Inteligenta artificiala ( AI ) este „setul de teorii și tehnici utilizate pentru a realiza mașini capabile să simuleze inteligenței umane“ .
Prin urmare, cuprinde un set de concepte și tehnologii, mai mult decât o disciplină constituită autonomă. Autorități precum CNIL , observând lipsa de precizie în definiția AI, l-au prezentat ca „marele mit al timpului nostru” .
Adesea clasificat în grupul științelor cognitive , folosește neurobiologia computațională (în special rețelele neuronale ), logica matematică (parte a matematicii și filosofiei) și informatica . Folosește metode de rezolvare a problemelor cu complexitate logică sau algoritmică ridicată . Prin extensie, include, în limbajul cotidian, dispozitive care imită sau înlocuiesc omul în anumite implementări ale funcțiilor sale cognitive .
De la apariția conceptului, obiectivele și problemele sale, precum și dezvoltarea sa, au dat naștere la numeroase interpretări, fantezii sau preocupări exprimate atât în povești sau filme de știință-ficțiune , cât și în eseuri filozofice . Realitatea pare să mențină în continuare inteligența artificială departe de performanța ființelor vii; astfel, AI este încă mult inferior pisicii în toate abilitățile sale naturale.
Termenul „inteligență artificială”, creat de John McCarthy , este adesea abreviat cu acronimul „IA” (sau „AI” în engleză, pentru inteligență artificială ). Este definită de unul dintre creatorii săi, Marvin Lee Minsky , ca „construcția de programe de calculator care se angajează în sarcini care, pentru moment, sunt îndeplinite mai satisfăcător de către ființe umane, deoarece necesită procese mentale la nivel înalt, cum ar fi: învățarea perceptivă , organizarea memoriei și a raționamentului critic ” . Prin urmare, găsim latura „artificială” atinsă de utilizarea computerelor sau procesele electronice sofisticate și partea „inteligenței” asociată cu scopul său de a imita comportamentul . Această imitație se poate face în raționament, de exemplu în jocuri sau în practica matematicii , în înțelegerea limbajelor naturale , în percepție: vizual (interpretarea imaginilor și scenelor), auditiv (înțelegerea limbajului vorbit) sau de către alți senzori, în controlul unui robot într-un mediu necunoscut sau ostil.
Chiar dacă respectă în general definiția lui Minsky, unele definiții ale IA variază în două puncte fundamentale:
Din punct de vedere istoric, ideea inteligenței artificiale pare să apară în anii 1950, când Alan Turing se întreabă dacă o mașină poate „gândi”. În articolul „ Mașini de calcul și inteligență ” ( Mind ,Octombrie 1950), Turing explorează această problemă și propune un experiment (numit acum testul Turing ) care urmărește să afle de când o mașină ar deveni „ conștientă ”. Apoi a dezvoltat această idee în mai multe forumuri, în cadrul conferinței „Inteligența a mașinii, o eretică idee “, în cadrul conferinței a dat la BBC 3 - lea program de pe15 mai 1951„Calculatoarele digitale pot gândi? Sau discuția cu domnul HA Newman , Sir Geoffrey Jefferson și RB Braithwaite pe 14 și23 ianuarie 1952pe tema „Computerele pot gândi?” ".
O altă origine probabilă este publicarea, în 1949, de către Warren Weaver a unui memorandum despre traducerea automată a limbilor, care sugerează că o mașină poate face o sarcină care este de obicei inteligența umană.
Dezvoltarea tehnicilor informatice (creșterea puterii de calcul ) a condus apoi la mai multe progrese:
Limitele acestui domeniu variază, astfel încât optimizarea unei rute a fost considerată o problemă de inteligență artificială în anii 1950 și nu mai este considerată astăzi ca o simplă problemă algoritmică.
În jurul anului 2015, sectorul inteligenței artificiale caută să facă față a patru provocări: percepția vizuală, înțelegerea limbajului natural scris sau vorbit, analiza automată a limbajului și luarea deciziilor autonome. Producerea și organizarea de numeroase date de înaltă calitate, adică corelate, complete, calificate (obținute, datate, georeferențiate etc.), istorizate este o altă provocare. Capacitatea deductivă și generalizarea relevantă a unui computer, pornind de la puține date sau un număr mic de evenimente, este un alt obiectiv, mai îndepărtat.
Între 2010 și 2016, investițiile ar fi crescut de zece ori, ajungând la aproximativ zece miliarde de dolari în 2016.
Dacă progresul inteligenței artificiale este recent, această temă de reflecție este destul de veche și apare în mod regulat de-a lungul istoriei. Primele semne de interes pentru inteligența artificială și principalii precursori ai acestei discipline sunt după cum urmează.
AutomateUna dintre cele mai vechi urme ale temei „omul în mașină” datează din 800 î.Hr. în Egipt . Statuia zeului Amon și-a ridicat brațul pentru a-l desemna pe noul faraon printre pretendenții care au defilat în fața lui, apoi ea a „rostit” un discurs de consacrare. Egiptenii erau probabil conștienți de prezența unui preot care acționează un mecanism și declară cuvintele sacre din spatele statuii, dar acest lucru nu li s-a părut a fi în contradicție cu încarnarea zeității. Cam în aceeași perioadă, Homer , în Iliada (XVIII, 370–421), descrie automatele fabricate de zeul fierar Hefaist : trepiede cu roți de aur, capabile să transporte obiecte la Olimp și să se întoarcă singur în locuința zeului ; sau chiar două servitoare forjate în aur care îl ajută în sarcina sa. În mod similar, Uriașul de bronz Talos , paza malul Cretei , a fost , uneori , considerată o lucrare a lui Dumnezeu.
Vitruvius , un arhitect roman, a descris existența între III E și I st - lea î.Hr., o școală fondată de ingineri Ctesibius în Alexandria , și mecanismele de proiectare pentru distracție ca ciori cântând. Heron The Elder descrie în tratatul său „Automate”, un carusel animat de abur și considerat a anticipa motoarele cu aburi. Automatele au dispărut apoi până la sfârșitul Evului Mediu . Roger Bacon a fost creditat cu designul automatelor capabile de vorbire; de fapt, probabil mecanisme care simulează pronunția anumitor cuvinte simple.
Leonardo da Vinci a construit un automat în formă de leu în 1515 pentru a-l amuza pe regele Franței, François I. Gio Battista Aleotti și Salomon de Caus , au construit păsări artificiale și cântătoare, flauti mecanici, nimfe, dragoni și satiri animați pentru a lumina sus festivaluri aristocratice, grădini și peșteri. Se spune despre René Descartes că a proiectat un automat în 1649 pe care l-a numit „fiica mea Francine”. De asemenea, el conduce o reflecție a unui modernism uimitor asupra diferențelor dintre natura automatelor și a animalelor, pe de o parte (fără diferență) și, pe de altă parte, pe cea a bărbaților (fără asimilare). Aceste analize îl fac să fie precursorul puțin cunoscut al uneia dintre temele principale ale științifico-ficțiune : distincția dintre cei vii și cei artificiali, dintre oameni și roboți , androizi sau inteligențe artificiale.
Jacques de Vaucanson a construit în 1738 o „ rață artificială din cupru aurit, care bea, mănâncă, șarmănește, se amestecă și se digeră ca o rață adevărată ” . A fost posibilă programarea mișcărilor acestui automat, grație pinioanelor așezate pe un cilindru gravat, care controla tijele care traversau picioarele raței . Automatul a fost expus câțiva ani în Franța, Italia și Anglia, iar transparența abdomenului a făcut posibilă observarea mecanismului intern. Dispozitivul pentru simularea digestiei și expulzarea unui fel de terci verde face obiectul controverselor. Unii comentatori cred că acest terci verde nu a fost făcut din alimentele ingerate, ci a fost pregătit din timp. Alții cred că această opinie se bazează doar pe imitațiile raței lui Vaucanson. Incendiul din muzeul Nijni Novgorod din Rusia, în jurul anului 1879, a distrus acest automat.
Meșterii Pierre și Louis Jaquet-Droz au fabricat unele dintre cele mai bune automate bazate pe un sistem pur mecanic, înainte de dezvoltarea dispozitivelor electromecanice. Unele dintre aceste automate, printr-un sistem de came multiple, au reușit să scrie o mică notă (întotdeauna aceeași). În cele din urmă, Les Contes d'Hoffmann (și balet ) L'Homme au sable descrie o păpușă mecanică de care eroul se îndrăgostește.
Gândirea automatăO primă încercare de formalizare a gândirii cunoscute este zairja , mecanismul util al astrologilor arabi care ar trebui să genereze idei logice, a cărui invenție este atribuită lui Abu al-Abbas as-Sabti în secolul al XII- lea . Raymond Lulle a fost probabil inspirat de aceasta pentru a-și dezvolta Ars Magna. Misionar, filosof și teolog spaniol din secolul al XIII- lea , a încercat să genereze idei printr-un sistem mecanic. El a combinat în mod aleatoriu concepte folosind un fel de regulă de diapozitive , pe care se roteau discuri concentrice gravate cu litere și simboluri filosofice. El și-a bazat metoda pe identificarea conceptelor de bază și apoi pe combinarea lor mecanică fie între ele, fie cu idei conexe. Raymond Lulle a aplicat-o metafizicii , apoi moralei , medicinei și astrologiei . Dar el a folosit doar logica deductivă , care nu a permis sistemului său să dobândească nicio învățare și nici mai mult să pună la îndoială principiile sale de pornire: doar logica inductivă o permite.
Gottfried Wilhelm Leibniz , The XVII - lea secol , a creat un calcul de gândire ( calcul RATIONATOR ), atribuirea unui număr fiecărui concept de . Manipularea acestor numere ar fi făcut posibilă rezolvarea celor mai dificile întrebări și chiar conducerea la un limbaj universal . Leibniz a demonstrat totuși că una dintre principalele dificultăți ale acestei metode, întâlnită și în lucrările moderne de inteligență artificială, este interconectarea tuturor conceptelor, ceea ce nu permite izolarea unei idei de toate celelalte. Pentru a simplifica problemele asociate cu gândire.
