IEU : Intelligence Étendue Utile

IEU : Intelligence Étendue Utile

Pour parler du sujet de l'Intelligence Artificielle, IA. En 15 ans de réunion de travail, j’en ai vu des intelligences Artificielles :) trêve de plaisanterie.

IA , innovation du nouveau millénaire, qui date du siècle dernier.

Le terme d’intelligence artificielle a été évoqué en 1956 lors d’une conférence sur le campus de Dartmouth College. Leur but était de décomposer l’intelligence en fonctions élémentaires : le raisonnement, la reconnaissance des objets, le langage.

L’IA ne va sortir une future Licorne, mais continuer une Chimère qui a 61 ans.

Certes, notre génération et futur, vivons dans une société full numérique, par les usages et la communication, d’où l’enjeu de l’exploitation de toutes ces informations. Le palier à franchir c’est le fameux deep learning, d’établir une technique d’apprentissage qui permet à un programme de reconnaître le contenu d’une image, même mieux de comprendre le langage ! Google, IBM, Microsoft, Amazon, Adobe, Baidu, y investissent massivement!

Faire du neuf avec du vieux.

En 1947, Walter Pitts et Warren McCulloch sont les premiers à vouloir reproduire le mécanisme de nos cerveaux sur des machines par des exercices de reconnaissance de formes grâce à plusieurs couches de synapses.

En 1958, un algorithme permettant d’établir les poids fut créé par Marvin Minsky, défendant l’idée que l’intelligence artificielle doit utiliser des approches multiples, notamment pour la représentation des connaissances.

A ce jour, l’intelligence artificielle est un progrès technologique majeur, mais de là, à prendre nos emplois, ou alors bien à développer une meilleur productivité, telle la question d’Hamlet 2.0.

La théorie de la singularité technologique.

Comme souvent vu dans les films de science fictions, la théorie selon laquelle l’IA serait bientôt en train de dépasser l’intelligence humaine, basant sur deux arguments : la loi de Moore(1) et l’apprentissage automatique des machines.

(1)La loi de Gordon Moore (le fondateur d’Intel) explique que la puissance des processeurs double tous les ans. Nos ordinateurs seraient de plus en plus puissants et de plus en plus rapidement.

Pour rester dans le positif, l’intelligence Artificielle doit pouvoir aider les gens à comprendre les enjeux des transformations à venir, sur ses 10 principes d’accélération du futur :

·        désobéir plutôt que se conformer ;

·        tirer plutôt que pousser (pull over push) ;

·        proposer des boussoles plus que des cartes ;

·        favoriser l’apprentissage plus que l’éducation ;

·        la résilience plutôt que la résistance ;

·        le risque plutôt que la sécurité ;

·        la pratique plutôt que la théorie ;

·        la diversité plus que la capacité ;

·        les systèmes plutôt que les objets ;

·        l’émergence plutôt que l’autorité.

Des principes pour répondre à notre incapacité à comprendre notre évolution.

Comprendre les évolutions à venir n’est pas si simple. Les plus grands inventeurs eux-mêmes ont très souvent fait preuve d’une grande incapacité à comprendre les implications de leurs innovations. Thomas Edison lui-même pensait que son phonographe servirait surtout aux hommes d’affaires pour dicter leur correspondance et il mit du temps à admettre que son usage ne serait pas celui-ci. C’est Eldridge Johnson qui en réalisa le vrai potentiel en inventant en 1901 l’industrie musicale en faisant signer un premier disque au célèbre ténor Enrico Caruso.

Ces changements technologiques doivent induire l’ASYMETRIE (c’est-à-dire que les coûts et les bénéfices ne sont plus proportionnels à la taille : les changements viennent désormais des plus petits) ; la complexité (qui dépend de l’hétérogénéité, des réseaux, de l’interdépendance et de l’adaptation) ; et l’incertitude (qui est la conséquence des facteurs précédents).

Paradoxalement dans notre changement paradigme… l’avenir semble de moins en moins prévisible, il faut donc apprendre à devenir plus agile. Si nous sommes une part de l’intelligence collective et que nos machines s’intégrent plus avant dans nos réseaux et faits de sociétés, nous deviendrons une extension de cette intelligence nouvelle, qu’on peut appeler l’intelligence étendue (IE).

Comme souvent échangé avec les startupers dans ce domaine, on ne parle pas d’Intelligence Artificielle, mais d’Intelligence Calculée ou Intelligence Augmentée, le terme L’Intelligence Étendue semble approprié pour un avenir de co-évolution entre humains et machines. Dixit Stephen Hawkings dans une interview, il faudra aboutir à une Intelligence Étendue Utile (IEU).

Rith

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