La vie humaine est faite d'autre chose et c'est bien souvent les zones grises qui sont preponderantes et qui font que c'est la que l'intelligence devient importante
Moui, avec ce point de vue l’intelligence se définit par « ce que peut faire l’humain que ne peuvent pas faire les machines ». Il y a 10 ans on définissait un objectif pour l’IA par ce que pouvaient faire les humains que ne pouvaient pas mieux faire les machines : jouer au go. Maintenant que ce n’est plus le cas on considère que jouer au go est « simple » et ne nécessite pas d’intelligence ? C’est un peu trop simple à mon avis.
Justement en ce qui concerne les « zones grises » le go est un jeu ou la combinatoire fait que certains choix sont un peu « gris » : on ne peut se concentrer que sur une certaine zone du plateau à la fois, et il faut faire des choix genre « je continue à batailler ici ou je vais carrément ailleurs parce que c’est probablement plus intéressant ? »
La combinatoire fait que ces choix sont hautement non triviaux et les analyses des évolutions des progrès de l’algo ont montré qu’il passaient par des phases qui ressemblent à ce que peut faire un humain qui apprend le go avant de le dépasser et d’inventer des stratégies que l’humain n’avait pas encore apprises ... Ça a toute l’apparence de la créativité de mon point de vue.
Ce que l'on appel IA aujourdhui sont tres tres tres loin de ce genre de problematique.
Ça se discute. Si on prend le processus d’apprentissage du go, justement, à certaines phases d’apprentissage l’algo devait considérer que pour gagner, il était intéressant d’atteindre une certaine position. Avant de changer d’avis plus tard et de considérer que d’autres étaient plus intéressantes, de son point de vue. On peut y voir, étant donné un objectif final, une subdivision en différents objectifs qui ne sont plus du blanc et noir : c’est intéressant d’atteindre telle position, surtout si l’adversaire n’est pas allé à côté, mais pas tellement si cette autre place est prise.
Je pense que les méthodes qu’on a appliqué au go sont pas loin d’être capable d’apprendre à jouer à n’importe quel jeu, de la même manière qu’un gamin peut jouer à n’importe quel jeu.
La vie humaine est faite d'autre chose et c'est bien souvent les zones grises qui sont preponderantes et qui font que c'est la que l'intelligence devient importante (sans parler de la creativite etc.).
Importante pourquoi ? Ça pose le problème de la finalité de la vie, et là on est dans un problème philosophique sur lequel on est à peu près sur qu’il faille être intelligent pour le comprendre, mais pas que ne pas le comprendre est une manifestation de bêtise. Un organisme vivant est capable de transmettre la vie par exemple, mais c’est assez largement indépendant de l’intelligence, c’est une caractéristique de la vie elle même. C’est ça l’objectif ? La capacité à choisir des objectifs est autant liée à la question du libre arbitre qu’à l’intelligence.
Mais le truc c’est qu’ici tu compares un être humain dont l’univers est très ouvert, évidemment le monde est plus vaste qu’un plateau de go, à un algo qui a des entrées sorties assez limitées. Techniquement comment se comperteraient ce type d’algos si ils avaient accès à peu près aux même informations que nous et si ils avaient un corps à peu près avec les mêmes capacités motrices ? C’est techniquement impossible à l’heure actuelle, mais là encore c’est pas trop une limitation liée à l’intelligence de l’algo en elle même.
On sait déjà qu’ils sont capables de faire des prédictions dont un humain est assez incapable quand ils peuvent avaler de grands jeux de données, ce dont un humain serait incapable, qui définissent des mondes de très grande taille : https://www.college-de-france.fr/site/stephane-mallat/Challenges-2017-2018.htm À tel point qu’on a pas trop d’idée de comment fonctionne un réseau de neurone qui marche bien sur ces données. Un humain serait bien en peine d’avaler toutes ces données par lui même sans l’aide de la machine. Autrement dit dans des conditions dans lesquelles la machine est avantagée (elle « vit » dans un monde de donnée naturellement, moins bien dans notre monde physique, alors qu’on a bien du mal à « vivre » dans un monde de données), elle produit des objets que l’humain est bien incapable de comprendre (à l’heure actuelle). Il existe donc des univers dans lesquelles elle aurait sans doute plus de chance de survie que l’homme, si il y avait un concept de survie dedans, avec de grandes capacité d’adaptations ...
Enfin c’est pas tout à fait vrai, parce que pour faire fonctionner tout ça faut encore un humain qui va choisir le bon algo d’apprentissage sur les données et le bon traitement. Mais on tend vers l’autonomisation de la machine dans l’apprentissage des méthodes intéressantes à appliquer sur les données.
Après il leur manque clairement des trucs. On est capable de s’auto-observer, les réseaux de neurones n’ont pas vraiment d’information sur eux même, ils seraient bien en peine de se faire un modèle d’eux même et de « comprendre » comment ils fonctionnent. En même temps nous on comprend pas tout non plus de notre fonctionnement même si on peut s’automodéliser ... mais pour le coup encore une fois on est pas très équitable dans la comparaison.
