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  • Pour plus d'intelligence humaine #IntelligenceHumaine

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    Un véritable lavage de cerveaux techno-global veut nous pousser à croire qu'il ne peut y avoir d'intelligence qu'artificielle.

    C'est une aberration, à but principalement commercial: ces prétendues "intelligences" ne seront pas gratuites. Ce sera des logiciels qu'il faudra acheter...

    Ce blogue a pour objectif de fournir, dans les limites de mes capacités, quelques éléments d'intelligences. Modeste, hein ! ;-)

    Un des principes de base est : "Le mot n'est pas la chose".
    L'idée que l'on se fait du monde n'est pas la monde.
    Les théories sur la réalité, les équations ne sont pas la réalité.

    Ce qui peut sembler une évidence ne l'est pas tant que ça. Nous avons une tendance à confondre nos mots avec la réalité, à croire que ce que nous disons EST véritablement la réalité, ou au moins une représentation exacte.
    C'est là une erreur.

    Cela ne veut pas dire que le langage est "faux" ou "mensonger". Il est... autre chose. Une représentation, une simplification.

    La photo d'un objet n'est pas l'objet lui-même, c'est bien évident.
    Les mots utilisés pour décrire l'objet sont une "photographie verbale" encore plus floue qu'une vraie photo.

    Dans  l'interêt de l'#IntelligenceHumaine il conviendrait de ne pas prendre nos mots au pied de la lettre.

  • Intelligence

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    Ceci est une petite réflexion personnelle autour de la question de l'intelligence, qui est très médiatisée par l'entremise de l'industrie informatique.

    Disons que l'intelligence est faite de plusieurs composantes en interactions:

    - Il y a les "données", c'est-à-dire la "réalité", faite d'objets (humains, arbres, de l'eau...) et d'événements (quelque chose arrive),

    - Il y a les relations entre ces "données", dont l'existence est rarement accessible à notre système de perception ordinaire,

    - Il y a des symboles (mots, théories, équations, suppositions au doigt mouillé...) qui sont en général l'expression de ces relations "invisibles" entre les "objets". Ces symboles, produits d'une intelligence, peuvent devenir eux-même des "objets" à partir desquels on peut, à nos risques et périls, baser une réflexion.

    Je distingue arbitrairement 2 types d’intelligences, la (1) et la (2).

    L'intelligence(1) intervient au niveau de la compréhension, la détermination de ces relations. C'est principalement la science, qui tente de déterminer le "pourquoi" des choses, c'est-à-dire de déterminer des relations entre des objets/événements/symboles. (je laisse de côté les hypothèses religieuses parce qu’invérifiables, et dont la discussion relève de la perte de temps)

    Ce que découvre l'intelligence(1) est aussi (plus ou moins) valide au moment de la recherche. C'est du savoir passé, en général reconstitué de manière réduite dans des expérimentation en laboratoire (qui font perdre beaucoup d'interactions possibles, inconnues puisque le sujet étudié n'est pas non plus connu. On prétend retirer du champ de l'étude tout ce qui ne SEMBLE pas pertinent, mais comment peut-on vraiment déterminer cette pertinence, sinon par des a-priori plus ou moins arbitraires)...

    Mais cela ne s'arrête pas là, puisqu'après la compréhension il y a l'action, la modification de la réalité. Apparemment, les humains ne cessent pas de vouloir changer ("améliorer") les choses.

    L'intelligence(2) est la (capacité de) mise en oeuvre du savoir acquis pour atteindre un objectif différent de ce que serait la "réalité" des relations sans intervention extérieure.

    Cette intelligence(2) implique un objectif précis qui consiste en général à devoir résoudre "un "problème".

    L'intelligence(2) se base entièrement sur les savoirs acquis par l'intelligence(1), et donc déjà anciens. Si celle-ci s'est trompée, a fait quelques erreurs ou omis des paramètres importants, ces problèmes viendront compliquer la situation *réelle* finale en créant des effets "secondaires" indésirables (et souvent cumulatifs).

    Autre point important: les pré-conceptions plus ou moins conscientes de la recherche (intelligence(1)) vont conditionner la totalité du processus.

    A partir de la même masse de données (bigdata), des spécialistes différents vont extraire uniquement ce qui intéresse leur spécialité.

    Un exemple simple: Un médecin et un policier dans une manifestation, qui font preuve d'intelligence(2). Le policier va rechercher les armes et les actes violents, quand un médecin recherchera les gens blessés. Les données sont les mêmes mais les actions de chaque intelligence sont différentes, tout autant que les résultats.

    L'objectif qui pilote l'intelligence(1) conditionne à la fois la sélection basique des données tout autant que le résultat final (car tout est lié dans un continuum).

    L'intelligence(2) est conditionnée par les production de l'intelligence(1), tout comme la technique est conditionnée par la science.

    "L'intelligence artificielle" relèvera, lorsqu'elle sera un peu plus au point qu'aujourd'hui - et si on y parvient jamais - une intelligence de type (2). Elle utilise des algorithmes qui sont l'expression logique du savoir relationnel découvert par l'intelligence(1), algos eux-même susceptibles de contenir des erreurs, et donc par des humains.

    Cet ensemble de relations est soumis, comme le reste, à la complexité de la réalité qui ne cesse de changer à tous les niveaux (ne serait-ce que par les changements induits par la technique-intelligence(2)).

    Le savoir d'aujourd'hui sera possiblement obsolète demain.

    Si vous modifiez la "réalité" à partir de ce savoir, soyez prêts à revenir sur ces modifications, ou payez-en les conséquences.

  • 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.