Institut multidisciplinaire d'intelligence artificielle

LE « DIFFICILE PROBLÈME » DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

RÉSUMÉ

Tout le monde parle d'intelligence artificielle ces jours-ci : reconnaissance automatique d'images, véhicules autonomes, ChatGPT, DALLE-E-2 et leurs effets potentiellement transformateurs sur la société. Nous entendons même régulièrement parler de la Singularité, le jour fatidique où les ordinateurs deviendront plus intelligents que nous, creusant l'écart d'intelligence entre nous et eux au point que la survie de la race humaine pourrait être menacée. Un certain nombre d'informaticiens bien connus et respectés, à commencer par Ray Kurzweil, scientifique en chef chez Google, pensent que « la Singularité est proche » et que nous devons commencer à nous y préparer. En revanche, d'autres chercheurs de premier plan (Rodney Brooks, Melanie Mitchell, Gary Marcus, etc.) pensent que les ordinateurs ont encore un long chemin à parcourir. Mon opinion sur la question se situe entre ces deux pôles. Mais personne ne saurait raisonnablement nier que les récents progrès de l'IA, et plus précisément de ChatGPT, Midjourney, etc., sont à la fois prometteurs et inquiétants. À l'aide d'exemples tirés de la vie quotidienne, j'espère montrer qu'il reste d'importantes difficultés à surmonter, que ce soit dans le domaine de la reconnaissance d'images ou de la génération de texte/image, et que ces difficultés sont liées au manque de compréhension de ces programmes. Mais en quoi consiste exactement la « compréhension » ? La question clé pour l'IA au XXIe siècle sera de savoir dans quelle mesure ces programmes seront capables d'acquérir une compréhension du monde similaire à la nôtre en s'appuyant uniquement sur des milliards de textes, d'images et de sons tirés d'Internet, sans jamais avoir perçu le monde comme nous le percevons, par le biais de nos sens visuels, tactiles, olfactifs, auditifs et gustatifs. Je crois qu'il reste encore un long chemin à parcourir avant que ces programmes n'atteignent ce que nous appellerions une véritable IA, même si l'IA qui émergera finalement n'est pas nécessairement identique à l'intelligence humaine.

ROBERT FRENCH

Robert M. French est Directeur de Recherche émérite au CNRS. Il a travaillé pendant quatre décennies dans le domaine de la modélisation informatique de la cognition humaine. Ses recherches sont multidisciplinaires, avec des publications sur la création d'analogies, sur l'oubli catastrophique dans les réseaux neuronaux artificiels, sur le développement de l'enfant, et il a écrit de nombreux articles sur le test de Turing. Il a également publié des articles techniques sur divers sujets d'apprentissage automatique. Il est titulaire d'une licence et d'une maîtrise en mathématiques, a travaillé comme traducteur à Paris pendant de nombreuses années, et a notamment co-traduit en français l'ouvrage majeur de Douglas Hofstadter, lauréat du prix Pulitzer, Gödel, Escher, Bach. Hofstadter l'a invité à rejoindre son groupe de recherche en IA aux États-Unis, ce qu'il a accepté, et il a effectué un doctorat sous sa direction sur la modélisation computationnelle de la création d'analogies. Après un post-doctorat en psychologie à l'Université du Wisconsin, il a accepté un poste de professeur de statistique au département de psychologie de l'Université de Liège en Belgique. En 2004, il a rejoint le CNRS en tant que Directeur de Recherche et, depuis lors, il a travaillé au Laboratoire de Recherche sur l'Apprentissage et le Développement (L.E.A.D., UMR 5022) à l'Université de Bourgogne.

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