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Machines irréfléchies
Certains des fondateurs et chefs de file dans les domaines de l'intelligence artificielle et des sciences cognitives ont dressé un bilan sévère hier soir du manque de progrès de l'IA au cours des dernières décennies.
Au cours d'une table ronde — animée par un linguiste et un chercheur en sciences cognitives Steven Pinker – qui a lancé le symposium Brains, Minds, and Machines du MIT, les panélistes ont appelé à un retour au style de recherche qui a marqué les premières années du domaine, davantage motivé par la curiosité que par des applications étroites.
Vous pourriez vous demander pourquoi n'y a-t-il pas de robots que vous pouvez envoyer pour réparer les réacteurs japonais, a déclaré Marvin Minsky , qui a été le pionnier des réseaux de neurones dans les années 1950 et a continué à faire des progrès importants dans l'IA et la robotique. La réponse est qu'il y a eu beaucoup de progrès dans les années 1960 et 1970. Puis quelque chose s'est mal passé. [Aujourd'hui], vous trouverez des étudiants enthousiasmés par les robots qui jouent au basket-ball, au football ou dansent ou vous font des grimaces. [Mais] ils ne les rendent pas plus intelligents.
Patrick Winston , directeur du laboratoire d'intelligence artificielle du MIT de 1972 à 1997, a fait écho à Minsky. Beaucoup de gens protesteraient contre l'idée qu'il y a eu non progrès, mais je ne pense pas que quiconque protesterait contre le fait qu'il aurait pu y avoir plus de progrès au cours des 20 dernières années. Ce qui a mal tourné a mal tourné dans les années 80.
Winston a imputé la stagnation en partie à la baisse des financements après la fin de la guerre froide et aux premières tentatives de commercialisation de l'IA. Mais le plus grand coupable, a-t-il dit, était la balkanisation mécaniste du domaine, avec des recherches axées sur des spécialités de plus en plus étroites telles que les réseaux de neurones ou les algorithmes génétiques. Lorsque vous consacrez vos conférences aux mécanismes, il y a une tendance à ne pas travailler sur des problèmes fondamentaux, mais plutôt [juste] ces problèmes que les mécanismes peuvent traiter, a déclaré Winston.
Winston a déclaré qu'il pensait que les chercheurs devraient plutôt se concentrer sur les éléments qui distinguent les humains des autres primates, ou même ce qui les distingue des Néandertaliens. Une fois que les chercheurs pensent avoir identifié les éléments qui rendent les humains uniques, a-t-il déclaré, ils devraient développer des modèles informatiques de ces propriétés, les implémentant dans des systèmes réels afin qu'ils puissent découvrir les lacunes de leurs modèles et les affiner si nécessaire. Winston a émis l'hypothèse que l'ingrédient magique qui rend les humains uniques est notre capacité à créer et à comprendre des histoires en utilisant les facultés qui soutiennent le langage : une fois que vous avez des histoires, vous avez le genre de créativité qui rend l'espèce différente des autres.
Emilio Bizzi , l'un des membres fondateurs du McGovern Institute of Brain Research du MIT, a convenu que les chercheurs devraient se concentrer sur des éléments importants de l'intellect humain, tels que la capacité de généraliser les expériences d'apprentissage, ou planifier de manière fluide des mouvements pour éviter les obstacles pour atteindre un objectif spécifique tel que saisir une paire de lunettes. Je suis optimiste que dans les prochaines années, nous ferons beaucoup de progrès, et la raison en est qu'il existe de nombreux laboratoires dispersés dans diverses parties du monde qui poursuivent la robotique humanoïde.
Les deux linguistes du panel, Noam Chomsky et Barbara Partée , tous deux ont apporté des contributions fondamentales à notre compréhension du langage en le considérant comme un phénomène informatique plutôt que purement culturel. Tous deux ont également estimé que la compréhension du langage humain était la clé pour créer des machines véritablement pensantes. Connaître vraiment la sémantique est une condition préalable à tout ce qui peut être appelé intelligence, a déclaré Partee.
Chomsky s'est moqué des chercheurs en apprentissage automatique qui utilisent des méthodes purement statistiques pour produire un comportement qui imite quelque chose dans le monde, mais qui n'essaient pas de comprendre la signification de ce comportement. Chomsky a comparé ces chercheurs à des scientifiques qui pourraient étudier la danse d'une abeille retournant à la ruche, et qui pourraient produire une simulation statistique d'une telle danse sans tenter de comprendre pourquoi l'abeille se comportait de cette façon. C'est une notion de réussite [scientifique] qui est très nouvelle. Je ne connais rien de tel dans l'histoire des sciences, a déclaré Chomsky.
Sydney Brenner , qui a déchiffré le code ADN à trois lettres avec Francis Crick et a dévoilé la structure neuronale complète du c. elegans ver au niveau cellulaire, a convenu que les chercheurs en intelligence artificielle et en neurosciences pourraient être submergés par les détails de surface plutôt que de rechercher les questions plus importantes en dessous. En examinant les tentatives pour reproduire sa cartographie de la c. elegans schéma de câblage neuronal avec des organismes plus complexes, Brenner craignait que les scientifiques neuro- et cognitifs soient trop zélés dans ces tentatives. Il a dit qu'ils devraient plutôt se recentrer sur des problèmes de niveau supérieur. Il a utilisé l'analogie de quelqu'un prenant une photo avec un téléphone intelligent : personne aujourd'hui ne prendrait la peine de donner une description au niveau du transistor d'une telle action : il est beaucoup plus utile de discuter du processus en termes de sous-systèmes et de logiciels de niveau supérieur.