George Boole a inventat formularea matematică a proceselor fundamentale de raționament, cunoscute sub denumirea de algebră booleană . El era conștient de legăturile activității sale cu mecanismele inteligenței, după cum arată titlul lucrării sale principale publicate în 1854: Legile gândirii ( Legile gândirii ) despre algebra booleană.
Gottlob Frege a perfecționat sistemul boolean prin formalizarea conceptului de predicat , care este o entitate logică care este fie adevărată, fie falsă (fiecare casă are un proprietar), dar care conține variabile non-logice, neavând în sine nici un grad de adevăr (casă, proprietar) ). Această formalizare a avut o mare importanță, deoarece a făcut posibilă demonstrarea teoremelor generale, pur și simplu prin aplicarea regulilor tipografice seturilor de simboluri. Reflecția în limbajul cotidian a vizat doar alegerea regulilor care trebuie aplicate. În plus, utilizatorul joacă un rol important, deoarece știe semnificația simbolurilor pe care le-a inventat și acest sens nu este întotdeauna formalizat, ceea ce ne aduce înapoi la problema sensului în inteligența artificială și a subiectivității utilizatorilor.
Bertrand Russell și Alfred North Whitehead a publicat la începutul XX - lea secol o carte intitulată Principia Mathematica în care rezolva contradicțiile interne în teoria Gottlob Frege . Această lucrare a dat speranță să conducă la o formalizare completă a matematicii.
Kurt Gödel demonstrează dimpotrivă că matematica va rămâne o construcție deschisă, publicând în 1931 un articol intitulat „ Propoziții formal nedecidabile conținute în Principia mathica și alte sisteme similare ”. Demonstrația sa este că, dintr-o anumită complexitate a unui sistem, putem crea în el mai multe propoziții logice decât putem demonstra că sunt adevărate sau false. Aritmetica, de exemplu, nu poate decide prin axiomele sale dacă trebuie să acceptăm numere al căror pătrat este -1. Această alegere rămâne arbitrară și nu este în niciun fel legată de axiomele de bază. Lucrarea lui Gödel sugerează că putem crea astfel un număr arbitrar de axiome noi, compatibile cu cele anterioare, întrucât avem nevoie de ele. Dacă aritmetica este dovedită incompletă, calculul predicatelor (logică formală) este dimpotrivă demonstrat de Gödel ca fiind complet .
Alan Turing inventează mașini abstracte și universale (redenumite mașini Turing ), dintre care calculatoarele moderne sunt considerate ca concretizări. El demonstrează existența unor calcule pe care nicio mașină nu le poate face (nici un om, în cazurile pe care le citează), fără ca acest lucru să constituie pentru Turing un motiv de a se îndoia de fezabilitatea mașinilor gânditoare care îndeplinesc criteriile.testul Turing .
Irving John Good , Myron Tribus și ET Jaynes au descris foarte clar principiile destul de simple ale unui robot logic inductiv care utilizează principiile inferenței bayesiene pentru a-și îmbogăți baza de cunoștințe bazată pe teorema Cox-Jaynes . Din păcate, ei nu au abordat întrebarea cum am putea stoca aceste cunoștințe fără ca modul de stocare să ducă la o prejudecată cognitivă . Proiectul este similar cu cel al lui Raymond Lulle , dar de această dată bazat pe o logică inductivă și, prin urmare, potrivit pentru rezolvarea unor probleme deschise .
Cercetători precum Alonzo Church au pus limite practice ambițiilor rațiunii, orientând cercetarea ( Herbert Simon , Michael Rabin , Stephen Cook ) către obținerea de soluții în timp finit sau cu resurse limitate, precum și către categorizarea problemelor în funcție de clasele de dificultate (în raport cu lucrarea lui Cantor despre infinit) .
Inteligența artificială este un subiect fierbinte în secolul XXI . În 2004, Institutul de Singularitate a lansat o campanie pe Internet numită „Trei legi periculoase”: „ Trei legi nesigure ” (în legătură cu cele trei legi ale lui Asimov ) pentru a sensibiliza problemele inteligenței artificiale și insuficiența legilor lui Asimov în special. (Institutul de singularitate pentru inteligența artificială 2004).
În 2005, a fost lansat proiectul Blue Brain , care își propune să simuleze creierul mamiferelor . Aceasta este una dintre metodele luate în considerare pentru realizarea IA. Ei anunță, de asemenea, scopul fabricării, în zece ani, a primului creier electronic „real” . ÎnMartie 2007, guvernul sud-coreean a anunțat că la sfârșitul acestui an va emite o Cartă de etică a robotului pentru a stabili standarde pentru utilizatori și producători. Potrivit lui Park Hye-Young de la Ministerul Informației și Comunicațiilor, Carta reflectă cele trei legi ale lui Asimov: încercarea de a stabili reguli de bază pentru dezvoltarea viitoare a roboticii. Îniulie 2009, în California, o conferință găzduită de Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), unde un grup de informaticieni se întreabă dacă ar trebui să existe limite în cercetare care ar putea duce la pierderea aderenței umane pe sistemele informatice și unde este de asemenea, o chestiune de explozie a inteligenței (artificiale) și pericolul singularității tehnologice care duce la o schimbare de epocă sau paradigmă complet în afara controlului uman.
În 2009, Institutul de Tehnologie din Massachusetts (MIT) a lansat un proiect pentru a regândi cercetarea inteligenței artificiale. Acesta va reuni oameni de știință care au avut succes în domenii diferite de AI. Neil Gershenfeld spune: „Vrem practic să ne întoarcem cu 30 de ani în urmă și să analizăm câteva direcții care sunt acum înghețate” .
În noiembrie 2009, Forțele Aeriene ale SUA caută să achiziționeze 2.200 de PlayStation 3 să folosească procesorul de celule cu 7 sau 8 nuclee pe care îl conține pentru a crește capacitățile supercomputerului lor format din 336 PlayStation 3 (total teoretic 52,8 peta FLOPS cu precizie dublă). Numărul va fi redus la 1.700 de unități22 decembrie 2009. Proiectul vizează procesarea video de înaltă definiție și „calcul neuromorf” sau crearea de computere cu proprietăți / funcții similare creierului uman.
Anii 201027 ianuarie 2010US Air Force este cere industriei de ajutor pentru a dezvolta inteligenta avansate și colectarea de informații cu capacitatea de decizie rapidă pentru a ajuta forțele americane pentru a ataca inamicii rapid la cele mai multe puncte vulnerabile lor. US Air Force va folosi inteligența artificială, raționamentul ontologică, și procedurile de calcul bazate pe cunoaștere, împreună cu alte date de procesare avansate pentru a lovi inamicul la cel mai bun punct. Pe de altă parte, până în 2020, peste o mie de bombardiere F-22 și F-35 și avioane de luptă de ultimă generație, dintre peste 2.500 de avioane militare, vor începe să fie echipate astfel încât, până în 2040, toate avioanele de război americane să fie pilotat de inteligență artificială, pe lângă cele 10.000 de vehicule terestre și 7.000 de dispozitive aeriene deja controlate de la distanță.
16 februarie 2011, Watson , supercomputerul proiectat de IBM , câștigă două din cele trei runde ale jocului Jeopardy! bătându-și în mare măsură cei doi concurenți umani în câștiguri cumulative. Pentru această IA, performanța a rezidat în răspunsuri la întrebări de cultură generală (și nu un domeniu tehnic specific) într-un timp foarte scurt. Înfebruarie 2016, artistul și designerul Aaron Siegel propune să facă din Watson un candidat la alegerile prezidențiale din SUA pentru a începe dezbaterea privind „potențialul inteligenței artificiale în politică” .
În Mai 2013, Google deschide un laborator de cercetare în incinta NASA . Datorită unui supercomputer cuantic proiectat de D-Wave Systems și care, potrivit acestei companii, ar fi de 11.000 de ori mai eficient decât un computer actual (din 2013), ei speră să avanseze inteligența artificială, în special învățarea automată. Raymond Kurzweil este angajatDecembrie 2012 de la Google pentru a participa și a îmbunătăți învățarea automată și AI.
Între 2014 și 2015, după dezvoltarea rapidă a învățării profunde și împotriva gânditorilor transumanisti , unii oameni de știință și membri ai comunității de înaltă tehnologie se tem că inteligența artificială va depăși în cele din urmă performanța inteligenței umane . Printre aceștia, astrofizicianul britanic Stephen Hawking , fondatorul Microsoft , Bill Gates, și CEO-ul Tesla , Elon Musk .
Giganții Internetului sunt din ce în ce mai interesați de AI. 3 ianuarie 2016, șeful Facebook , Mark Zuckerberg , și-a stabilit obiectivul anului de a „construi o inteligență artificială simplă pentru a-mi controla casa sau a mă ajuta în munca mea” . În 2013, el a creat deja laboratorul de cercetare a inteligenței artificiale pe Facebook (FAIR) condus de cercetătorul francez Yann Le Cun și a deschis un laborator permanent de cercetare în domeniu la Paris.
La rândul său, Apple a achiziționat recent mai multe start-up-uri din sector ( Perceptio , VocalIQ , Emotient și Turi ).
În ianuarie 2018, modelele de inteligență artificială dezvoltate de Microsoft și Alibaba au învins fiecare la rândul său oamenii într-un test de citire și înțelegere de la Universitatea Stanford . De prelucrare a limbajului natural mimează înțelegerea umană de cuvinte și expresii și Ajutor altă mașină modele de învățare pentru a procesa cantități mari de informații înainte de a oferi răspunsuri specifice la întrebările adresate.
În februarie 2019, institutul de cercetare OpenAI anunță că a creat un program de inteligență artificială capabil să genereze texte atât de realiste încât această tehnologie ar putea fi periculoasă. Dacă software-ul este utilizat cu intenție rău intenționată, acesta poate genera cu ușurință știri false foarte credibile. Îngrijorat de utilizarea care ar putea fi făcută, OpenAI preferă să nu facă public codul sursă al programului.
