Intéressant votre discussion. Perso en lisant le commentaire de Benoit j’avais (visiblement mal) compris « imitation de l’intelligence » comme le fais qu’un réseau de neurone dans l’IA, en deep-learning typiquement, imite (c’est me semble-t-il le bon mot), le fonctionnement, du moins son principe, de ce que sont nos synapses : La synapse (du grec σύναψις / súnapsis, « contact, point de jonction », dérivé de συνάπτω / sunáptô, « joindre, connecter ») est une zone de contact fonctionnelle qui s'établit entre deux neurones, ou entre un neurone et une autre cellule
Pour moi il est bien question d’imiter l’intelligence humaine, pour la dépasser. Non pas imiter sa fonction, son rôle, mais imiter son fonctionnement, sa mécanique si on peut dire. Cette idée est apparue il y a fort longtemps, mais c’est seulement aujourd’hui qu’on a accès à une puissance de calcule qui nous permette des applications dans la vie réelle. Certains parlent d’intelligence faible (pour l’IA), qui s’opposerait à l’intelligence forte (humaine), ça me semble assez bancale comme termes car pour certaines tâches bien définies, un réseau de neurones artificiels peut déjà faire aussi bien, voire mieux, et très souvent infiniment plus rapidement, en quelques secondes, ce que des dizaines de cerveaux humains peinent à faire en plusieurs jours. Et le fait parfois, voire souvent, de manière plus fiable.
C’est merveilleux, mais l’aspect hautement révolutionnaire que certaines personnes prêtent à ces applications me paraît très exagéré. Je pense qu’il n’est pas plus, voire moins, révolutionnaire que l’a été l’invention du transistor puis de l’informatique électronique. Ça fait belle lurette qu’une « intelligence artificielle », (parce que je ne vois pas pourquoi on ne pourrait pas nommer ainsi, également, un ordinateur ne recourant qu’à de l’algorithmie pure), peut faire plusieurs milliers de divisions de nombre à moult chiffres, en moins de temps qu’il faut à un humain pour saisir son crayon pour faire l’opération. Même les cas hyper rares d’ « idiots savants » comme il furent appelé jadis, se font battre à plate couture par une calculette à 5 €).
Une IA n’imite pas notre intelligence, du point de vue fonctionnel, comme je le disais ce qu’elle imite c’est nos cellules cérébrales, pas notre intelligence en tant que telle. En effet une IA « apprend ». Seule, à condition qu’on lui formate bien les données, qu’on la « recâble » quand on voit que ça déconne, bref, qu’on y consacre notre intelligence à nous, humains, au moins un minimum. Parce que ce dont nous nous sommes capables, et c’est ce qu’est notre intelligence, c’est de comprendre quelque chose qui ne nous a pas été enseigné, ni même suggéré. La faculté de s’adapter à un problème nouveau, imprévu, c’est ça l’intelligence. Ceci étant, l’approche par l’IA nous permet tout de même parfois de trouver des réponses à des questions que nous ne nous étions pas posées. C’est l’idée qui sous-tend la branche « data-mining » : trouver dans la donnée la question en même temps que sa réponse. et ça c’est quand même fabuleux ! Bien que ça ne change pas la constante caractérisant les sciences et la découverte : de nouvelles réponses amènent de nouvelles questions.
[^] # Re: ia = intelligence
Posté par Marotte ⛧ . En réponse au journal IA : Imitation Artificielle. Évalué à 4. Dernière modification le 31 mars 2025 à 02:07.
Intéressant votre discussion. Perso en lisant le commentaire de Benoit j’avais (visiblement mal) compris « imitation de l’intelligence » comme le fais qu’un réseau de neurone dans l’IA, en deep-learning typiquement, imite (c’est me semble-t-il le bon mot), le fonctionnement, du moins son principe, de ce que sont nos synapses : La synapse (du grec σύναψις / súnapsis, « contact, point de jonction », dérivé de συνάπτω / sunáptô, « joindre, connecter ») est une zone de contact fonctionnelle qui s'établit entre deux neurones, ou entre un neurone et une autre cellule
Pour moi il est bien question d’imiter l’intelligence humaine, pour la dépasser. Non pas imiter sa fonction, son rôle, mais imiter son fonctionnement, sa mécanique si on peut dire. Cette idée est apparue il y a fort longtemps, mais c’est seulement aujourd’hui qu’on a accès à une puissance de calcule qui nous permette des applications dans la vie réelle. Certains parlent d’intelligence faible (pour l’IA), qui s’opposerait à l’intelligence forte (humaine), ça me semble assez bancale comme termes car pour certaines tâches bien définies, un réseau de neurones artificiels peut déjà faire aussi bien, voire mieux, et très souvent infiniment plus rapidement, en quelques secondes, ce que des dizaines de cerveaux humains peinent à faire en plusieurs jours. Et le fait parfois, voire souvent, de manière plus fiable.
C’est merveilleux, mais l’aspect hautement révolutionnaire que certaines personnes prêtent à ces applications me paraît très exagéré. Je pense qu’il n’est pas plus, voire moins, révolutionnaire que l’a été l’invention du transistor puis de l’informatique électronique. Ça fait belle lurette qu’une « intelligence artificielle », (parce que je ne vois pas pourquoi on ne pourrait pas nommer ainsi, également, un ordinateur ne recourant qu’à de l’algorithmie pure), peut faire plusieurs milliers de divisions de nombre à moult chiffres, en moins de temps qu’il faut à un humain pour saisir son crayon pour faire l’opération. Même les cas hyper rares d’ « idiots savants » comme il furent appelé jadis, se font battre à plate couture par une calculette à 5 €).
Une IA n’imite pas notre intelligence, du point de vue fonctionnel, comme je le disais ce qu’elle imite c’est nos cellules cérébrales, pas notre intelligence en tant que telle. En effet une IA « apprend ». Seule, à condition qu’on lui formate bien les données, qu’on la « recâble » quand on voit que ça déconne, bref, qu’on y consacre notre intelligence à nous, humains, au moins un minimum. Parce que ce dont nous nous sommes capables, et c’est ce qu’est notre intelligence, c’est de comprendre quelque chose qui ne nous a pas été enseigné, ni même suggéré. La faculté de s’adapter à un problème nouveau, imprévu, c’est ça l’intelligence. Ceci étant, l’approche par l’IA nous permet tout de même parfois de trouver des réponses à des questions que nous ne nous étions pas posées. C’est l’idée qui sous-tend la branche « data-mining » : trouver dans la donnée la question en même temps que sa réponse. et ça c’est quand même fabuleux ! Bien que ça ne change pas la constante caractérisant les sciences et la découverte : de nouvelles réponses amènent de nouvelles questions.