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L'intelligence Artificielle

Fiche de lecture : L'intelligence Artificielle. Recherche parmi 297 000+ dissertations

Par   •  21 Avril 2015  •  Fiche de lecture  •  490 Mots (2 Pages)  •  1 741 Vues

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On peut être tenté de comparer la capacité de traitement de l'information d'un cerveau humain à celle d'un ordinateur pour estimer la faisabilité d'une IA forte. Il s'agit cependant d'un exercice purement spéculatif, et la pertinence de cette comparaison n'est pas établie. Cette estimation très grossière est surtout destinée à préciser les ordres de grandeur en présence.

Un ordinateur typique de 1970 effectuait 107 opérations logiques par seconde, et occupait donc - géométriquement - une sorte de milieu entre une balance de Roberval (1 opération logique par seconde) et le cerveau humain (grossièrement 2 × 1014 opérations logiques par seconde, car formé de 2 × 1012 neurones ne pouvant chacun commuter plus de 100 fois par seconde)13; comme on peut le lire sur le lien en référence, l'estimation d'un constructeur est que la puissance brute du cerveau humain serait égalable en 2019, sous réserve que la loi de Moore s'applique jusque là. En 2005, un microprocesseur typique traite 64 bits en parallèle (128 dans le cas de machines à double cœur) à une fréquence typique de 2 GHz, ce qui place en puissance brute dans les 1011 opérations logiques par seconde. En ce qui concerne ces machines destinées au particulier, l'écart s'est donc nettement réduit. En ce qui concerne les machines comme Blue Gene, il a même changé de sens.

Un article de 201314 examine par plusieurs voies quelle pourrait être la capacité mémoire nécessaire et, selon le mode de calcul, obtient des chiffres très différents : 1 To, 100 To, 2 500 To (voir big data), évoquant aussi par jeu 300 Mo, soit 60 MP3 de 3 minutes.

Le matériel serait donc maintenant présent. Du logiciel à la mesure de ce matériel resterait à développer. En effet, l'important n'est pas de raisonner plus vite, en traitant plus de données, ou en mémorisant plus de choses que le cerveau humain15, l'important est de traiter les informations de manière appropriée.

L'IA souligne la difficulté à expliciter toutes les connaissances utiles à la résolution d'un problème complexe. Certaines connaissances dites implicites sont acquises par l'expérience et mal formalisables. Par exemple, qu'est-ce qui distingue un visage familier de deux cents autres ? Nous ne savons pas toujours clairement l'exprimer16. L'apprentissage de ces connaissances implicites par l'expérience est exploitée depuis les années 1980 (voir Réseau de neurones). Néanmoins, un autre type de complexité apparaît : la complexité structurelle. Comment mettre en relation des modules spécialisés pour traiter un certain type d'informations, par exemple un système de reconnaissance des formes visuelles, un système de reconnaissance de la parole, un système lié à la motivation, à la coordination motrice, au langage, etc. En revanche, une fois un système cognitif conçu et son apprentissage par l'expérience réalisé, l'"intelligence" correspondante peut être distribuée en un grand nombre d'exemplaires, par exemple sur les portables d'actuaires ou de banquiers pouvant ainsi, comme le rappelle un slogan, dire oui ou non, mais le dire tout de suite grâce à des applications dites de credit scoring.

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