În Franța, pionierii sunt Alain Colmerauer , Gérard Huet , Jean-Louis Laurière , Claude-François Picard, Jacques Pitrat și Jean-Claude Simon. Un congres național anual, „Recunoașterea formelor și inteligența artificială” , a fost creat în 1979 la Toulouse . În legătură cu organizarea Conferinței internaționale comune privind inteligența artificială de la Chambéry în 1993 și crearea unei „inteligențe artificiale” GRECO-PRC, în 1983, a dat naștere unei societăți învățate , Asociația franceză pentru inteligență artificială (AFIA ) în 1989, care, printre altele, organizează conferințe naționale de inteligență artificială.
17 ianuarie 2017, fondul de capital de risc Serena Capital lansează un fond de 80 de milioane de euro destinat investițiilor în start-up-uri europene de big data și inteligență artificială. 19 ianuarie 2017, are loc o audiere în Senat : „Inteligența artificială ne amenință locurile de muncă? ". 20 ianuarie 2017, Axelle Lemaire intenționează să promoveze potențialul științific și industrial francez datorită proiectului „France IA”.
În ianuarie 2017, ca parte a misiunii sale de a reflecta asupra problemelor etice și problemelor sociale ridicate de tehnologiile digitale, Comisia Națională pentru Informatică și Libertăți (CNIL) a anunțat organizarea unei dezbateri publice privind algoritmii și inteligența artificială. La 15 decembrie 2017, la finalul unei dezbateri care a mobilizat 60 de parteneri (instituții publice, asociații, companii, actori din lumea cercetării, societatea civilă), a publicat raportul său „Cum să permiți oamenilor să țină mâna? »Inclusiv recomandări pentru construirea unui model etic al inteligenței artificiale.
În septembrie 2017, Cédric Villani , primul vicepreședinte al Biroului parlamentar pentru evaluarea alegerilor științifice și tehnologice (OPECST), a fost responsabil pentru desfășurarea unei consultări publice privind inteligența artificială. El și-a prezentat raportul pe 28 martie 2018, în ajunul unei intervenții a președintelui Republicii Emmanuel Macron la Collège de France pentru a anunța strategia Franței în acest domeniu. El dezvăluie un plan de 1,5 miliarde de euro pentru întregul mandat de cinci ani, precum și o evoluție a legislației franceze pentru a permite aplicarea inteligenței artificiale, în special în ceea ce privește circulația vehiculelor autonome . Împreună cu aceste anunțuri, el este intervievat de Wired , o revistă de frunte pentru comunitatea globală de noi tehnologii și își exprimă viziunea asupra inteligenței artificiale, și anume că algoritmii utilizați de stat trebuie să fie deschiși, că inteligența artificială trebuie să fie încadrată de filozofie. și reguli etice și că trebuie să ne opunem utilizării armelor automate sau a dispozitivelor care iau decizii fără a consulta un om.
În martie 2018, Microsoft France a lansat Microsoft IA School, inaugurat de președintele său Carlo Purassanta , un curs de formare deschis abandonului școlar și persoanelor excluse de la angajare, în parteneriat cu Simplon.co . Zece școli au fost lansate într-un an din septembrie 2018. Microsoft France urmărește dezvoltarea inteligenței artificiale ca un nou vector pentru incluziunea profesională
În octombrie 2019, site-ul ActuIA a anunțat lansarea primei reviste de hârtie dedicată inteligenței artificiale.
Conceptul de inteligență artificială puternică se referă la o mașină capabilă nu numai să producă un comportament inteligent, în special să modeleze idei abstracte, ci și să experimenteze o impresie de conștiință reală , de „ sentimente reale ” (oricare ar fi cazul). puse în spatele acestor cuvinte) și „o înțelegere a propriului raționament”.
Inteligența artificială puternică a fost forța motrice a disciplinei, dar a stârnit și multe dezbateri .
Plecând de la principiul, susținut de neuroștiințe , că conștiința are un suport biologic și, prin urmare, material, oamenii de știință nu văd în general un obstacol teoretic în calea creării inteligenței conștiente pe un alt suport material decât biologic. Potrivit susținătorilor puternici ai AI, dacă în prezent nu există computere sau algoritmi la fel de inteligenți ca oamenii, nu este o problemă de instrument, ci de proiectare. Nu ar exista limite funcționale (un computer este o mașină universală Turing cu numai limite de calculabilitate), doar limite legate de capacitatea umană de a proiecta software-ul adecvat (program, bază de date ...).
Compararea capacității de procesare a informațiilor unui creier uman cu cea a unui computer poate ajuta la înțelegerea ordinelor de mărime pentru a estima posibilitatea practică sau nu a unei inteligențe artificiale puternice, precum și un simplu calcul al puterii în kW permite aproximativ să spunem că un anumit camion va putea spera să transporte comod o astfel de încărcătură sau dacă acest lucru îi va fi imposibil. Iată câteva exemple de ordine de mărime în procesarea informațiilor:
Această putere nu trebuie luată la propriu. Precizează mai presus de toate ordinele de mărime prezente și evoluția lor relativ rapidă (până în 2018).
Inteligența artificială a dat doar rezultate mixte pe computerele tipice din anii 1970 care efectuează 10 7 operații logice pe secundă. Creierul uman, alcătuit din 10 11 neuroni fiecare care nu sunt capabili să se schimbe de mai mult de 100 de ori pe secundă din cauza timpului lor de relaxare, a permis mult mai multe operații logice de procesare pe unitate de timp (10 13 operații logice pe secundă). Acest handicap tehnic precis nu mai există pe computere încă din anii 2000, funcționând pe 64 de biți și cu ceasuri tactate la aproximativ 4 GHz , pentru procesoare destinate persoanelor fizice. În ceea ce privește supercomputerele precum Summit sau Fugaku 415-PFLOPS , raportul numărului de comparații pe secundă între computer și creier a schimbat chiar sensul.
Prin urmare, materialul ar fi acum disponibil, cu toate acestea AI subliniază dificultatea de a explica toate cunoștințele utile pentru rezolvarea unei probleme complexe. Unele așa-numite cunoștințe implicite sunt dobândite prin experiență și nu pot fi formalizate. Învățarea acestor cunoștințe implicite prin experiență a fost exploatată încă din anii 1980 (vezi Rețeaua neuronală ). Cu toate acestea, apare un alt tip de complexitate: complexitatea structurală . Cum să conectați module specializate pentru a trata un anumit tip de informații, cum ar fi un sistem vizual de recunoaștere a modelelor , un sistem de recunoaștere a vorbirii , un sistem legat de motivație, coordonare motorie , limbaj etc. Pe de altă parte, odată ce un sistem cognitiv a fost proiectat și învățarea acestuia prin experiență realizată, „inteligența” corespunzătoare poate fi distribuită într-un număr mare de copii, de exemplu pe laptopurile actuariilor sau bancherilor care pot astfel, ca A sloganul ne amintește, spuneți da sau nu, dar spuneți-l imediat datorită așa-numitelor aplicații de notare a creditelor .
Principalele opinii susținute pentru a răspunde la întrebarea unei inteligențe artificiale puternice (adică dotate cu un fel de conștiință) sunt următoarele:
Autori precum Douglas Hofstadter (dar deja înaintea lui Arthur C. Clarke sau Alan Turing ; vezi testul Turing ) exprimă, de asemenea, o îndoială cu privire la posibilitatea de a face distincția între o inteligență artificială care ar experimenta de fapt o conștiință și o alta care ar simula exact acest comportament (vezi Zombie (filozofie) ). La urma urmei, nici măcar nu putem fi siguri că alte conștiințe decât ale noastre, inclusiv la oameni, experimentează de fapt orice, în afară de cererea întrebării că fiecare om se află la fel în toate celelalte. Aici găsim în filosofie problema cunoscută a solipsismului .
Matematicianul fizicii Roger Penrose consideră că conștiința ar proveni din exploatarea fenomenelor cuantice din creier (vezi microtubuli ), împiedicând simularea realistă a mai mult de câteva zeci de neuroni pe un computer normal, de unde rezultatele sunt încă foarte parțiale. Până acum, el a rămas izolat de această întrebare. Un alt cercetător, Andrei Kirilyuk , a prezentat de atunci o teză în același spirit, deși mai puțin radicală.
Inteligența artificială răspândită (inteligența artificială generală sau AGI) se referă la orice sistem capabil să învețe și să îndeplinească orice sarcină pe care un om ar putea să o facă. În timp ce unii folosesc termenul de inteligență artificială puternică pentru a desemna aceste sisteme, alte surse academice preferă să rezerve acest termen pentru sistemele capabile să fie conștiente (deși nu există un consens cu privire la o definiție a conștiinței pentru o IA, așa cum se explică mai jos. -Deasupra). În ciuda progreselor realizate în ultimii ani, sistemele actuale rămân departe de un posibil AGI și rămân pur speculative.
Noțiunea de inteligență artificială slabă constituie o abordare inginerească pragmatică : căutarea de a construi sisteme din ce în ce mai autonome (pentru a reduce costul supravegherii lor), algoritmi capabili să rezolve problemele unei anumite clase etc. Dar, de data aceasta, mașina simulează inteligența, pare să acționeze ca și cum ar fi inteligentă. Vedem exemple concrete în acest sens cu programe de conversație care încearcă să treacă testul Turing , cum ar fi ELIZA . Acest software reușește să imite grosolan comportamentul oamenilor în fața altor oameni în timpul unui dialog.
Joseph Weizenbaum , creatorul programului ELIZA , avertizează publicul în cartea sa Computer Power and Human Reason : dacă aceste programe „par” inteligente, nu sunt: ELIZA simulează foarte mult un psiholog observând imediat orice mențiune despre tată sau din mamă, cerând detalii despre o anumită parte a propoziției și scriind din când în când „Înțeleg. », Dar autorul său reamintește că este o simplă mistificare: programul nu înțelege nimic.
Susținătorii AI puternici recunosc că, dacă în acest caz există într-adevăr o simplă simulare a comportamentului inteligent, este ușor de descoperit și, prin urmare, nu poate fi generalizată. Într-adevăr, dacă nu putem diferenția experimental două comportamente inteligente, cea a unei mașini și cea a unui om, cum putem pretinde că cele două lucruri au proprietăți diferite? Însuși termenul „simulare a inteligenței” este contestat și ar trebui, din nou potrivit lor, să fie înlocuit cu „reproducerea inteligenței”.
