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Une machine peut-elle penser ?
[size=23]De la machine informatique à l'artefact complexe auto-organisateur Une machine ne pense pas et ne pensera jamais, mais si un artefact d'un nouveau type atteint un niveau de complexité suffisant des processus cognitif et représentationnels ne sont pas impossibles. C'est une question n'est pas tranchée, nous allons seulement proposer un manière de la poser.
JUIGNET Patrick. Une machine peut elle penser ? Philosophie, science et société [en ligne]. http://www.philosciences.com [/size]
1/ Alan Turing et l’ordinateur "Watson"
Un ordinateur qui fait la conversation
Dans un article de 1950 « Computing machinery and Intelligence », Turing se demandait si une machine pouvait penser. Pour le savoir, il proposa le « jeu de l’imitation ». La machine imiterait le comportement langagier d’un être humain et un juge comparerait le comportement écrit d’un humain à celui de la machine en posant des questions. Turing conjecture que dans les cinquante années qui suivront la parution de l’article, les machines deviendront assez puissantes pour tromper le juge trois ou quatre fois sur dix. À ce moment, selon Turing, la sagesse populaire admettra l’idée que les machines peuvent penser.
"Watson" le calculateur d’IBM vient de faire bien mieux. Il a participé en 2011 à un jeu télévisuel «Jeopardy » créé à la télévision américaine dans les années 1960. C’est un jeu de connaissance générale qui utilise le langage naturel sous des formes alambiquées et trompeuses. Le jeu repose sur la rapidité et sur la confiance que le candidat accorde à sa réponse, puisqu’il parie une somme sur chacune de ses réponses. Le calculateur a été opposé à deux concurrents humains.
Le défi informatique était de taille puisqu’il cumulait deux difficultés majeures pour l’intelligence artificielle, d’une part la multiplicité de choix dans une banque de données très vaste et d’autre part la compréhension du langage ordinaire qui comporte beaucoup d’ambiguïtés.
Concernant les savoirs spécialisés, l’intelligence artificielle se montre très performante car les algorithmes de choix sont bien défis et concernent une banque de données limitée. C’est beaucoup plus difficile lorsque les choix sont mal définis et que la banque de données est très vaste. Le langage naturel présente aussi des difficultés énormes avec toutes ses métaphores, ses doubles sens, qui impliquent de repositionner les syntagmes dans leur contexte pour en saisir le sens.
Les débuts de la recherche ont été difficiles mais en quelques années les performances de Watson se sont améliorées jusqu’à atteindre les taux de réussite des meilleurs joueurs de Jeopardy. Un match a donc été organisé et diffusé à la télévision en trois épisodes entre Watson et les deux meilleurs joueurs connus, Ken Jennings et Brad Rutter. Le calculateur Watson d’IBM a gagné deux manches sur trois du jeu télévisé.
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Cette performance répond-elle à la question de Turing ?
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Le critère d’une identité des performances avancé pour prétendre que les ordinateurs puissent penser n’est pas valable, car il y a plusieurs manières d’arriver au même résultat. Si la machine est conçue pour imiter certains comportements humains (gestes, langage), forcément elle les imitera. Si on s’en tient au résultat, il est identique. La différence tient à ce que le procédé de production n’est pas le même. Sous-entendre au titre que l’imitation serait parfaite, que le procédé de production serait identique est un raisonnement irrationnel.
Penser par concept ou calculer en combinant des éléments concrets comme les signaux électroniques ce n’est pas la même chose. Inventer un raisonnement ou appliquer un programme préétabli n’est pas la même chose non plus. Autrement dit pour qualifier cette différence nous dirons que les ordinateurs manipulent des signaux selon des algorithmes alors que les hommes font interagir des représentations entre elles selon diverses logiques. Que ces deux procédés aboutissent au même résultat dans certain cas n’implique pas qu’ils soient identiques.
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Le cerveau humain est un système biologique hypercomplexe issu de l’évolution qui a permis l’émergence du cognitivo-représentationnel, c'est-à-dire l’émergence à partir du fonctionnement neurosignalétique d’un fonctionnement de niveau supérieur. (voir l'article sur Le niveau cognitivo-représentationnel). L’idée computationniste d'un cerveau-machine est peu plausible. Revenons au problème du computationnisme pour comprendre
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