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  • 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.

     

  • L'#intelligence a des limites

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    Le sujet est complexe, surtout parce que le terme "intelligence" est assez mal défini, ou alors de manière beaucoup trop générale. Faire le Rubik's Cube demande un certain type d'intelligence, très limitée :

      -  Toutes les pièces sont données au départ,
      -  la situation finale est connue d'avance,
      -  les mouvements possibles sont tout aussi connus.

    Dans la réalité complexe du vivant,

      -  les pièces ne sont pas toutes forcément connues (personne ne peut tout savoir).
      -  la situation finale est une idée qui sera plus ou moins réalisée et pas un état absolument défini.
      -  Les mouvements possibles sont plus ou moins connus et peuvent être contrecarrés par des événements extérieurs au sous-système étudié.

    Il y a des éléments impossibles à prévoir sui le sont et le seront toujours, que ce soit pour une intelligence artificielle ou naturelle. La réalité est changement. L'intelligence c'est pour partie de s'y adapter au mieux sans tout détruire en passant. Cela demande des choix à faire sans avoir forcément assez de données, ou avec des données dont on ne sait quoi faire...

    C'est souvent un pari, qui est fait de plus avec un objectif spécifique à atteindre.

    Parce que l'intelligence sert à faire quelque chose, laquelle chose n'est jamais neutre.

    Allons-nous laisser les machines parier à notre place ?

    Avec quel objectif : notre intérêt ou celui du propriétaire de la machine ?

    Voilà qui est plus important que tous les algos qui, remarquons-le, sont des "recettes" déjà utilisées que l'on répète, et donc liées à des données passées. Les nouvelles données ne sont pas exactement les mêmes, et les traiter comme si elles étaient identiques aux anciennes est ce qui ressemble le plus à ce qu'on appelle l'archaïsme...

  • 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.

  • L'intelligence ne suffit pas.

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    Prenons un exemple.

    Une entreprise fait des bénéfices.

    Que fait-on de cet argent ?

    Les propriétaires de l'entreprise vont dire, intelligemment, qu'ils ont besoin de l'argent pour réinvestir et ainsi soutenir l'économie.

    Les salariés de l'entreprise vont dire, intelligemment, qu'ils ont besoin de l'argent pour acheter plus et ainsi soutenir l'économie.

    Les deux possibilités sont apparemment assez intelligentes, même si le partage (aussi équitable que possible) de ces bénéfices entre les deux serait plus intelligent encore.

    Mais...

    Interviennent les rapports de forces sociaux, résultats d'un ensemble de mécanismes surtout de propagande, qui font qu'aujourd'hui les propriétaires ont l'avantage. Ils ont les moyens de se payer les médias, les "penseurs", les "économistes" pour justifier leur intérêt en le présentant comme le plus intelligent...

    L'intelligence seule, artificielle ou pas, ne suffit pas.

    Elle doit se déployer sur plusieurs niveaux, prenant en compte les intérêts de chaque groupe ET les intérêts de l'ensemble des groupes... comprenant les interactions entre groupes (dont les rapports de forces) etc.

    Et tout ceci concerne bien entendu aussi l'intelligence artificielle: l'intelligence d'accord, mais pour en faire quoi ? Pour défendre quels intérêts ?

     

  • l'agorithme, ce savoir... du passé

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    L'intelligence.

     

    Beaucoup de données à "traiter", c'est-à-dire : si j'ai telle et telle donnée, alors je fais telle action.

    Pourquoi cette action et pas une autre ? Parce que je sais que c'est cette action que je dois faire.

    Comment est-ce que je le sais ? Parce que j'ai déjà rencontré ces données ?

     

    Je ne vais que répéter les mêmes actions, alors que presque par définition la réalité est changeante et que de nouvelles configurations apparaissent continuellement.

     

    Cette intelligente est archaïque. Elle est incapable de s'adapter vraiment. Et si elle a un certain niveau d'adaptation, elle finira toujours par trouver ses limites. Le hamster connaît très bien sa cage, en détail, il peut s'adapter un peu aux changements. Lâchez-le dans la nature et son savoir ne sert plus à rien.

     

    A nouvelles données, traitement nouveau.

    L'algorithme figé est déjà archaïque, lui aussi. Il est résultat d'une configuration du réel déjà passée.

     

    L'Intelligence prend des initiatives.

    Elle est capable de créer à partir du nouveau et de l'incertain.

    Elle sait que la certitude comporte très souvent une erreur de jugement.

    Elle prend des risques, parce qu'on ne peut pas faire autrement.

     

    Laissera-t-on les machines prendre les risques à notre place ?

    Avec quel(s) risque(s) ?

  • "intelligence" artificielle, OGMs, même combat

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    Il est intéressant de voir les similitudes entre ces "technologies".

    La principale étant qu'à partir d'un moment dans l'évolution du "produit" on ne maîtrise plus rien.

    Une IA capable de définir ses propres processus et normes ?

    Un caractère OGM baladeur qui va là où ce n'était pas prévu qu'il aille ?

    Bienvenue dans la planète-laboratoire de tous les délires techno-scientistes.

    A cela ajoutons que les entreprises technologiques, toujours plus puissantes, craignent de moins en moins les "piqûres" des mécontents grâce en particulier à cette directive européenne inique dite du "secret des affaires".

    L'important est désormais de développer toujours plus les méthodes d'endormissement de la clientèle. Aucun doute qu'il y aura des IA pour ça.

  • Et l'Intelligence humaine ?

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    Dépêchons-nous de créer une intelligence artificielle qui marche.

    Côté intelligence humaine, les assauts associés de la bêtise ordinaire (surtout publicitaire et de propagande) et des polluants neurotoxiques ne lui laissent que peu d'avenir.

    Or on peut nous remplacer un rein ou le cœur, mais pas le cerveau.

    C'est con, hein.