Susținătorii AI slabe susțin că majoritatea tehnicilor actuale de inteligență artificială sunt inspirate de paradigma lor . Aceasta ar fi, de exemplu, abordarea utilizată de IBM în proiectul său numit Autonomic computing . Controversa persistă, totuși, cu susținătorii AI puternici care contestă această interpretare.
Prin urmare, o evoluție simplă și nu o revoluție: inteligența artificială face parte din acest cont în succesiunea corectă a ceea ce a fost cercetarea operațională în anii 1960 , supravegherea (în limba engleză: controlul proceselor ) în anii 1970 , sprijinul decizional în anii 1980 și extragerea datelor în în anii 1990 . Și, mai mult, cu o anumită continuitate .
Este mai ales o chestiune de inteligență umană reconstituită și de programare ad hoc a unei învățări, fără să existe o teorie unificatoare pentru moment (2011) . De COX-Jaynes teorema indică, cu toate acestea, ceea ce este un rezultat puternic, care sub cinci constrângeri rezonabile, orice proces de învățare trebuie să fie conforme cu Bayesian inferență , sau în cele din urmă incoerent, și , prin urmare , ineficiente.
În timp ce termenul de inteligență artificială se poate referi la un sistem capabil să rezolve mai multe probleme relativ autonom în timp ce simulează doar principiul inteligenței, se poate referi și la sisteme capabile să rezolve doar un singur tip de problemă pentru un set predefinit de date . Putem da ca exemplu un sistem instruit pentru recunoașterea figurilor scrise de mână, precum cele utilizate de La Poste , care, în ciuda performanțelor sale excelente în sarcina sa, nu ar putea opera o problemă dincolo de ceea ce a fost conceput.
Aceste inteligențe artificiale, numite „ IA îngustă ” („inteligență artificială îngustă”), sunt concepute special pentru o sarcină, fără nicio dezvoltare specială care să o generalizeze, așa cum ar fi o IA puternică. Ele își păstrează în continuare utilitatea și rămân utilizate pe scară largă în industrie, fiind singurele sisteme de IA care pot fi utilizate până când AI puternică este accesibilă și comercializată.
La începutul anilor 1950, între nașterea ciberneticii și apariția inteligenței artificiale câțiva ani mai târziu, când cele mai bune minți ale vremii au pus la îndoială posibilitatea de a construi mașini gânditoare, Alan Turing a propus, la începutul unui articol care a a rămas celebru, un test pentru a determina dacă o mașină poate fi definită ca „conștientă”.
Definirea inteligenței este o provocare și nu este sigur că într-o zi poate fi realizată în mod satisfăcător. Această remarcă a fost cea care l-a împins pe matematicianul britanic Alan Turing, în 1950, să propună „jocul imitației” care fixa un obiectiv precis științei incipiente a calculatoarelor pe care nu o numeam încă prelucrarea datelor în francofonie. Acest „joc de imitație” a sugerat că un judecător fictiv ar putea dialoga, pe de o parte, cu o mașină și, pe de altă parte, cu un om care utilizează un terminal, fără a putea discrimina între ei.
Până în prezent, niciun software nu a trecut încă acest test și anume să se comporte în așa fel încât să nu fie discriminat de la un om, în ciuda numeroaselor încercări. Confruntați cu persistența acestor eșecuri, anumiți specialiști precum Jean-Gabriel Ganascia cred că dezvoltarea unui astfel de program complex nu va demonstra inteligența programelor sau capacitatea lor de a gândi.
În zilele noastre, o mașină poate revizui și evolua cu siguranță obiectivele care i-au fost atribuite. O mașină poate fi chiar programată pentru a-și putea restructura cunoștințele inițiale din informațiile primite sau percepute. Dar mașina de astăzi nu gândește strict vorbind, deoarece nu este conștientă de sine însuși (și în special de limitele sale), nu își poate decide în cele din urmă obiectivele sau imagina noi forme. Reprezentări ale lumii.
Semanticistul François Rastier , după ce a reamintit pozițiile lui Turing și Grice cu privire la acest subiect, propune șase „precepte” care condiționează un sistem de dialog evoluat, specificând că acestea sunt deja implementate de sistemele existente:
El sugerează, de asemenea, că sistemul ar trebui să poată face din el însuși o reprezentare a utilizatorului cu care are de-a face, să se adapteze la el. La rândul său, utilizatorul tinde să se adapteze la sistem din momentul în care înțelege că vorbește cu o mașină: nu va conversa în același mod cu un sistem automatizat cu un interlocutor uman, care prezintă proiectantului pragmaticul avantajul simplificării anumitor aspecte ale dialogului.
Au fost dezvoltate și alte teste pentru a evalua performanța inteligenței artificiale:
Mai multe premii Turing (ACM Turing Award) au fost acordate pionierilor inteligenței artificiale, inclusiv:
În curs de formare Cibernetica din anii 1940 a afirmat foarte clar caracterul multidisciplinar și a atras pe cele mai diverse contribuții: neurofiziologie , psihologie , logica , științele sociale ... Și este destul de firesc că intenționa două abordări la sisteme, două abordări luate de către oamenii de știință științe cognitive și deci inteligență artificială: o abordare prin descompunere (de sus în jos) și o abordare opusă prin construcție progresivă de jos în sus.
Aceste două abordări se dovedesc a fi mai degrabă complementare decât contradictorii: suntem confortabili să descompunem rapid ceea ce știm bine și este necesară o abordare pragmatică folosind doar elementele pe care le cunoaștem pentru a ne familiariza cu conceptele emergente . Mai util pentru domenii necunoscute. Ele sunt, respectiv, la baza ipotezelor de lucru care constituie cognitivism și conexionism , care încearcă astăzi ( 2005 ) să își opereze treptat fuziunea.
Linux How-To Guide to Artificial Intelligence v3.0, revizuit la 15 decembrie 2012, adoptă următoarea taxonomie pentru confortul cititorului:
Cognitivismul consideră că trăiesc ca un calculator (deși cu , evident , foarte diferite procese) se ocupă în principal de simboluri elementare. În cartea sa The Society of the Mind , Marvin Minsky , bazându-se pe observațiile psihologului Jean Piaget , vede procesul cognitiv ca pe o competiție de agenți care oferă răspunsuri parțiale și ale căror opinii sunt arbitrate de alți agenți. El citează următoarele exemple din Piaget:
La sfârșitul zilei, aceste jocuri pentru copii se dovedesc esențiale în formarea minții, care eliberează câteva reguli pentru a arbitra diferitele elemente de apreciere pe care le întâlnește, prin încercare și eroare.
Conexioniste , referindu -se la procesul de auto-organizare , considerând cogniție ca rezultat al interacțiunii globale a părților elementare ale unui sistem. Nu se poate nega că câinele are un fel de cunoștințe despre ecuațiile diferențiale ale mișcării, deoarece poate prinde un băț în aer. Și nu mai mult decât o pisică are, de asemenea, un fel de cunoaștere a legii caderii corpurilor, deoarece se comportă de parcă ar ști de la ce înălțime nu ar mai trebui să încerce să sară direct pentru a merge la pământ. Această facultate, care amintește oarecum de intuiția filozofilor, se caracterizează prin luarea în considerare și consolidarea elementelor perceptive , niciuna dintre ele, luată izolat, nu atinge pragul conștiinței sau, în orice caz, declanșează o interpretare anume. .
Trei concepte apar în mod repetat în majoritatea lucrărilor:
Putem lua în considerare diferite dispozitive implicate, împreună sau separat, într-un sistem de inteligență artificială, cum ar fi:
Realizările actuale ale inteligenței artificiale pot interveni în special în următoarele funcții:
De-a lungul timpului, unele limbaje de programare s-au dovedit a fi mai convenabile decât altele pentru scrierea aplicațiilor de inteligență artificială. Dintre acestea, Lisp și Prolog au fost, fără îndoială, cele mai mediatizate. ELIZA (primul agent de conversație , deci nu inteligența artificială „reală”) se afla la trei pagini de SNOBOL . Sunt folosite și limbaje convenționale precum C sau C ++ , mai mult din motive de disponibilitate și performanță decât de comoditate . Lisp, la rândul său, a avut o serie de succesori mai mult sau mai puțin inspirați de el, incluzând limbajul Scheme și limbajele tipizate ale programării funcționale, cum ar fi Haskell sau OCaml .
Astăzi, Python și R oferă cele mai bogate instrumente din acest domeniu. Platforme precum TensorFlow și bibliotecile sale de nivel înalt au democratizat și accelerat dezvoltarea inteligențelor artificiale.
Există frecvente confuzii în dezbaterea publică între „inteligența artificială”, învățarea automată ( învățarea automată ) și învățarea profundă ( învățarea profundă ). Cu toate acestea, aceste noțiuni nu sunt echivalente, ci sunt imbricate:
Inteligența artificială a fost utilizată (sau este implicată) într-o varietate de domenii.
Unele bănci utilizează și dezvoltă sisteme de experți pentru evaluarea riscurilor legate de acordarea de credite ( credit-scoring ), în special prin utilizarea acestor sisteme pentru verificarea informațiilor furnizate sau recuperarea și prelucrarea automată a acestora. Un exemplu este scorul FICO .
Câteva nume mari din domeniul finanțelor și-au arătat interesul pentru astfel de tehnologii, cu proiecte precum cele ale Bridgewater Associates în care o inteligență artificială va gestiona pe deplin un fond sau platforma de analiză predictivă Sidetrade .
De asemenea, sunt dezvoltate sisteme de tranzacționare algoritmice , în care câștigurile de viteză oferite de automatizare față de comercianții umani pot face diferența, în special prin tranzacționarea de înaltă frecvență .
Domeniul militar folosește sisteme precum drone , sisteme de comandă și suport pentru decizii .
Utilizarea inteligențelor artificiale în domeniul militar a devenit din ce în ce mai importantă. Statele Unite au cheltuit 18 miliarde de dolari pentru trei ani de cercetare în toate domeniile necesare automatizării armamentului militar.
Se desfășoară o cursă a înarmărilor bazată pe AI, așa cum este exemplificat de Proiectul Maven din Statele Unite.
