Re: « Où est passé l’homme ? »

[Monsieur Trololo]

Pour ce qui concerne le fait que la pensée n'est pas algorithmique, demandez la démonstration à Roger Penrose. Savez vous qui c'est ?

Parlons nous d'intelligence, ou de pensée ?

Que les ordinateurs soient plus puissants, avec une programmation plus simple et une vitesse d'exécution des instructions n'a rien à voir avec leur logique !

Ca n'est pas mon propos ! Au contraire je vous parle d'un niveau de programmation de plus en plus complexe, pas parce que les programmeurs seraient meilleurs, mais simplement parce qu'ils bénéficient du travail de ce que d'autres programmeurs on déjà fait et peuvent directement s'en servir comme briques de leur travail !

C'est con une brique on est d'accord, mais avec des millions de briques on peu vous construire un Palace !

j'ai déjà souligné le fait qu'il n'existe pas de définition FORMELLE de l'intelligence, connaissance indispensable si on veut en doter les ordinateurs.

Pourtant il me semble que je vous en ai donné ma définition claire et précise de l'intelligence : Capacité d'apprendre pour s'en resservir.

Si vous acceptez ma définition de l'intelligence, vous conviendrez avec moi qu'une IA bien programmée est capable d'apprendre pour s'en resservir.
Le "Deep Learning" ça vous évoque quelquechose ?

Les ordinateurs peuvent-ils penser, comprendre ce qu'ils font ? Evidemment non, même lorsqu'ils calculent la plus modeste des additions  !

Mais ça ça relève de la conscience et non de l'intelligence !

Une amibe a sans aucun doute plus de conscience que la plus puissante des intelligences artificielle qui n'en a pas, mais pas forcément plus d'intelligence.

C'est vous qui au tout début en lançant ce débat avez parlé et  d'intelligence et de conscience, vous faites donc bien le distingo entre les 2 ? Non ?

[Vladimir de Volog]

Une bonne partie des opérations boursières est déjà gérée par des ordinateurs, alors on est déjà un peu dedans non ?

Evidement comme a dit Esculape quelqu'un leur a bien fournit l'algorithme, mais sur la base de cet algorithme ils dépassent de toute évidence l'intelligence humaine.

Je ne le pense pas. En informatique, un algorithme est une séquence d'instructions séquentielles, grâce auxquelles certains processus peuvent être exécutés et répondre à certains besoins ou décisions. Ce sont des ensembles ordonnés et finis d'étapes, qui nous permettent de résoudre un problème ou de prendre une décision.

Les tradeurs se servent des algorithme pour anticiper sur une hausse ou une baisse boursière et donner les ordres correspondants à leur attente. Cela ne remplace pas l'intelligence humaine, mais permet une plus grande réactivité, surtout en bourse où les ordres se donnent en un temps très court.

Par contre, il est évident que cette façon de procéder perturbe les échanges mondiaux, et peut être générateur de crises financières quand on sait qu'actuellement les "jeux boursiers" à la course de nouveaux profits financiers, en arrivent à décupler les valeurs de titres, pour les amener à une valeur supérieure à la valeur de l'entreprise , et de ce fait le risque est énorme pour les économies.

Mais l'actionnaire ne s'en plaindra pas, puisque ses dividendes en seront d'autant augmentés.

[Monsieur Trololo]

Je ne le pense pas.  En informatique, un algorithme est une séquence d'instructions séquentielles, grâce auxquelles certains processus peuvent être exécutés et répondre à certains besoins ou décisions. Ce sont des ensembles ordonnés et finis d'étapes, qui nous permettent de résoudre un problème ou de prendre une décision.

Ca c'est à un niveau basique, mais si on passe au stade supérieur le Deep Learning, il en va autrement c'est non-linéaire :

L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.

......

