LE’intelligence artificielle il fait de grands progrès, mais en quoi diffère-t-il vraiment du nôtre intelligence humaine? Étonnamment, on ne sait pas à quel point les heuristiques de notre esprit sont différentes du fonctionnement statistique des modèles génératifs d’IA. La structure neuronale artificielle et celle de notre cerveau sont présentes de nombreuses similitudes et certains différence décisive. Ce qui nous différencie sans aucun doute, c’est l’équipement corps sélectionnés par l’évolution naturelle, poussés à se reproduire et à survivre dans un monde physique dans lequel ils existent des défis complexes qui nécessitent que les sens soient traités.
On entend souvent ça intelligence artificiellecontrairement à l’humain, est capable d’accomplir calculs complexes et analyser d’énormes quantités de données. En réalité, c’est aussi une caractéristique (et pour l’instant surtout) du cerveau humain. Bien sûr, si nous essayons d’être compétitifs sur les calculs mathématiques, nous n’irons pas loin, mais pensez aux calculs que notre cerveau doit effectuer pour attraper une balle du baseball : en essayant de comprendre le trajectoire du ballon pour savoir où il va arriver il travaille très dur ajustements de chaque partie du corps impliquée dans mouvement ce qui vous aidera à être au bon endroit au bon moment. Pour ce faire, il ne suffit pas de « deviner » où arrivera la balle, mais notre cerveau doit surveiller tout changement ce qui se produit seconde après seconde, pour ajuster le prédiction et recalibrer les signaux nerveux et les mouvements musculaires. Un calcul qui n’est décidément pas anodin.
Au cours des années 1950 et des décennies suivantes, il y a eu opinion commune de la part d’experts en IA, cela aurait été beaucoup facile à jouer avec une machine tout ce qui avait trait au corps et avec le mouvementalors que beaucoup plus difficile ça aurait été imiter le raisonnement humain. En fait, si on y réfléchit bien, la science-fiction imaginait très facilement un monde proche dans lequel les humains vivraient avec robots humanoïdesparfois peu intelligent mais habile dans le mouvement. En revanche, le véritable défi pour les chercheurs semblait être la création de «machines à penser», qui pourraient tromper leurs interlocuteurs en leur faisant croire qu’ils s’adressaient à un humain, ou qui se sont montrés vertueux dans ce qui rend les humains « spéciaux »: échecs, go, écriture de poèmes ou de romans, ou dans raisonnement et dans le créativité. Le Paradoxe de Moravec renverse la perspective, et met en lumière cette contradiction selon laquelle, à l’épreuve des faits, capacités de mouvement et de sensation humains, ils sont les capacités humaines les plus difficiles à simuler et se reproduire artificiellement, tandis que les activités de haut niveau (généralement des compétences mentales associées au raisonnement) sont mieux formalisées grâce à des algorithmes et nécessitent moins de puissance de calcul.
Nous associons généralement l’intelligence aux compétences dans les arts, les sciences, les échecs ou les mathématiques. C’est à peine si nous nous exclamons « c’est une personne intelligente » lorsque nous regardons un plongeur remporter la médaille d’or aux Jeux olympiques. Il est toutefois intéressant de noter que le mécanisme neuronal sous-jacent qui fait d’une personne un grand mathématicien ou un meilleur nageur est presque le même : ils ont tous deux besoin de spécialiser un grand nombre de neurones en un tâche spécifique. Lorsque nous nous consacrons avec passion et dévouement à une activité, notre cerveau applique ses capacités de calcul à l’activité entreprise, éclairer des zones du cerveau que vous consacrez au raisonnement logique dans le premier cas, à la perception et au mouvement dans l’autre. Ce qui se passe ensuite est relativement similaire : former des compétences spécifiques les populations de neurones qui se déclenchent commencent à spécialiser de plus en plus, ils recrutent matière cérébrale encore pour augmenter la capacité de calcul totale e les connexions augmentent entre les neurones. Ici, l’intelligence, vue sous cet angle, devient un concept vague et insaisissable. Les constantes de presque toutes les capacités extraordinaires sont constance Et dévouement.