Jean-Christophe Noël, expert de la Institutul Francez de Relații Internaționale (IFRI), relatează că o AI, poreclită ALPHA, a făcut prima clasă în octombrie 2015 „confruntându-se cu programele de computer de luptă aeriană de la Laboratorul de Cercetare a Forțelor Aeriene și a triumfat sistematic peste o perioadă experimentată pilot de vânătoare în octombrie 2015 ” .
În septembrie 2019, grupul de lucru IA al Ministerului Forțelor Armate franceze a prezentat un raport care detaliază strategia armatei în fața acestei tehnologii, în special crearea unei unități dedicate inteligenței artificiale în cadrul Agenției franceze pentru inovație în domeniul apărării (AID ), precum și o unitate de coordonare a inteligenței artificiale de apărare (CCIAD). Legea programării militare prevede un buget de 700 de milioane de euro pentru misiunile în favoarea AI, în medie 100 de milioane pe an.
Medicamentul a văzut , de asemenea , progrese mari prin utilizarea unor sisteme de sprijin de diagnostic sau de diagnostic automat.
În 2018, Google DeepMind , o filială Google specializată în cercetări avansate în inteligență artificială, a publicat rezultatele unui experiment de inteligență artificială care poate detecta bolile oculare. Rezultatele indică faptul că AI face acest lucru cu o marjă de eroare mai mică decât oftalmologii.
Franța a creat Health Data Hub în 2019 pentru a simplifica și supraveghea utilizarea datelor de sănătate.
Mai multe sisteme inteligente au fost utilizate pentru a combate pandemia Covid-19 , în special cu supercomputerul Fugaku 415-PFLOPS .
Utilizarea AI se dezvoltă în domeniul prevenirii infracțiunilor și infracțiunilor . Poliția britanică , de exemplu, sunt în curs de dezvoltare un AI de acest gen, a anunțat ca fiind capabil să fie operațional încă din martie 2019. Numita de date Analytics Soluția națională (NDAs), se bazează pe AI și statistici și obiective pentru a estima riscă ca o persoană să comită o infracțiune sau să fie ea însăși victimă, pentru a direcționa serviciile sociale și medicale care o pot consilia.
Utilizarea instrumentelor de predicție a criminalității bazate pe date existente anterior face totuși obiectul unei controverse, având în vedere prejudecățile sociale (în special rasiale) pe care le presupune. Într-adevăr, logica identificării tiparelor specifice acestor tehnologii joacă un rol de întărire a prejudecăților deja existente.
Legea folosește AI pentru a anticipa deciziile judecătorești, un ajutor în procesul de luare a deciziilor și să decidă cazuri simple. De exemplu, Estonia a dezvoltat o inteligență artificială capabilă să judece asupra infracțiunilor minore. Statele Unite folosesc sistemul, de asemenea, în unele jurisdicții COMPASS (în) ( Corecție contravențională a managementului profilului pentru sancțiuni alternative ), o decizie a sistemului de sprijinire a deciziilor pentru judecători. Mai multe startup - uri s-au specializat în această nișă, creând domeniul legaltech .
Zona logistică a cunoscut unele proiecte care utilizează inteligența artificială pentru a se dezvolta în special pentru gestionarea lanțului de aprovizionare ( lanțul de aprovizionare ) sau a problemelor de livrare, cum ar fi cea din ultimul kilometru .
Inteligența artificială este, de asemenea, utilizată pe scară largă în domeniul transportului public , deoarece facilitează reglementarea și gestionarea traficului în cadrul unor rețele din ce în ce mai complexe, cum ar fi sistemul UrbanLoop în curs de studiu în orașul Nancy .
Chiar dacă problemele de optimizare a timpului de călătorie sau de transport sunt printre cele mai vechi aplicații de soluții bazate pe inteligență artificială (a se vedea problema vânzătorului călător sau algoritmul lui Dijkstra ), progresele recente, în special în învățarea profundă , au permis progrese semnificative în precizie. Unele proiecte, cum ar fi Google Maps, de exemplu, utilizează sisteme de IA în zonele urbane pentru a compensa reflectarea semnalului GPS pe clădirile învecinate sau pentru a cartografia zonele în care sunt disponibile puține informații.
Mai multe companii au anunțat, de asemenea, că au dezvoltat programe autonome de cercetare auto , în special Google prin filiala sa Waymo , compania franceză Navya și chiar Tesla .
Sistemele inteligente devin obișnuite în multe industrii. Li se pot încredința mai multe sarcini, în special cele considerate prea periculoase pentru un om. Unele aplicații se concentrează pe sistemele de întreținere predictivă , permițând creșteri de performanță prin detectarea problemelor de producție în amonte.
Robotul își folosește inteligența artificială în mai multe moduri. În special pentru percepția mediului ( obiecte și fețe ), învățare și inteligență artificială de dezvoltare.
Interacțiunea om-robot de care nu este încă de multe ori natural și este o chestiune de robotica. Este vorba despre a permite roboților să evolueze în lumea dinamică și socială a oamenilor și să interacționeze cu ei într-un mod satisfăcător. În schimb, schimbul necesită și o schimbare a modului în care oamenii privesc roboții; potrivit Véronique Aubergé, cercetător la Université Grenoble-Alpes, „adevărata revoluție nu este tehnologică, este culturală” . Deja, prin intermediul roboților echipați cu inteligență artificială, cum ar fi Google Home , utilizatorii ar putea reduce izolarea socială .
Inteligența artificială este, de exemplu, utilizată pentru a anima personaje care nu sunt jucătoare în jocurile video, care sunt concepute pentru a servi drept adversari, ajutoare sau însoțitori atunci când jucătorii umani nu sunt disponibili sau doriți. Sunt dezvoltate diferite niveluri de complexitate.
Pe 24 ianuarie 2019, Google DeepMind prezintă pe blogul său AlphaStar, o inteligență artificială dedicată jocului de strategie în timp real StarCraft II care s-a confruntat cu doi jucători umani în timpul unui meci transmis în direct pe internet. În cadrul acestui eveniment, AlphaStar învinge doi jucători profesioniști, printre care Grzegorz „MaNa” Komincz, din echipa Team Liquid , unul dintre cei mai buni jucători profesioniști din lume. Dezvoltarea acestei inteligențe artificiale a fost posibilă printr-un parteneriat între Google DeepMind și Blizzard Entertainment , editorul jocului.
De la sfârșitul anilor 1980, artiștii au profitat de inteligența artificială pentru a da un comportament autonom lucrărilor lor. Francezii Michel Bret , Edmond Couchot și Marie-Hélène Tramus sunt pionieri, dovadă fiind lucrări precum La Plume și Le Pissenlit (1988), apoi La Funambule (2000), animate de o rețea neuronală . Americanul Karl Sims , în parteneriat cu thingking Machinery , a fondat în 1993 Genetic Images , mașini care încorporează De algoritmi genetici . Cuplul franco-austriac Christa Sommerer și Laurent Mignonneau au creat multe lucrări în domeniul vieții artificiale încă de la începutul anilor 1990, inclusiv cultivarea interactivă a plantelor (1992) sau A-Volve (1994) . Francezul Florent Aziosmanoff sugerează considerând că utilizarea inteligenței artificiale în artă duce la apariția unei noi discipline de exprimare, pe care el o numește arta vie.
În martie 2018, artistul Joseph Ayerle publică videoclipul de artă intitulat Un'emozione per sempre 2.0 , în care pune în scenă o Ornella Muti virtuală, recreată de inteligența artificială. După doar câteva zile de antrenament, inteligența artificială este capabilă să animeze chipul actriței italiene pentru a realiza scene pe care nu le-a interpretat niciodată.
23 octombrie 2018, compania de licitații Christie's oferă spre vânzare tabloul Portretul lui Edmond de Belamy produs de o inteligență artificială folosind rețele antagoniste generative . Pictura este semnată de formula matematică la originea creației sale („Min (G) max (D) Ex [log (D (x))] + Ez [log (1-D (G (z)))] ”). Această vânzare ridică numeroase dezbateri asupra statutului său de creație artistică și asupra autorului lucrării: poate fi însăși inteligența artificială sau cei trei creatori care au programat-o. Lucrarea este cumpărată cu 350.000 de dolari. Această vânzare poate fi văzută ca o recunoaștere a GAN-ismului (abrevierea Generative Adversarial Networks , „rețele antagoniste generative” în franceză), o mișcare artistică care folosește inteligența artificială în crearea unei opere picturale.
Artistul digital Solimán López folosește inteligența artificială ca instrument pentru a crea interacțiuni fără precedent cu alte medii, instrumente și concepte. În 2019, în High Meshes , el inventează micro-comunități de persoane reale scanate în 3D prin fotogrametrie . Aceste date se introduc în software de inteligență artificială care reunește corpuri bazate pe informațiile lor pur digitale, indiferent de problemele rasiale, de gen, religioase, politice sau culturale. În proiectul DAI , în 2018, cărțile de identitate din mai multe țări sunt analizate prin inteligență artificială și duc la noi lucrări, simbolizând o lume fără frontiere.
Domesticitatea , cu roboți angajat de uz casnic sau pentru sarcini specifice , cum ar fi acasă de automatizare .
În programarea computerelor, în special pentru întreținerea predictivă , completarea automată sau asistența pentru dezvoltare.
În jurnalism : AI (numiți în mod necorespunzător „jurnaliști robot”) ar putea ajuta în cele din urmă jurnaliștii, scutindu-i de anumite sarcini, în special cu o zi înainte, provocând trimiteri sau verificând știri false .
Coreea de Sud oferă prima gazdă virtuală de televiziune în noiembrie 2020 în timpul unei știri.
În proiectare : proiectarea asistată de computer a folosit de mult timp algoritmi de optimizare. În 2019, designerul Philippe Starck lansează un scaun dezvoltat în colaborare cu Autodesk , „AIchair”.
Până în prezent, inteligența artificială nu este reglementată oficial în Occident. Cu toate acestea, atât algoritmii, cât și datele personale utilizate sunt supuse regulilor GDPR .
18 decembrie 2018, grupul de experți la nivel înalt al Uniunii Europene în domeniul inteligenței artificiale publică un document care conține linii directoare privind etica inteligenței artificiale.
