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bigdata

  • Les données ne font pas l'intelligence

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    Il y a une forte identification de nos jours entre #bigdata et #AI, entre données et intelligence.

    En gros, il suffirait de collecter le plus de données possible pour obtenir de l'intelligence.

    Sauf que les données seules ne disent rien, bien sûr.

    On ne peut déduire de leur seule présence dans quelle chaine de causalité elles se placent. Ce qui fût leur(s) cause(s) et ce qu'elles induiront comme conséquence(s) est inconnu à priori.

    On ne peut pas non plus déduire à priori les relations entre elles et les autres.

    Cette causalité et ces relations doivent être connues pour que l'IA puisse travailler.

    Mais d'où viennent ces informations liées aux relations ?... Simplement (!) au fait que leur existence a été déduite avant la capture des données par une intelligence. Quelqu'un a dû "créer abstraitement" ces relations par nature invisibles.

    La machine a pas mal de difficultés à faire ça - c'est-à-dire que les ingénieurs ont des difficultés à programmer ça, évidemment.

    Peut-être n'y arrivera-t-elle jamais. La réalité est une masse mouvante, changeante, d'événements aux multiples causes et aux conséquences très souvent imprévisibles en raison des relations de chaque événement avec les autres.

    Aucune intelligence ne pourra jamais maîtriser ce maelström, mais tout juste tenter d'y détecter quelques signaux connus.

    C'est pourquoi les professionnels des systèmes logiques complexes (dits "intelligence artificielle") devraient commencer par apprendre, non pas la logique, mais la modestie.

     

  • Les limites de l'intelligence

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    Donc, les limites de l'intelligence:

    1. Je ne sais pas tout.
    2. Ce que je sais est partiel, en raison même de la limite 1.
    3. Ce que je fais avec ce que je sais est conditionné par ce que je peux/veux faire, qui n'est pas nécessairement ce que peuvent/veulent faire les autres.
    4. Les idées, théories, équations sont des simplifications abstraites de la Réalité, qui a une forte tendance à changer continuellement alors qu'on ne lui demande rien.

  • Il n'y a pas d'algorithme neutre

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    Un algorithme est une "recette" pour "résoudre" un problème.

    La question qui suit est : résoudre comment, et dans l'intérêt de qui ?

    Non seulement l'algo est orienté en fonction de l'objectif de ses créateurs, mais en plus il y a le postulat implicite que le problème peut être résolu... c'est à dire qu'on connaît déjà les données (le problème), qu'on l'a déjà résolu, et qu'on va répéter la solution.

    Mais la réalité est changements.

    Il y a les données, et les relations entre les données.

    L'algorithme ne peut gérer une situation imprévue (nouvelles données, données différentes, relations entre données différentes) qu'en prenant des risques, qu'en faisant des choix arbitraires, non basés sur des faits suffisants puisqu'ils sont (partiellement) inconnus au moment de la conception de l'algo

    Nous demandera-t-il notre avis (dans une IA, si on arrive à en programmer qui fonctionnent au-delà de la résolution de problèmes simples) avant de faire des choix qui nous concernent ou suivra-t-il juste les intérêts de ses concepteurs ?

    Le problème est le même avec toute "intelligence".

    On n'est pas "intelligent" "dans le vide".

    Il faut savoir reconnaitre les données. Il faut avoir un objectif à atteindre, or cet objectif conditionne à la fois la sélection des données et les traitements qu'on va effectuer. L'intelligence est un système circulaire.