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Q:
Pourquoi les ingénieurs d'intelligence artificielle doivent-ils s'inquiéter des "moteurs intuitifs"?
UNE:
L’idée de l’intuition humaine fait désormais partie intégrante du travail novateur en matière d’intelligence artificielle - c’est pourquoi les ingénieurs de l’IA accordent une si grande attention aux «moteurs intuitifs» et à d’autres modèles similaires. Les scientifiques travaillent à essayer de casser le processus de l'intuition humaine et de le simuler avec des entités d'intelligence artificielle. Cependant, en explorant le fonctionnement de la logique et de l'intuition dans les réseaux de neurones et d'autres technologies de l'IA, la définition de l'intuition elle-même devient quelque peu subjective.
L'un des meilleurs exemples est l'utilisation d'un nouveau supercalculateur talentueux pour battre les champions humains dans le jeu de Go - un jeu souvent décrit comme quelque peu intuitif, même s'il repose également sur une logique dure. Depuis que Googles AlphaGo a battu des joueurs experts, de nombreuses spéculations ont été émises quant à la qualité des intuitions humaines. Cependant, si vous examinez la structure du jeu de Go, vous constaterez qu’il reste beaucoup à déterminer dans la construction réelle de ces technologies pour déterminer à quel point elles dépendent de l’intuition et dans quelle mesure elles reposent sur de vastes modèles logiques. .
Dans un jeu de Go, un humain peut placer un mouvement sur la base d'une perception intuitive, d'une logique à longue portée ou d'un mélange des deux. De la même façon, les ordinateurs peuvent créer des modèles d’expert-test experts basés sur des modèles logiques étendus capables de reproduire ou de simuler un jeu intuitif dans une certaine mesure. En parlant de la qualité des modèles intuitifs des ordinateurs, il est donc important de définir l’intuition, ce que la communauté scientifique n’a pas encore fait.
Mary Jolly, de l’Université de Lisbonne, exprime différentes opinions sur les définitions de l’intuition dans un article intitulé «Le concept de l’intuition en intelligence artificielle».
"Il n'y a pas de consensus parmi les spécialistes sur la définition du concept", écrit Jolly. «Jusqu'à récemment, l'intuition ne cédait pas à des méthodes d'étude scientifiques rigoureuses et, souvent associée au mysticisme, était habituellement évitée par les chercheurs. Jusqu'à présent, le discours sur le sujet a manqué de cohérence et de méthode. "
Si le concept d'intuition est lui-même intrinsèquement vague, la mesure de l'efficacité de l'intelligence artificielle dans la simulation de l'intuition sera encore plus problématique.
Une explication donnée par les rédacteurs d'un article intitulé «Mise en œuvre d'un mécanisme d'intuition de type humain dans l'intelligence artificielle» suggère ce qui suit:
L’intuition humaine a été simulée par plusieurs projets de recherche utilisant des techniques d’intelligence artificielle. La plupart de ces algorithmes ou modèles n'ont pas la capacité de gérer les complications ou les détournements. De plus, ils n'expliquent pas non plus les facteurs influençant l'intuition et l'exactitude des résultats de ce processus. Dans cet article, nous présentons un modèle simple basé sur des séries pour la mise en œuvre d’une intuition de type humain utilisant les principes de connectivité et d’entités inconnues.
Pour un aperçu peut-être plus concret du processus de l’intuition humaine, un article de Wired cite les recherches du MIT qui expliquent le «moteur physique intuitif» de l’esprit humain - ce qui explique ce qui se passe lorsque nous regardons une pile d’objets. Nous pouvons comprendre intuitivement si des objets risquent de tomber, s'ils sont stables ou non, mais cette intuition est basée sur des règles logiques étendues que nous avons intériorisées au fil du temps, ainsi que sur nos modèles de vision directe et de perception.
L'écrivain Joi Ito souligne que les systèmes dans lesquels nous utilisons intuitivement nos moteurs physiques sont «bruyants» et nous sommes en mesure de filtrer ce bruit. Cela a été une grande partie du développement de l'intelligence artificielle - extraire le sens des modèles bruyants. Cependant, ces modèles doivent aller beaucoup plus loin pour vraiment faire le type de prédiction et d'analyse que l'homme peut appliquer à des systèmes complexes.
Un moyen simple de le dire est que pour obtenir ce résultat, les ordinateurs devraient associer une vision sophistiquée à une logique étendue et à une cognition perceptive d'une manière qu'ils ne peuvent actuellement pas. Une autre façon de l'expliquer est que nous considérons le cerveau humain comme une «boîte noire» qui n'a pas été entièrement inventée par la technologie. Bien que nos technologies soient hautement capables de produire des résultats intelligents, elles ne peuvent pas encore simuler l'activité puissante, mystérieuse et étonnante du cerveau humain lui-même.