Re: La mise en perspective de la philosophie est interessante.

Il semble refaire la même conférence que celle qu'il avait donnée sous le titre Mystères mathématiques d’intelligences pas si artificielles au Collège de France lors d'un colloque sur l'intelligence artificielle au mois d'octobre dernier.

Au moins, ceux qui pensent que toute notre connaissance vient de l'expérience, justifiant ainsi le fonctionnement de l'apprentissage profond, y réfléchiront peut être à deux fois maintenant (cf. une discussion ici même sur le fondement du savoir humain).

Cela étant dit, je reste tout de même sceptique sur la filiation kantienne de IA génératives. Si je vois bien du Kant dans l'informatique et les mathématiques contemporaines, c'est à coup sûr dans les théories des types : la théorie homotopique des type pour les mathématiques, et les systèmes de type de langage comme Haskell, OCaml ou Rust pour l'informatique.

Si on se limite à la partie théorie de la connaissance de la doctrine kantienne, on peut se concentrer sur sa réfutation du point de vue de David Hume (de l'école anglaise empiriste) sur le concept de cause et effet. Pour Hume, cette notion est d'origine empirique, acquise parce que nous avons toujours perçu que certains évènements succèdent toujours à d'autres (comme le mouvement des boules sur un billard). Kant le réfute en soutenant que l'expérience (comme l'observation du billard) n'est que l'occasion, pour nous, de faire usage de notions que nous possédons en nous antérieurement à toute expérience : elles sont en nous a priori (innées, si l'on veut). Tel est le cas de la notion de cause et d'effet, et du principe de causalité qui va avec. Cette notion trouve son origine dans la correspondance avec la forme logique des jugements hypothétiques (si A alors B) et le principe dans la règle logique de leur usage (le modus ponens, si A alors B, or A donc B).

Cette correspondance, restreinte à l'usage mathématique de nos facultés de connaissance, donne la correspondance de Curry-Howard, au cœur des théories des types sus-mentionnées. Par exemple, le type générique d'un application de fonction est la règle du modus ponens.

let apply f x = f x;;
val apply : ('a -> 'b) -> 'a -> 'b

Ici, en OCaml, le type checker me dit que le type générique d'une fonction apply, qui prend pour paramètre une fonction f et une valeur x pour appliquer f à x, a pour type la règle du modus ponens. La fonction f a un type formellement équivalent a un jugement hypothétique ('a -> 'b, si A alors B), la valeur x doit avoir un type équivalent à l'antécédent du jugement (ici 'a ou A) et en sortie on a la conclusion du modus ponens à savoir 'b ou B. Appliquer un fonction ou appliquer un théorème, c'est le même acte intellectuel.

Pour les adeptes de la programmation impératives, on retrouve ces principes dans la logique de Hoare. Une instruction fait passé la machine d'un état A à état B par une instruction S, selon un principe analogue au modus ponens : et là, on est en plein chez Kant. Qui dit changement d'état, dit cause agissante; et derrière cette instruction S, il y a des principes physiques, des lois causales physiques, lois qui à l'heure actuelle sont à chercher principalement du côté de l'électronique.

Maintenant, comme l'expose Stéphane Mallart, le cœur de l'apprentissage profond et des réseaux de neurones c'est le calcul des probabilités et des probabilités conditionnelles. On y trouve comme principe fondamental la loi de Bayes :

P (A | B ) = P (B | A) * P (A) / P (B)

Cette loi est une version probabiliste d'un principe logiquement faux. Là où le modus ponens affirme :

• si A alors B, or A donc B

le principe logique correspondant à la loi de Bayes est :

• si A alors B, or B donc A

Néanmoins, si l'on ajoute des modalités (possibilité et nécessité) à nos jugement, la règle devient valide si l'on ne conclue pas à la nécessité de A (comme dans le modus ponens), mais seulement à la possibilité de A, ce qu'exprime en terme de calcul des probabilités le loi de Bayes. C'est ce que nous faisons quand nous concluons de la cause à l'effet. Charles Sander Pierce, disciple de Kant et père du pragmatisme, avait appelé cette règle principe d'abduction.

Alors, certes, il y a bien de l'a priori dans les réseaux de neurones (comment pourrait-il en être autrement ?), mais il n'est pas dans les réseaux eux mêmes, comme le soutient Stéphane Mallart, mais dans la façon dont nous les pensons et les concevons. Cependant, une telle position, réellement kantienne, ne va pas dans le sens de ceux qui veulent voir de l'intelligence pas si artificielle dans leur machine. ;-)

Sapere aude ! Aie le courage de te servir de ton propre entendement. Voilà la devise des Lumières.