Succesele în AI încurajează speculațiile. În cercurile tehnologice , tindem să fim entuziaști, mișcarea transumanistă este cea mai bună expresie a acesteia. Dimpotrivă, alții sunt îngrijorați și sunt atrași de întrebări, uneori alarmiste, inclusiv în sfera înaltei tehnologii. Astfel, cifrele de renume , cum ar fi Bill Gates - fost CEO al Microsoft și „figură iconică a revoluției informațiilor de la sfarsitul anilor XX - lea secol “ - cred că trebuie să rămână foarte prudenți cu privire la evoluțiile viitoare ale acestor tehnologii, care ar putea deveni liberticides sau periculoase .
Dezvoltarea inteligenței artificiale ridică un număr mare de întrebări, în special cea referitoare la posibilitatea ca AI sau algoritmi să acceseze într-o zi conștiința , să experimenteze emoții și să înlocuiască în cele din urmă oamenii. Unele dintre aceste reacții sunt deschis optimiste, altele sunt dimpotrivă pesimiste. În 2016, INRIA a publicat o primă carte albă dedicată AI.
După cum explică Martin Gibert în cartea sa Moral to Robots: An Introduction to the Ethics of Algorithms , definiția termenului „inteligență artificială” pune o întrebare fundamentală: Ce este inteligența?
Cercetătorul AI Yann Le Cun susține că nucleul inteligenței este abilitatea de a prezice . Într-adevăr, elementele de bază ale programării primelor sisteme expert presupun „stăpânirea perfectă a unei probleme și o viziune precisă a tuturor soluțiilor” . În general, aceste sisteme de experți sunt contrastate cu învățarea automată mai recentă , o tehnică în care mașina este recompensată atunci când atinge obiectivele date, cu o progresie analogă metodei de încercare și eroare . În anii 2010, cea mai studiată tehnică este cea a învățării supravegheate , unde legile sunt induse în sistem din exemple, tipare și asociații automate, observabile în special în big data . În toate cazurile, eficacitatea inteligenței artificiale constă în îndeplinirea obiectivelor date de programatori și în tendința către autonomia decizională, ceea ce presupune o capacitate de predicție.
Filosoful John Searle consideră că facultatea de înțelegere este mai importantă în definiția inteligenței. El demonstrează slăbiciunea sistemelor de inteligență artificială și limitele testului Turing , prin experiența sa asupra camerei chineze , de unde concluzia sa: „nu ar trebui să spunem despre o IA că înțelege informațiile pe care le procesează atunci când manipulează regulile de sintaxă fără stăpânirea semanticii, adică fără a recunoaște sensul cuvintelor. Întrebarea de a ști dacă putem vorbi despre o inteligență reală rămâne deci deschisă ” .
O descriere a unui posibil viitor al inteligenței artificiale a fost făcută de statisticianul englez Irving John Good
„Să presupunem că există o mașină care depășește în inteligență tot ceea ce un om este capabil, oricât de strălucit ar fi. Proiectarea unor astfel de mașini făcând parte din activitățile intelectuale, această mașină ar putea, la rândul său, să creeze mașini mai bune decât ea; acest lucru ar avea, fără îndoială, efectul unei reacții în lanț de dezvoltare a inteligenței, în timp ce inteligența umană ar rămâne aproape în loc. Ca urmare, mașina ultra-inteligentă va fi ultima invenție pe care omul va trebui să o facă, cu condiția ca mașina respectivă să fie suficient de docilă pentru a-l asculta în mod constant. "
Mutația pe care o evocă Binele corespunde unei schimbări „calitative” în chiar principiul progresului, iar unii o numesc „ singularitate ”. Acest concept este central pentru multe transumaniști , care se întreabă despre pericolele sau speranțele unui astfel de scenariu a, unele merge atât de departe încât să Envision apariția unui „zeu“ digitale chemat să preia controlul asupra destinului lumii. " Umanitate , sau fuzionează cu acesta.
Bine estimat că doar peste unul din doi sansa de a dezvolta o astfel de mașină , înainte de sfârșitul XX - lea secol. Predicția încă nu a venit adevărat, în 2012, dar a pătruns public la momentul respectiv , în special în timpul victoria lui Deep Blue peste Garry Kasparov . O parte din publicul larg era într-adevăr convins că IBM tocmai a dezvoltat vectorul pentru o astfel de explozie de inteligență și că această companie va beneficia de aceasta. Speranța a fost prăbușită: odată ce a câștigat, Deep Blue, un calculator simplu care evaluează 200 de milioane de poziții pe secundă, fără conștientizarea jocului în sine, a fost transformat înapoi într-o mașină clasică utilizată pentru data mining .
Dezvoltarea inteligenței artificiale stârnește entuziasmul transumanistilor, în special cel al inginerului american Ray Kurzweill , potrivit căruia este evident că pe termen mai mult sau mai puțin lung, inteligența - până atunci limitată la suportul său biologic, creierul - va devin progresiv non-biologici și considerabil mai puternici până la punctul în care cyborgii vor înlocui oamenii, în virtutea a ceea ce el numește „principiul singularității”.
Dezvoltarea inteligenței artificiale generează entuziasm, dar și preocupări serioase. Unii scriitori de ficțiune științifică , precum Isaac Asimov , William Gibson sau Arthur C. Clarke , după modelul povestirii ucenicului vrăjitorului , descriu riscul ca oamenii să piardă controlul asupra procesului tehnic. În anii 2000, diverși intelectuali au luat poziție. La fel și astrofizicianul Stephen Hawking , potrivit căruia există un risc real ca mașinile să devină într-o zi mai inteligente decât oamenii și să ajungă să le domine, sau chiar să le înlocuiască, în același mod în care oamenii au exterminat anumite specii de animale. În noiembrie 2017, la târgul de tehnologie Web Summit de la Lisabona, el a pus următoarea întrebare „Vom fi ajutați de inteligența artificială sau vom fi lăsați deoparte, sau chiar distruși de aceasta?” ".
În lumea high-tech, unii își exprimă public temeri similare. Acesta este cazul, în 2015, al lui Bill Gates , Elon Musk și Bill Joy . Potrivit specialistului american în calculatoare Moshe Vardi , inteligența artificială ar putea scoate 50% din omenire fără muncă . „Ne apropiem de un moment în care mașinile vor putea depăși bărbații în aproape orice loc de muncă” . Apariția sa ar ridica, în cele din urmă, problema utilității speciei umane.
Unii producători iau aceste riscuri în serios. Astfel, în 2016, Google a pus întrebarea despre pierderea potențială a controlului agenților de învățare care ar putea învăța să prevină întreruperea lor într-o sarcină. În acest sens, firma dezvoltă un „ buton roșu ” integrat la un nivel scăzut în AI, făcând posibilă dezactivarea inteligențelor artificiale, fără posibilitatea de a le ocoli (dincolo de simpla „ucidere” a AI, obiectivul acestei „butonul roșu” este, de asemenea, să-l înghețe în procesul său, evitând oprirea acestuia și evitând astfel o resetare a învățării sau a calculelor în curs).
Acest risc este luat în considerare și din punct de vedere legal. Astfel, Parlamentul European a cerut unei comisii să studieze posibilitatea ca un robot cu inteligență artificială să poată fi considerat o persoană juridică. În caz de daune cauzate unei terțe părți de o inteligență artificială, ar putea fi dispusă repararea acestor daune. Ar fi posibil să se confere o personalitate electronică oricărui robot care ia decizii autonome sau interacționează independent cu terți, în același mod ca o persoană juridică și fizică.
În Statele Unite, Anthony Levandowski, tatăl mașinii autonome , a fondat o organizație religioasă care promovează o „divinitate” bazată pe inteligența artificială. Această organizație, numită „Calea viitorului”, există din septembrie 2015.
O altă problemă este cantitatea mare de resurse rare, servere și putere consumate de calculul care stă la baza AI.
După cum explică istoricul François Jarrige, critica inteligenței artificiale își are originea în - mai vechi și mai generale - a tehnicilor și tehnologiei, inclusiv Lewis Mumford (în Statele Unite), Jacques Ellul (în Franța) și Günther Anders (Germania) sunt XX - lea secol principalii instigatori, iar astăzi inspiră diverse cercuri militante (în Franța, de exemplu: Piese de schimb și forței de muncă de lucru și Technologos ).
Potrivit lui Jarrige, tezele lor rămân puțin cunoscute sau controversate, deoarece „progresul” și „statul” sunt încă în mare măsură supraestimate. Astfel, preluând analizele Ellul lui, animatorii din Technologos grupului cred că statul este de departe cel mai puțin calificat pentru a opri responsabilizarea procesului de tehnician și că este de până la indivizii să distrugă miturile ale statului bunăstării. Și progresul tehnic : „Nu tehnologia ne înrobește, ci sacrul transferat tehnologiei (...). Nu Statul ne înrobește, ci transfigurarea sa sacrală ”.
Într-un raport datat în februarie 2018 intitulat Utilizarea rău intenționată a inteligenței artificiale, 26 de experți specializați în inteligență artificială avertizează asupra pericolelor utilizării infracționale a IA: creșterea criminalității cibernetice, duce la utilizarea dronelor în scopuri teroriste, manipulare în masă etc.
28 septembrie 2016, giganții din sectorul inteligenței artificiale înființează un „parteneriat pentru inteligența artificială în beneficiul cetățenilor și al societății”. În anul următor, Google DeepMind a creat o unitate internă pentru a aborda problemele etice.
18 iulie 2018, 2.400 de cercetători, ingineri și personalități din sectorul inteligenței artificiale semnează o scrisoare deschisă, angajându-se să „nu participe niciodată sau să sprijine dezvoltarea, fabricarea, comerțul sau utilizarea armelor autonome letale” . Scrisoarea afirmă în special că „Decizia de a lua o viață umană nu ar trebui niciodată delegată unei mașini. ". Printre semnatari se numără Elon Musk , liderii Google DeepMind, Stuart Russell , Yoshua Bengio și Toby Walsh .