[^] # Re: Bêtise naturelle
Posté par thoasm . En réponse au journal "Intelligence artificielle", vraiment?. Évalué à 7.
Moui, avec ce point de vue l’intelligence se définit par « ce que peut faire l’humain que ne peuvent pas faire les machines ». Il y a 10 ans on définissait un objectif pour l’IA par ce que pouvaient faire les humains que ne pouvaient pas mieux faire les machines : jouer au go. Maintenant que ce n’est plus le cas on considère que jouer au go est « simple » et ne nécessite pas d’intelligence ? C’est un peu trop simple à mon avis.
Justement en ce qui concerne les « zones grises » le go est un jeu ou la combinatoire fait que certains choix sont un peu « gris » : on ne peut se concentrer que sur une certaine zone du plateau à la fois, et il faut faire des choix genre « je continue à batailler ici ou je vais carrément ailleurs parce que c’est probablement plus intéressant ? »
La combinatoire fait que ces choix sont hautement non triviaux et les analyses des évolutions des progrès de l’algo ont montré qu’il passaient par des phases qui ressemblent à ce que peut faire un humain qui apprend le go avant de le dépasser et d’inventer des stratégies que l’humain n’avait pas encore apprises ... Ça a toute l’apparence de la créativité de mon point de vue.
Ça se discute. Si on prend le processus d’apprentissage du go, justement, à certaines phases d’apprentissage l’algo devait considérer que pour gagner, il était intéressant d’atteindre une certaine position. Avant de changer d’avis plus tard et de considérer que d’autres étaient plus intéressantes, de son point de vue. On peut y voir, étant donné un objectif final, une subdivision en différents objectifs qui ne sont plus du blanc et noir : c’est intéressant d’atteindre telle position, surtout si l’adversaire n’est pas allé à côté, mais pas tellement si cette autre place est prise.
Je pense que les méthodes qu’on a appliqué au go sont pas loin d’être capable d’apprendre à jouer à n’importe quel jeu, de la même manière qu’un gamin peut jouer à n’importe quel jeu.
Importante pourquoi ? Ça pose le problème de la finalité de la vie, et là on est dans un problème philosophique sur lequel on est à peu près sur qu’il faille être intelligent pour le comprendre, mais pas que ne pas le comprendre est une manifestation de bêtise. Un organisme vivant est capable de transmettre la vie par exemple, mais c’est assez largement indépendant de l’intelligence, c’est une caractéristique de la vie elle même. C’est ça l’objectif ? La capacité à choisir des objectifs est autant liée à la question du libre arbitre qu’à l’intelligence.
Mais le truc c’est qu’ici tu compares un être humain dont l’univers est très ouvert, évidemment le monde est plus vaste qu’un plateau de go, à un algo qui a des entrées sorties assez limitées. Techniquement comment se comperteraient ce type d’algos si ils avaient accès à peu près aux même informations que nous et si ils avaient un corps à peu près avec les mêmes capacités motrices ? C’est techniquement impossible à l’heure actuelle, mais là encore c’est pas trop une limitation liée à l’intelligence de l’algo en elle même.
On sait déjà qu’ils sont capables de faire des prédictions dont un humain est assez incapable quand ils peuvent avaler de grands jeux de données, ce dont un humain serait incapable, qui définissent des mondes de très grande taille : https://www.college-de-france.fr/site/stephane-mallat/Challenges-2017-2018.htm À tel point qu’on a pas trop d’idée de comment fonctionne un réseau de neurone qui marche bien sur ces données. Un humain serait bien en peine d’avaler toutes ces données par lui même sans l’aide de la machine. Autrement dit dans des conditions dans lesquelles la machine est avantagée (elle « vit » dans un monde de donnée naturellement, moins bien dans notre monde physique, alors qu’on a bien du mal à « vivre » dans un monde de données), elle produit des objets que l’humain est bien incapable de comprendre (à l’heure actuelle). Il existe donc des univers dans lesquelles elle aurait sans doute plus de chance de survie que l’homme, si il y avait un concept de survie dedans, avec de grandes capacité d’adaptations ...
Enfin c’est pas tout à fait vrai, parce que pour faire fonctionner tout ça faut encore un humain qui va choisir le bon algo d’apprentissage sur les données et le bon traitement. Mais on tend vers l’autonomisation de la machine dans l’apprentissage des méthodes intéressantes à appliquer sur les données.
Après il leur manque clairement des trucs. On est capable de s’auto-observer, les réseaux de neurones n’ont pas vraiment d’information sur eux même, ils seraient bien en peine de se faire un modèle d’eux même et de « comprendre » comment ils fonctionnent. En même temps nous on comprend pas tout non plus de notre fonctionnement même si on peut s’automodéliser ... mais pour le coup encore une fois on est pas très équitable dans la comparaison.