Pour l’IA c’est un peu différent, leur cohérence dépend duénergie disponiblequi est généralement continu et régulier, et le dévouement n’est qu’une question de temps. Ce n’est pas une question de motivation, ce n’est pas une question d’effort, c’est juste algorithmes qu’ils reportent séquences logiques qui, à leur fin, activent d’autres séquences logiques, jusqu’à ce que la sortie souhaitée soit générée.
Pour le dire très simplement, le réseaux de neurones artificiels ce sont des types particuliers de modèles mathématiques inspirédans leur fonction et leur structure, ai neurones dans notre cerveau. C’est la même architecture que l’on retrouve sous les modèles d’IA générative tels que ChatGPT, Claude et Llama, les logiciels les plus populaires du moment. Ces architectures sont constituées de noeudscomme les noyaux cellulaires de nos neurones, et de relations entre les nœuds, tout comme les axones et les dendrites qui relient nos cellules cérébrales entre elles. Les similitudes ne s’arrêtent pas ici : les neurones artificiels et les neurones cérébraux ont tous deux un seuil d’activation qui, si elle est dépassée par la charge électrique entrante, génère une décharge électrique sortante. Le résultat est que uniquement les signaux qui dépassent un certain seuil ils parviennent à répartis sur les réseaux. À partir de là, les analogies deviennent moins étroites, notamment en ce qui concerne l’une des caractéristiques fondamentales de notre cerveau, qui le rend flexible et adaptable aux différents problèmes du monde réel : le neuroplasticité. Les connexions entre nos neurones sont dynamiqueils peuvent subir un processus de taille lorsqu’il est peu utilisé, ou peut en créer de nouveaux lorsqu’une certaine population de neurones proches les uns des autres est particulièrement active pendant la même période de temps (un processus appelé synaptogenèse). Il va de soi, sans intervention extérieureun réseau de neurones artificiels il ne peut pas changer sa structure. Cependant, les ingénieurs informaticiens ont trouvé un moyen de garantir que, malgré l’incapacité de changer structurellement, le réseau puisse apprendre des commentaires et à partir des bases de données sur lesquelles il est formé. Les nœuds, en effet, peuvent changer leur poids, c’est-à-dire la valeur numérique qui conditionne leur force, de sorte qu’à une plus grande force du nœud correspondra une plus grande influence du nœud sur les nœuds suivants. C’est un peu comme s’il y avait un gestionnaire du trafic d’informations qui décidait, en fonction de l’exactitude du résultat, quelles routes devraient devenir des autoroutes et lesquelles devraient plutôt être limitées à des routes de campagne.
La réalité est que Les philosophes de l’IA ne sont pas d’accord en affirmant que les deux intelligences sont réellement différentes dans leur fonctionnement fondamental, peut-être précisément parce que définir l’intelligence c’est déjà un problème philosophique non résoluou parce qu’il nous manque le passage qui relie le «danse des neurones» lors des manifestations de esprit. Cependant, nous pouvons être sûrs de deux choses : nous sommes équipés d’un corps organique qui fournit un nombre infini de types de retours différents à notre cerveau, autant de feedback que de sens (en comptant aussi l’équilibre, l’intéroception – la perception des organes internes – et la proprioception – la perception de son propre corps -) et que ce travail de traitement du monde extérieur filtré par notre perception est un résultat très complexe de la sélection naturellequi a modifié nos organes sensoriels, façonné notre corps et, par conséquent, les possibilités d’action et de perception. Nous n’avons pas derrière nous un ingénieur qui décide rationnellement de l’architecture de notre matériel ou de nos logiciels, mais nous nous « auto-construisons » en suivant les commandes écrites dans notre patrimoine génétiquequi se mélange occasionnellement en raison de la reproduction sexuée ou de changements dus à des erreurs de transcription ou à des mutations. Cela signifie que notre intelligence est façonnée par la sélection de milliards d’années de vie sur terredans lequel il a été et continue d’être mis à l’épreuve par les dangers présents sur notre planète. La stratégie de nos gènes et de notre développement a été de sélectionner un orgue flexiblequi est capable de s’adapter à la plupart des contextes pour pouvoir faire face à tout problème qui se présente. Pour l’instant, l’intelligence artificielle n’en est pas capable, et se résigne à réaliser (très bien) uniquement les tâches pour lesquelles elle a été conçue.