5. From Panic to Suffering
Avant les supercalculateurs et les microprocesseurs, certains génies pensaient déjà à la possibilité d'une intelligence artificielle. L'un de ces pionniers, Marvin Minsky, est décédé dimanche soir à Boston des suites d'une hémorragie cérébrale. Il avait 88 ans.
La recherche novatrice de Minsky, qui a débuté dans les années 50, suffit à remplir un livre entier. (Et il en a - plusieurs, en fait.) Ses principales contributions au monde de la recherche et du développement en intelligence artificielle ont notamment été une illustration de la manière dont les compétences de raisonnement de sens commun pourraient être appliquées aux systèmes de machines.
En d'autres termes: Minsky a contribué à combler le fossé entre la pensée humaine et la pensée informatique.
Minsky aiderait à fonder le Laboratoire d'Intelligence Artificielle du MIT (maintenant appelé Laboratoire d'Informatique et d'Intelligence Artificielle du MIT) en 1959. Parmi les étudiants extrêmement talentueux sous sa tutelle se trouvaient Ray Kurzweil, Gerald Sussman et Patrick Winston.
Son travail était si précis que Minsky, avec John McCarthy, est réputé avoir inventé le terme «intelligence artificielle». Nulle part cela n’est plus évident que dans son article de 1961 - «Steps into Artificial Intelligence» - où Minsky décrit cinq compétences essentielles pour: IA: recherche, reconnaissance de formes, apprentissage, planification et induction.
Minsky explique comment ces processus pourraient être construits mathématiquement dans un langage programmé auquel la machine pourrait obéir. Mais le plus gros problème est d’avoir une machine à comprendre comment réagir à une situation qu’elle n’a jamais vécue directement ou traitée:
«Si une créature peut répondre à une question sur une expérience hypothétique sans effectuer cette expérience, alors la réponse doit avoir été obtenue à partir d'une sous-machine à l'intérieur de la créature… Vu à travers cette paire de canaux de codage et de décodage, la sous-machine interne agit comme l'environnement, et il a donc le caractère d'un «modèle»."
Ce que Minsky souligne ci-dessus est la capacité pour les humains de reconstruire une simulation dans leur tête et de l'utiliser pour prédire certains résultats en fonction des informations dont ils disposent. Un être humain peut alors choisir comment réagir en conséquence pour que le résultat soit idéal.
L'objectif derrière A.I. est donc de créer une machine capable de faire la même chose et de fonctionner sur un «modèle» interne.
Si cela semble un peu abstrait, voici une autre façon de comprendre ce que Minsky croyait A.I. devrait être. En 2008, il a écrit un court essai sur les raisons pour lesquelles les gens - en particulier les enfants - ont des difficultés pour apprendre les mathématiques.
Il écrit:
«L’accent mis traditionnellement sur la précision conduit à une faiblesse dans la capacité à faire des estimations d’ordre de grandeur - alors que cet enfant en particulier connaissait déjà et pourrait utiliser suffisamment de puissance de 2 pour faire des approximations qui rivalisent avec les capacités de certains adultes. Pourquoi les enfants ne devraient-ils apprendre que l'arithmétique «à point fixe», alors que penser en «virgule flottante» est généralement préférable pour les problèmes de la vie quotidienne! »
En d’autres termes, il est préférable pour un élève d’apprendre les mathématiques non pas comme un ensemble de procédures mécaniques menant à une solution souhaitable, mais comme un système large dans lequel la créativité et l’improvisation peuvent s’appliquer de manière à ce qu’il existe de nombreuses méthodes permettant solution souhaitée - ou de plus, plusieurs solutions elles-mêmes.
C’était la plus grande contribution de Minsky à A.I. ainsi que. Nous ne devrions pas développer de machines intelligentes capables d’envisager des solutions de manière rigide et progressive. Les machines du futur devraient apprendre à fonctionner en inventant leurs propres solutions aux problèmes - de la même manière que les humains devraient le faire. Comme il l’a dit une fois: "Vous ne comprenez rien tant que vous n’avez pas appris plus d’une façon."
Espérons que l’A.I. d’aujourd’hui et de demain les chercheurs se souviennent de ces mots avant d'aller
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