Je vous propose de découvrir un article publié le 20 septembre 2021 par mon ami Pierre Lévy, fondateur et CEO d’INTLEKT Metadata, dans lequel il décrit sa vision de l’évolution de l’intelligence artificielle.
https://pierrelevyblog.com/2021/09/20/pour-un-changement-de-paradigme-en-intelligence-artificielle/
Étant donné que l’article est très long et technique, je vous propose un résumé de l’article et sa conclusion si vous souhaitez avoir un aperçu.
Résumé de l’article
Le but de ce texte est de présenter une vue générale des limites de l’IA contemporaine et de proposer une voie pour les dépasser. L’IA a accompli des progrès considérables depuis l’époque des Claude Shannon, Alan Turing et John von Neumann. Néanmoins, de nombreux obstacles se dressent encore sur la route indiquée par ces pionniers. Aujourd’hui l’IA symbolique se spécialise dans la modélisation conceptuelle et le raisonnement automatique tandis que l’IA neuronale excelle dans la catégorisation automatique. Mais les difficultés rencontrées aussi bien par les approches symboliques que neuronales sont nombreuses. Une combinaison des deux branches de l’IA, bien que souhaitable, laisse encore non résolus les problèmes du cloisonnement des modèles et les difficultés d’accumulation et d’échange des connaissances.
Or l’intelligence humaine naturelle résout ces problèmes par l’usage du langage. C’est pourquoi je propose que l’IA adopte un modèle calculable et univoque du langage humain, le Métalangage de l’Économie de l’Information (IEML pour Information Economy MetaLanguage), un code sémantique de mon invention. IEML a la puissance d’expression d’une langue naturelle, il possède la syntaxe d’un langage régulier, et sa sémantique est univoque et calculable parce qu’elle est une fonction de sa syntaxe. Une architecture neuro-sémantique basée sur IEML allierait les forces de l’IA neuronale et de l’IA symbolique classique tout en permettant l’intégration des connaissances grâce à un calcul interopérable de la sémantique. De nouvelles avenues s’ouvrent à l’intelligence artificielle, qui entre en synergie avec la démocratisation du contrôle des données et l’augmentation de l’intelligence collective.
Conclusion de l’article : vers un tournant humaniste en IA
Sans langage, nous n’aurions accès ni au questionnement, ni au dialogue, ni au récit. La langue est simultanément un médium de l’intelligence personnelle – il est difficile de penser sans dialogue intérieur – et de l’intelligence collective. La plupart de nos connaissances ont été accumulées et transmises par la société sous forme linguistique. Vu le rôle de la parole dans l’intelligence humaine, Il est surprenant qu’on ait espéré atteindre une intelligence artificielle générale sans disposer d’un modèle calculable du langage et de sa sémantique. La bonne nouvelle est que nous en avons finalement un. Même si l’architecture neuro-sémantique ici proposée ne débouche pas directement sur une intelligence artificielle générale, elle autorise au moins la construction d’applications capables de traiter le sens des textes ou des situations. Elle permet aussi d’envisager un marché des données privées étiquetées en IEML qui stimulerait, s’il en était besoin, le développement de l’apprentissage statistique. Elle devrait aussi supporter une mémoire publique collaborative qui serait particulièrement utile dans les domaines de la recherche scientifique, de l’éducation et de la santé.
La multiplicité des langues, des systèmes de classification, des points de vue disciplinaires et des contextes pratiques cloisonne aujourd’hui la mémoire numérique. Or la communication des modèles, la comparaison critique des points de vue et l’accumulation des connaissances sont essentiels à la cognition symbolique humaine, une cognition indissolublement personnelle et collective. L’intelligence artificielle ne pourra durablement augmenter la cognition humaine qu’à la condition d’être interopérable, cumulable, intégrable, échangeable et distribuée. C’est dire qu’on ne fera pas de progrès notable en intelligence artificielle sans viser en même temps une intelligence collective capable de se réfléchir et de se coordonner dans la mémoire mondiale. L’adoption d’une langue calculable fonctionnant comme système universel de coordonnées sémantiques – une langue facile à lire et à écrire permettant de tout dire comme de distinguer les nuances – ouvrirait de nouvelles voies à l’intelligence collective humaine, y compris sous la forme d’une interaction immersive multimédia dans le monde des idées. En ce sens, la communauté des utilisateurs d’IEML pourrait inaugurer une nouvelle époque de l’intelligence collective.
L’IA contemporaine, majoritairement statistique, a tendance à créer des situations où les données pensent à notre place et à notre insu. Par contraste, je propose de développer une IA qui aide les humains à prendre le contrôle intellectuel des données pour en extraire un sens partageable de manière durable. IEML nous permet de repenser la finalité et le mode d’action de l’IA d’un point de vue humaniste, point de vue pour qui le sens, la mémoire et la conscience personnelle doivent être traités avec le plus grand sérieux.
Un grand bravo à Pierre Lévy pour sa vision, son œuvre et sa contribution au progrès de l’humanité. Depuis notre première rencontre en 2002, il est une source d’inspiration pour mes travaux et réflexions sur le thème de l’intelligence collective.
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