Effet IA

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L'effet IA se produit lorsque les spectateurs négligent le comportement d'un programme d'intelligence artificielle en soutenant qu'il ne s'agit pas d'une véritable intelligence[1].

L'auteure Pamela McCorduck écrit : « Cela fait partie de l'histoire du domaine de l'intelligence artificielle que chaque fois que quelqu'un découvre comment faire faire quelque chose à un ordinateur - bien jouer aux dames, résoudre des problèmes simples mais relativement informels - , un certain nombre de critiques disent "ce n'est pas de la pensée" ».[2] Le chercheur de l'AIS, Rodney Brooks, se plaint : « chaque fois que nous en découvrons un morceau, ça cesse d'être magique, on dit : "Oh, c'est juste un calcul.". »[3]

"L'effet IA" essaye de redéfinir l'IA pour signifier:  l'IA est tout ce qui n'a pas encore été fait[modifier | modifier le code]

Une vue prise par certaines personnes essayant de promulguer l'effet IA s'exprime comme le fait que dès que l'IA réussit à résoudre un problème, le problème ne fait plus partie de l'IA.

Pamela McCorduck appelle cela un « étrange paradoxe » selon lequel « les succès pratiques de l'IA, les programmes computationnels qui atteignaient un comportement intelligent, étaient rapidement assimilés au domaine d'application dans lequel ils étaient utiles et devenaient des partenaires silencieux aux côtés d'autres approches de résolution de problèmes. Les chercheurs en IA ont dû faire face aux "échecs", les noix tenaces qui ne pouvaient pas encore être craquées. »[4]

Quand Deep Blue, l'ordinateur d'IBM jouant aux échecs, a réussi à vaincre Garry Kasparov en 1997, les gens se sont plaints de n'avoir utilisé que des « méthodes de force brute » et ce n'était pas une véritable intelligence[5]. Fred Reed écrit :

« Un problème auquel les partisans de l'IA sont régulièrement confrontés est celui-ci : lorsque nous savons comment une machine fait quelque chose d'intelligent, elle cesse d'être considérée comme intelligente et si je devais battre le champion du monde d'échecs, je serais très brillant. »[6]

Douglas Hofstadter exprime l'effet IA de manière concise en citant le théorème de Tesler :

« L'IA est ce qui n'a pas encore été fait. »[7]

Lorsque les problèmes n'ont pas encore été formalisés, ils peuvent encore être caractérisés par un modèle de calcul incluant le calcul humain. Le fardeau de calcul d'un problème est partagé entre un ordinateur et un humain : une partie est résolue par ordinateur et l'autre partie est résolue par l'humain. Cette formalisation est appelée machine de Turing assistée par l'homme[8].

Les applications IA deviennent mainstream[modifier | modifier le code]

Les logiciels et les algorithmes développés par les chercheurs en IA sont maintenant intégrés dans de nombreuses applications à travers le monde, sans vraiment s'appeler IA.

Michael Swaine rapporte que « les progrès de l'intelligence artificielle ne sont pas tant vantés en tant qu'intelligence artificielle de nos jours, mais sont souvent perçus comme des avancées dans un autre domaine. » L'IA « devient de plus en plus importante », explique Patrick Winston. « Il est difficile de trouver un grand système qui ne fonctionne pas, en partie, grâce à des idées développées ou mûries dans le monde de l'IA. »[9]

Selon Stottler Henke, « les nombreux avantages pratiques des applications IA et même l'existence de l'IA dans de nombreux logiciels passent largement inaperçus pour beaucoup, malgré l'utilisation déjà répandue des techniques d'IA dans les logiciels. Tel est l'effet IA. Dans le marketing, beaucoup ne mentionnent pas le terme «intelligence artificielle» même lorsque les produits de leur entreprise reposent sur des techniques d'IA. Pourquoi pas ? »[10]

Marvin Minsky écrit : « Ce paradoxe résulte du fait que chaque fois qu'un projet de recherche sur l'IA faisait une nouvelle découverte utile, ce produit se transformait rapidement en une nouvelle spécialité scientifique ou commerciale avec son propre nom distinctif. Pourquoi voyons-nous si peu de progrès dans le domaine central de l'intelligence artificielle? »[11]

Nick Bostrom observe que « Beaucoup d'IA de pointe ont filtré dans des applications générales, souvent sans être appelées IA car une fois que quelque chose devient suffisamment utile et assez commun, elle n'est plus étiquetée IA »[12].