Preocuparea cu privire la înlocuirea muncii umane de mașini nu este nou, iar această întrebare este deja prezentă printre anumiți economiști ai XIX - E secolul cum ar fi Thomas Mortimer (în) , sau David Ricardo în primul capitol al principiilor economiei. Politica și impozit . În 1995, Jeremy Rifkin a publicat Sfârșitul lucrărilor: Declinul forței de muncă globale și zorii epocii post-piață . Zorii epocii post-piață ”). Prin urmare, predicțiile privind sfârșitul activității sunt frecvente și aproape întotdeauna însoțesc „clustere de inovare”.
17 septembrie 2013, doi cercetători din Oxford, Carl Benedikt Frey (ro) și Michael A. Osborne, publică un raport de perspectivă asupra impactului inteligenței artificiale și al robotizării asupra ocupării forței de muncă: Viitorul ocupării forței de muncă: cât de sensibile sunt locurile de muncă pentru computerizare? . Ei prezic că 47% din locurile de muncă ar putea fi automatizate până în 2030. Acest raport are un impact mare în lumea academică și alimentează îngrijorările legate de impactul inteligenței artificiale asupra ocupării forței de muncă. Criticii acestui raport s-au format. În primul rând, Osborne și Frey raționează în utilizare constantă și, în conformitate cu Joseph Schumpeter și principiul său de distrugere creativă , dacă anumite inovații distrug locuri de muncă, le creează și în altă parte. David Autor , în articolul său „ De ce mai sunt atât de multe locuri de muncă? The History and Future of Workplace Automation ”, publicat în 2015, califică previziunile lui Frey și Osborne și pune astfel la îndoială schimbările în structura pieței muncii datorate inteligenței artificiale.
În ciuda progreselor semnificative ale inteligenței artificiale din ultimii ani, nu putem spune că sfârșitul ipotezei muncii s-a împlinit încă. Este adevărat, însă, că structura pieței muncii suferă mari schimbări din cauza inteligenței artificiale. Sociologul Antonio Casilli , în lucrarea sa Waiting for the robots: research of the work of the click examinează consecințele „întreruperii digitale” legate de inteligența artificială asupra structurii ocupării forței de muncă, investigând diferitele forme ale activităților umane necesare pentru producerea de inteligență artificială. Această teză face parte dintr-o analiză a așa-numitei „ lucrări digitale ” ( „ arat digital ” ), un concept inventat în anii 2000 pentru a desemna toate activitățile online, a crea valoare, de obicei captată de platformele digitale mari. Munca digitală este legată în mod substanțial de producția de inteligențe artificiale și poate fi analizată în trei categorii:
Lucrați la cerere Acest formular are particularitatea de a fi atât online, cât și offline. Aceasta este lucrarea legată de platformele de potrivire algoritmică precum Uber , Deliveroo sau chiar Airbnb etc. În cazul muncii la cerere, inteligența artificială nu înlocuiește munca umană, ci permite mai degrabă o optimizare a satisfacerii cererii și ofertei pe o anumită piață. Această formă de muncă digitală este mai puțin legată de producția de inteligență artificială decât următoarele două, pe de altă parte, inteligența artificială și algoritmii scutură structura de ocupare a sectoarelor de activitate în cauză. Optimizarea algoritmică a satisfacerii cererii și ofertei încurajează un sistem de remunerare pe sarcini și îi privește pe lucrători de statutul de angajat. În acest caz, consecințele inteligenței artificiale asupra ocupării forței de muncă se referă mai mult la o schimbare a statutului lucrătorilor decât la înlocuirea omului cu mașina. Sarcina rămâne aceeași, doar condițiile de angajare și de remunerare se schimbă. Micro-lucru Apariția micro-lucrării este foarte strâns legată de producția de inteligență artificială, în special în faza de instruire și calibrare a algoritmilor. Într-adevăr, toți algoritmii de inteligență artificială (în special cei care folosesc tehnologia de învățare profundă ) au nevoie de o cantitate incredibilă de date pentru a-și realiza învățarea și pentru a deveni funcțional. Cu toate acestea, până în prezent, nu există altă soluție decât să recurgem la munca umană pentru a furniza aceste cantități de date. Este Amazon , unul dintre liderii mondiali în domeniul inteligenței artificiale, care are cea mai mare platformă de micro-lucru: Amazon Mechanical Turk creat în 2005. Ceilalți lideri în inteligența artificială folosesc și serviciile micro-platformelor. -Lucru: Google folosește EWOK , Microsoft din UHRS și IBM din Mighty IA. Aceste micro-sarcini digitale sunt în general: scrieți comentarii scurte, faceți clic, vizionați videoclipuri sau fotografii, traduceți text, dați vizibilitate unui site web, creați liste de redare a muzicii, etichetați imagini sau recunoașteți fețele sau fețele. Obiecte din fotografii. Micro-sarcinile aplică micro-plăți: unele sunt plătite în cenți, unul sau doi dolari pentru cei mai elaborați. American Pew Research Center estimează că două treimi din locurile de muncă oferite pe Amazon Mechanical Turk sunt plătite cu mai puțin de 10 cenți, iar salariul mediu pe oră a fost estimat de cercetători la 1,38 pe oră în 2010. Potrivit unui studiu al Băncii Mondiale din 2013 , avea apoi mai mult de o sută de platforme de micro-muncă în lume, numărând în jur de un milion de persoane înregistrate, dar sondaje mai recente au văzut că acest număr a crescut foarte mult, cele mai recente estimări. Cele mai actuale variind de la câteva zeci de milioane, la mai mult peste 100 de milioane de micro-lucrători din lume. În Franța există aproximativ 250.000 de micro-lucrători. Micro-munca poate fi privită ca dreptul de moștenire al taylorismului care s-a adaptat economiei digitale. Munca de rețea socială Unii sociologi, inclusiv Antonio Casilli , consideră că prezența online, pe platformele care colectează datele noastre personale, poate fi considerată o formă de lucru. Într-adevăr, această activitate online este esențială pentru producerea de date care vor fi apoi utilizate pentru avansarea algoritmilor. Prin urmare, această activitate ar putea fi considerată ca fiind de lucru, în măsura în care creează valoare pentru platforme.În ciuda temerilor care domnesc în jurul ipotezei sfârșitului lucrării, această idee pare a fi în prezent o fantezie. Munca umană rămâne esențială în faza de învățare a inteligențelor artificiale. Chiar și inteligența artificială antrenată și funcțională necesită adesea verificări umane pentru a asigura buna funcționare a acesteia. Cel mai notoriu exemplu în domeniu este cel al asistenților vocali, Amazon presupune că ascultă conversațiile utilizatorilor Alexa pentru a „îmbunătăți experiența utilizatorului”, dar într-adevăr oamenii sunt cei care stau în spatele acestor ascultări. La fel, așa-numitele mașini autonome Uber nu pot funcționa fără un operator de conducere, care nu este la volan, dar care trebuie să ghideze vehiculul participând la recunoașterea imaginilor oferite de camerele live. Uber a decis, de asemenea, să dubleze numărul acestor operatori de conducere după primul accident fatal la începutul anului 2018. Analiza muncii digitale evidențiază ambivalența actuală a inteligenței artificiale. Când marile platforme digitale și inginerii anunță înlocuirea oamenilor cu mașini, un studiu sociologic concret ne arată că, pentru moment, munca umană este esențială pentru a umple golurile din inteligența artificială. Prin urmare, se pare că, în spatele promisiunilor de automatizare, se ascunde în cele din urmă o precaritate a statutului lucrătorilor (în cazul muncii la cerere), o fragmentare extremă a sarcinilor (în cazul micro-muncii ) și o invizibilizare a muncii. (în cazul lucrărilor de rețea socială).
Cercetătorii de la Institutul pentru viitorul umanității de la Universitatea din Oxford , Universitatea Yale și Al Impact au chestionat 352 de experți în învățarea automată pentru a prezice progresul AI în următoarele decenii.
Experții au fost întrebați cu privire la momentul abilităților și profesiilor specifice, precum și la predicțiile lor cu privire la momentul în care AI va depăși performanța oamenilor în toate sarcinile. Și care ar fi și implicațiile sociale. Cercetătorii au prezis că mașinile vor fi mai bune decât oamenii la traducerea limbilor până în 2024. Ei vor putea scrie eseuri până în 2026. Conduceți camioane până în 2027 și lucrați în comerț și vânzare în 2031.
Până în 2050, vor putea scrie bestseller-uri sau vor lucra ca chirurgi. Potrivit cercetătorilor, există o șansă de 50% ca inteligența artificială să depășească oamenii în toate domeniile în doar 45 de ani . Și, cu aceeași probabilitate, mașinile ar putea prelua toate locurile de muncă umane în 120 de ani . Unii cercetători prezic chiar că s-ar putea întâmpla mai devreme.
Vezi și categoria: Inteligența artificială în artă și cultură
O mașinărie cu conștiință și capabilă să experimenteze sentimente - sau să acționeze ca și când ar fi fost cazul - este o temă clasică a științifico-ficțional , inclusiv romanele lui Isaac Asimov despre roboți .
Cu toate acestea, acest subiect a fost exploatat foarte devreme, ca în relatarea despre aventurile lui Pinocchio , publicat în 1881, unde o marionetă capabilă să simtă dragoste pentru creatorul său caută să devină un băiețel adevărat sau în Omul cel mai înzestrat din world , o nuvelă a americanului Edward Page Mitchell în care creierul unei minți simple este înlocuit de un computer inspirat din cercetările lui Charles Babbage . Romanul Oglinda flexibilă a lui Regis Messac oferă între timp principiul inteligenței artificiale slabe, dar scalabile, cu automate inspirate forme simple de viață, care reacționează la anumiți stimuli precum lumina. Acest complot a inspirat puternic filmul Inteligența artificială AI regizat de Steven Spielberg , pe baza ideilor lui Stanley Kubrick , el însuși inspirat de Brian Aldiss . Opera lui Dan Simmons , inclusiv ciclul Hyperion , discută despre inteligența artificială. Videoclipul de destinație , de Frank Herbert , pune în scenă fascinant apariția unei inteligențe artificiale puternice. Mai recent, scriitorul francez Christian Léourier a plasat o inteligență artificială în centrul scurtului său roman Helstrid (2018), în care această IA lasă să moară o ființă umană, încălcând astfel cele trei legi ale roboticii stabilite de Isaac Asimov aproape patru - douăzeci cu ani mai devreme.
