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Nuage :
1. Amas de vapeur d'eau condensée en fines gouttelettes qui se forme et se maintient en suspension dans l'atmosphère. (Le Grand Robert)

2. Concentration de matière interstellaire formant une zone luminescente lorsqu'elle est éclairée par une étoile (Le Grand Robert)

3. Distribution de densité de probabilité de présence des électrons autour du noyau d'un atome. (Le Larousse)

Quantique :
1. Branche de la physique qui traite des propriétés des quantons (Le Larousse)

2. Relatif aux quanta
" La physique quantique n'aboutit donc plus à une description objective du monde extérieur, conforme à l'idéal en quelque sorte instinctif de la physique classique : elle ne fournit plus qu'une relation entre l'état du monde extérieur et les connaissances de chaque observateur, relation qui ne dépend plus seulement du monde extérieur lui-même, mais aussi des observations et mesures effectuées par l'observateur."

L. de Broglie, Physique et Microphysique, p. 150.

L'association des deux termes semble donc décrire un ensemble plus ou moins distinct, ayant une dimension mais sans frontière et dépendant de l'observateur.
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samedi 18 mars 2017

The Imitation Game.


Ainsi s’intitule la première partie d’un article qu’Alan Turing publie en 1950 sous le titre Computing machinery and intelligence dans la revue de philosophie Mind. Introduction à un texte fondateur pour la recherche en Intelligence Artificielle ( expression qui n’apparaîtra qu’en 1956 ), le mathématicien britannique y soulève la question : “Can machines think ?”

Quelles machines ? Les ordinateurs, dont Turing est considéré comme l’inventeur en Europe[1]. Il en a construit trois entre 1939 et 1945 et contribué ainsi à décrypter les messages codés des nazis. Cette invention fait suite à celle de la Machine de Turing ( 1936 ), en réalité un programme reposant sur un algorithme.

Mais une machine peut-elle penser ? Turing indique que la question exige une définition préalable de ses termes. Or, le mot “ pensée ” est porteur d’ambigüités exigeant une reformulation de la question si on veut la traiter rigoureusement.

À cette fin, Turing passe par un détour : le jeu de l’imitation. Imaginons un homme, une femme, un interrogateur ; le dernier ne voit pas les deux premiers, dénommés X et Y, mais doit, à partir de questions, deviner lequel est l’homme et lequel est la femme. Toutes les réponses seront dactylographiées afin d’éviter l’influence de la voix. Imaginons à présent que l’un des interlocuteurs soit une machine et que l’interrogateur doive le distinguer de l’humain. Alors la question revient à savoir si une machine est capable de se faire passer intellectuellement pour un humain, ce qui reviendrait, selon Turing, à estimer qu’elle pense. Si ce n’est pas encore le cas en 1950, il prévoit que ça le sera en l’an 2000.

Faux espoir. En effet, la machine ne peut tromper l’interrogateur que si les  réponses qu’elle lui donne sont “ humaines ” ; ainsi, la résolution ultra rapide d’un calcul extrêmement complexe la trahirait. Il est cependant facile de créer un programme pour que cette réponse, lente à venir, leurre l’interrogateur. Il y a pourtant un domaine où la machine va se faire piéger : la conversation, en particulier lorsqu’elle exige que l’on associe plusieurs facultés telles que la culture générale, l’intérêt pour l’actualité, l’humour, l’empathie... Bref, alors que les capacités humaines relevant de la seule et pure logique sont reproductibles et même largement améliorables par une machine, les autres facultés semblent impossibles à réduire à des programmes.

Résultat, aujourd’hui encore, les machines échouent au jeu de l’imitation car aucune ne peut entretenir une conversation courante avec la fluidité, l’imprévisibilité et la créativité dans le dialogue, caractéristiques des humains.

Mais en inventant the imitation game, Turing a ouvert la voie à des questions d’ordre informatique autant que philosophique et psychologique. Car, supposer qu’une machine pourrait penser, c’est envisager que le cerveau humain serait peut-être une machine. L’échec de la machine prouverait donc que penser ne se réduit pas à calculer. Penser repose sur une langue certes codifiée par la grammaire mais pas figée en elle. Les mots sont porteurs d’un sens que ne possèdent pas les nombres. Alors l’intelligence, si on tenait absolument à la définir, résiderait plus dans la finesse à interpréter que dans l’infaillibilité à déduire, d’où la difficulté à l’imiter artificiellement.

Lire l’article de Turing :


[1] Au même moment, l’allemand Konrad Zuse en fabrique aussi un en Allemagne et un prototype avait vu le jour aux États-Unis en 1939.


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