Il me semble que les gens qui pensent que l’ordinateur est 100% rationnel ont loupé une étape actuelle du développement de l’apprentissage automatique. Je ne dis pas qu’on a déjà prouvé que l’IA est possible, je dis que l’argument de "l’ordinateur ne fait que des choses rationnelles" est complètement nul.
S’il est vrai que les instructions dans la puce se déroulent de façon 100% rationnelle, rien n’empêche que des comportements dit "irrationnels" apparaissent de manière émergent (les équations du chaos apparaissent à partir d’équations très simple comme la Suite logistique.
Les systèmes experts étaient 100% rationnels, les réseaux de neurones ne le sont pas forcément. Il est désormais admis que l’utilisation du hasard a un rôle très important dans les réseaux de deep-learning. Voir par exemple Information Theory of Deep Learning de Naftali Tishby.
Si l’on utilise l’apprentissage automatique c’est bien parce-qu’ils permettent des calculs qui donnent des résultats proches de ce qu’on peut appeler l’intuition (c’est-à-dire des raisonnements basés sur l’induction et non sur la déduction).
# L'ordinateur est rationnel, et alors ?
Posté par Alex G. . En réponse au journal "Intelligence artificielle", vraiment?. Évalué à 8.
Il me semble que les gens qui pensent que l’ordinateur est 100% rationnel ont loupé une étape actuelle du développement de l’apprentissage automatique. Je ne dis pas qu’on a déjà prouvé que l’IA est possible, je dis que l’argument de "l’ordinateur ne fait que des choses rationnelles" est complètement nul.
S’il est vrai que les instructions dans la puce se déroulent de façon 100% rationnelle, rien n’empêche que des comportements dit "irrationnels" apparaissent de manière émergent (les équations du chaos apparaissent à partir d’équations très simple comme la Suite logistique.
Les systèmes experts étaient 100% rationnels, les réseaux de neurones ne le sont pas forcément. Il est désormais admis que l’utilisation du hasard a un rôle très important dans les réseaux de deep-learning. Voir par exemple Information Theory of Deep Learning de Naftali Tishby.
Si l’on utilise l’apprentissage automatique c’est bien parce-qu’ils permettent des calculs qui donnent des résultats proches de ce qu’on peut appeler l’intuition (c’est-à-dire des raisonnements basés sur l’induction et non sur la déduction).
Je ne peux que recommander les vidéos de la chaîne science4all qui a une série dédiée à ce sujet.