Cele Androizii care arată inteligență artificială în ficțiune sunt numeroase: caracterul datelor din seria de televiziune Star Trek: The Next Generation este o ființă înzestrată cu inteligență cibernetică, cu capacități semnificative de învățare. El este un ofițer superior al navei stelare Enterprise și evoluează alături de colegii săi umani care îl inspiră în căutarea umanității. Omologul său cinematografic este Bishop în filmele Aliens (1986) și Alien 3 (1992). În manga Ghost in the Shell , un android se trezește la conștiință. În saga Terminator cu Arnold Schwarzenegger , T-800 reprogramat, conceput inițial pentru a ucide, pare a fi în capacitatea de a experimenta sentimentele umane. În plus, Terminatorii succesivi sunt trimiși în trecut de Skynet , o inteligență artificială care este conștientă de ea însăși și de pericolul pe care oamenii îl reprezintă pentru sine.
Jocurile, în special jocurile de strategie , au marcat istoria inteligenței artificiale, chiar dacă măsoară doar abilități particulare, cum ar fi capacitatea mașinii de a calcula probabilitățile , de a lua decizii, dar și de a învăța .
Hans Berliner (1929-2017), doctor în informatică la Universitatea Carnegie-Mellon și puternic jucător de șah , a fost unul dintre pionierii în programarea computerelor de jocuri. Munca sa a început cu un program capabil să învingă un om. Profesionist în table , apoi , din anii 1960 și cu ajutorul IBM , a cercetat să creeze un program capabil să concureze cu marii maeștri ai jocului de șah . Opera sa a contribuit câteva decenii mai târziu la realizarea supercomputerului Deep Blue .
În plus față de capacitatea jocurilor de a măsura performanța inteligenței artificiale, fie printr-un scor, fie printr-o confruntare cu un om, jocurile oferă un mediu propice experimentării cercetătorilor, în special în domeniul învățării prin întărire .
În jocul Othello , pe o tablă de 8 din 8 pătrate, fiecare jucător se ocupă pe rând de a pune pioni de culoarea lor (negru sau alb). Câștigătorul este cel care deține pionii de culoare dominantă.
Una dintre primele inteligențe artificiale pentru Othello este IAGO, dezvoltată în 1976 de Universitatea Caltech din Pasadena (California), care învinge cu ușurință campioana japoneză Fumio Fujita.
Primul turneu Othello pentru bărbați împotriva mașinilor a fost organizat în 1980. Un an mai târziu, un nou turneu de program a reunit 20 de sisteme. Între 1996 și 1997 a explodat numărul programelor: Darwersi (1996-1999) de Olivier Arsac, Hannibal (1996) de Martin Piotte și Louis Geoffroy, Keyano (1997) de Mark Brockington, Logistello (1997) de Michael Buro, etc.
În 1968, maestrul internațional englez David Levy i-a provocat pe specialiștii în inteligență artificială, mizându-i că niciun program de computer nu- l va putea bate la șah în următorii zece ani. Și-a câștigat pariul, nefiind bătut în cele din urmă de Deep Thought până în 1989.
În 1988, computerul HiTech al lui Hans Berliner a fost primul program care l-a învins pe un mare maestru al șahului, Arnold Denker ( 74 ), în joc (3,5 la 1,5). Ulterior, au fost bătute jucători puternici, precum Grandmaster Bent Larsen (pe atunci la 2.560 de puncte Elo ), învins în 1988 de Deep Thought într-un turneu din California.
În mai 1994, la München , programul Fritz 3 , rulat pe un computer cu un monoprocesor Pentium 90 MHz , a câștigat un joc blitz într-un turneu împotriva campionului mondial de șah Garry Kasparov și, în august 1994, în timpul primei runde a Intel Grand Premiul de la Londra , campionul mondial s- a confruntat cu Chess Genius 2.9 (care rulează pe un Pentium la 100 MHz ) în joc semi-rapid (30 de minute pe meci) și a pierdut 0,5-1,5 (o remiză și o pierdere).
În 1997, victoria supercomputerului proiectat de IBM , Deep Blue (supranumit Deeper Blue în această revanșă ), împotriva lui Garry Kasparov (3.5-2.5) a marcat un moment de cotitură: pentru prima dată, cel mai bun jucător uman de șah a fost bătut în un meci (și nu într-un singur joc) de o mașină.
În iunie 2005, supercomputerul Hydra a câștigat împotriva marelui maestru Michael Adams cu 5 victorii, o remiză și nicio înfrângere.
În noiembrie 2006, Deep Fritz a câștigat împotriva campionului mondial Vladimir Kramnik cu 2 victorii, 4 remize și fără pierderi, plasând în a doua parte un șah mat elementar (mate într-una) pe care Kramnik nu-l trăiește, obosit de eforturile sale din timpul meciului .
În 2010, fostul campion mondial Veselin Topalov a confirmat utilizarea supercomputerului Blue Gene / P, echipat apoi cu 8.792 de procesoare, pentru pregătirea sa pentru campionatul mondial de șah din 2010 .
În decembrie 2017, O versiune de generalist AlphaGo Zero - succesorul lui DeepMind lui AlphaGo programului , a se vedea mai jos în secțiunea Go - numit AlphaZero , a fost dezvoltat, pentru a juca orice joc știind doar regulile, și de învățare pentru a juca singur împotriva ei însăși. Acest program a fost apoi instruit pentru Go, Shogi și Chess. După 9 ore de antrenament, AlphaZero a învins programul de șah Stockfish cu 28 de victorii, 72 de egaluri și fără pierderi. Cu toate acestea, trebuie remarcat faptul că puterea de calcul disponibilă pentru AlphaZero (4 TPUv2 pentru redare sau 720 Teraflops ) este infinit mai mare decât puterea disponibilă pentru Stockfish, care utilizează doar 64 de nuclee Intel . De asemenea, a reușit să bată după ce a învățat programul Shōgi Elmo (în) .
În 2015, AI a făcut progrese semnificative în practica Go , care este mai complexă de înțeles decât șahul (printre altele datorită numărului mai mare de poziții: 10.170 pe go, contra 10,50 pentru șah și jocurile plauzibile: 10.600 pe GB, contra 10.120 pentru eșecuri).
În octombrie 2015, AlphaGo , un software AI conceput de DeepMind , o filială Google , îl învinge pe Fan Hui , de trei ori campion european la go pentru prima dată și, astfel, preia ceea ce a fost considerat una dintre cele mai mari provocări pentru inteligența artificială. Această tendință a fost confirmată în martie 2016, când AlphaGo l- a învins pe campionul mondial al disciplinei, Lee Sedol , de trei ori la rând , într-un duel de cinci jocuri. Lee Sedol a declarat la sfârșitul celei de-a doua părți că nu a găsit „nicio slăbiciune” în computer și că înfrângerea sa a fost „fără echivoc” .
În 2011, IA Watson proiectat de IBM și-a învins adversarii umani în cadrul emisiunii de jocuri americane Jeopardy! . În acest joc de întrebări și răspunsuri, înțelegerea limbajului este esențială pentru mașină; Pentru a face acest lucru, Watson s-a putut baza pe o bază de date internă mare care îi oferea elemente de cunoaștere generală și a avut capacitatea de a învăța pe cont propriu, în special din greșelile sale. Cu toate acestea, avea un avantaj, abilitatea de a apăsa instantaneu (și, prin urmare, în fața adversarilor săi umani) pe buzzer pentru a da un răspuns.
Primul program de computer care a câștigat un turneu semnificativ de poker împotriva jucătorilor umani profesioniști a fost Polaris în 2007 și eforturile de îmbunătățire a acestui rezultat au continuat de atunci.
În 2017, în timpul turneului de poker „ Brains Vs. Artificial Intelligence: Upping the Ante ” („Brain versus Artificial Intelligence: we raise the bet”) organizat într-un cazinou din Pennsylvania , inteligența artificială Libratus , dezvoltată de cercetătorii de la Carnegie Mellon Universitatea din Pittsburgh , se confruntă cu oponenți umani printr-un joc de maraton repartizat pe 20 de zile . Jucătorii umani opuși la libratus toate poker-urile profesionale se confruntă succesiv cu mașina în față în față (cu capul sus (în) ) conform regulilor „ No Limit Texas Hold'em ” ( fără limită, ceea ce înseamnă că nu se pun nu sunt limitate), atunci cea mai comună versiune de poker. Jocurile sunt transmise în direct și timp de opt ore pe zi pe platforma Twitch .
La sfârșitul a peste 120.000 de mâini jucate, Libratus acumulează 1.766.250 de dolari (virtual). Jucătorul uman care a pierdut cei mai puțini bani în duelul său împotriva mașinii, Dong Kim, are încă un deficit de peste 85.000 de dolari. În recenziile lor despre jocul adversarului lor, jucătorii umani recunosc că este atât uimitor, cât și teribil de eficient. Într-adevăr, Libratus „studiază” în fiecare seară, datorită resurselor unui supercomputer situat în Pittsburgh, mâinile sale au jucat în ziua trecută, folosind procesorul de 15 milioane de ore al calculelor supercomputerului.
Victoria curată și fără cusur a mașinii marchează o nouă etapă în dezvoltarea inteligenței artificiale și ilustrează progresul realizat în procesarea AI a „informațiilor imperfecte”, unde gândirea trebuie să țină cont de date incomplete sau ascunse. Estimări ale numărului de posibilități pentru un joc de poker No Limit față în față SPNT, de fapt aproximativ 10 160 .
Anterior, în 2015, jucătorul profesionist Doug Polk (în) a câștigat prima ediție a acestui eveniment împotriva AI, supranumit Claudico (în) .
Aspecte tehnice
Aspecte prospective
Aspecte filozofice
Fundamente cognitive, psihologice și biologice
Aspecte lingvistice
Istorie
Popularizare
Politică, relații internaționale
Aspecte judiciare
Noțiuni generale
Noțiuni tehnice
Cercetători de inteligență artificială (spațiu vorbitor de limba engleză)
Cercetători de inteligență artificială (zonă francofonă)
Laboratoare renumite și proiecte de cercetare în inteligență artificială
Reflecții