleu de l’autre côté et on coche toutes les différences. Et une des différences essentielles, c’est que l’approche symbolique est fondée sur un raisonnement linéaire, exactement, une chose après l’autre, même s’il y a des sous programmes, et cetera c’est toujours une chose après l’autre. Alors que le connexionnisme est, comme on dit, massivement parallèle, c’est à dire que tous les neurones s’actualisent au temps de l’horloge toutes les secondes ou toutes les 10 secondes simultanément tous les neurones se mettent à jour compte tenu de ce qui s’est passé à l’étape inférieure.
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