Héritage de l'hiver IA[modifier | modifier le code]

De nombreux chercheurs en IA trouvent qu'ils peuvent obtenir plus de financements et vendre plus de logiciels s'ils évitent le nom terni de « l'intelligence artificielle » et prétendent à la place que leur travail n'a rien à voir avec l'intelligence. Cela était particulièrement vrai au début des années 1990, pendant "l'hiver IA".

Patty Tascarella écrit : « Certains croient que le mot « robotique » porte en réalité un stigmate qui nuit aux chances de financement d'une entreprise »[13]

Sauver une place pour l'humanité au sommet de la chaîne de l'être[modifier | modifier le code]

Michael Kearns suggère que « les gens essaient inconsciemment de préserver pour eux-mêmes un rôle spécial dans l'univers »[14]. En méprisant l'intelligence artificielle, les gens peuvent continuer à se sentir uniques et spéciaux. Kearns soutient que le changement de perception connu sous le nom d'effet IA peut être attribué à la disparition de l'aspect mystérieux du système: le fait d'être capable de tracer la cause des événements implique que c'est une forme d'automatisation plutôt que d'intelligence.

Un effet connexe a été noté dans l'histoire de la cognition animale et dans les études de conscience, où chaque fois qu'une capacité autrefois considérée comme exclusivement humaine est découverte chez les animaux — par exemple la capacité de fabriquer des outils ou de passer le test du miroir —, cette capacité est dépréciée.[réf. nécessaire]

Herbert A. Simon, interrogé sur le manque de couverture médiatique de l'IA à l'époque, a déclaré : « Ce qui a rendu l'IA différente, c'est que l'idée même suscite une véritable peur et une hostilité chez certains humains. D'où de si fortes réactions émotionnelles. Mais ça va, nous vivrons avec ça. »[15]

Voir également[modifier | modifier le code]

Notes[modifier | modifier le code]

  1. Michael Haenlein et Andreas Kaplan, « A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past, Present, and Future of Artificial Intelligence », California Management Review,‎ (lire en ligne)
  2. McCorduck 2004, p. 204
  3. Jennifer Kahn, « It's Alive », Wired, no 10.30,‎ (lire en ligne, consulté le 24 août 2008)
  4. McCorduck 2004, p. 423
  5. McCorduck, p. 433
  6. Fred Reed, « Promise of AI not so bright », The Washington Times,‎ (lire en ligne)
  7. As quoted by Hofstadter 1980, p. 601. Larry Tesler actually feels he was misquoted: see his note in the "Adages" section of Larry Tesler's CV.
  8. (en) Dafna Shahaf et Eyal Amir, « Towards a theory of AI completeness », Commonsense 2007, 8th International Symposium on Logical Formalizations of Commonsense Reasoning,‎ (lire en ligne [PDF])
  9. Michael Swaine, « AI - It's OK Again! Is AI on the rise again? », Dr. Dobbs,
  10. Stottler Henke, « AI Glossary »
  11. Marvin Minsky, « The Age of Intelligent Machines: Thoughts About Artificial Intelligence » [archive du ]
  12. Quoted in « AI set to exceed human brain power », CNN.com,
  13. Patty Tascarella, « Robotics firms find fundraising struggle, with venture capital shy », Pittsburgh Business Times,‎ (lire en ligne)
  14. Faye Flam, « A new robot makes a leap in brainpower », Philadelphia Inquirer,‎ available from Philly.com
  15. (en) Reuben L. Hann., « A Conversation with Herbert Simon. », Gateway, vol. IX,‎ , p. 12–13 (lire en ligne) (Gateway is published by the Crew System Ergonomics Information Analysis Center, Wright-Patterson AFB)

Références[modifier | modifier le code]