Les techniques d'apprentissage profond constituent une classe d’algorithmes d'apprentissage automatique qui :

- Utilisent différentes couches d’unité de traitement non linéaire pour l’extraction et la transformation des caractéristiques ; chaque couche prend en entrée la sortie de la précédente ; les algorithmes peuvent être supervisés ou non supervisés, et leurs applications comprennent la reconnaissance de modèles et la classification statistique ;
- Fonctionnent avec un apprentissage à plusieurs niveaux de détail ou de représentation des données ; à travers les différentes couches, on passe de paramètres de bas niveau à des paramètres de plus haut niveau, où les différents niveaux correspondent à différents niveaux d’abstraction des données.

Ces architectures permettent aujourd’hui de conférer du « sens » à des données en leur donnant la forme d’images, de sons ou de textes.

L'apprentissage profond utilise des couches cachées de réseaux de neurones artificiels, des « machines de Boltzmann restreintes », et des séries de calculs propositionnels complexes. Les algorithmes d'apprentissage profond s’opposent aux algorithmes d’apprentissage peu profonds du fait du nombre de transformations réalisées sur les données entre la couche d’entrée et la couche de sortie, où une transformation correspond à une unité de traitement définie par des poids et des seuils.

Le système est alimenté en permanence par les nouvelles données qu'il reçoit et affine ainsi à chaque fois ses analyses.

C'est comme ça que le programme d'intelligence artificielle Alphago à battu Lee Sedol :

Après la deuxième partie, certains joueurs continuaient à douter de la force réelle d'AlphaGo. La troisième partie fut jugée par les commentateurs comme mettant fin au débat. David Ormerod déclara par exemple que « AlphaGo gagna de manière si convaincante qu'il dissipa tous les doutes que les joueurs experts avaient pu avoir sur sa force. En fait, il joua si bien que c'en était presque effrayant ... En forçant AlphaGo à résister à une attaque sévère en milieu hostile, Lee Sedol lui permit de montrer une puissance insoupçonnée jusque-là ... L'attaque de Lee Sedol ne lui rapportait pas assez ... Un des plus grands virtuoses du milieu de partie venait de se voir souffler la vedette dans l'éclairage cru des pierres noires et blanches », et An Young-gil  affirma que la partie montrait que « AlphaGo est tout simplement plus fort que tous les joueurs humains connusC

https://fr.wikipedia.org/wiki/Match_AlphaGo_-_Lee_Sedol

[Esculape]

Pour ce qui concerne le fait que la pensée n'est pas algorithmique, demandez la démonstration à Roger Penrose. Savez vous qui c'est ?

Parlons nous d'intelligence, ou de pensée ?

Que les ordinateurs soient plus puissants, avec une programmation plus simple et une vitesse d'exécution des instructions n'a rien à voir avec leur logique !

Ca n'est pas mon propos ! Au contraire je vous parle d'un niveau de programmation de plus en plus complexe, pas parce que les programmeurs seraient meilleurs, mais simplement parce qu'ils bénéficient du travail de ce que d'autres programmeurs on déjà fait et peuvent directement s'en servir comme briques de leur travail !

C'est con une brique on est d'accord, mais avec des millions de briques on peu vous construire un Palace !

j'ai déjà souligné le fait qu'il n'existe pas de définition FORMELLE de l'intelligence, connaissance indispensable si on veut en doter les ordinateurs.

Pourtant il me semble que je vous en ai donné ma définition claire et précise de l'intelligence : Capacité d'apprendre pour s'en resservir.

Si vous acceptez ma définition de l'intelligence, vous conviendrez avec moi qu'une IA bien programmée est capable d'apprendre pour s'en resservir.
Le "Deep Learning" ça vous évoque quelque  chose ?

Les ordinateurs peuvent-ils penser, comprendre ce qu'ils font ? Evidemment non, même lorsqu'ils calculent la plus modeste des additions  !

Mais ça ça relève de la conscience et non de l'intelligence !

Une amibe a sans aucun doute plus de conscience que la plus puissante des intelligences artificielle qui n'en a pas, mais pas forcément plus d'intelligence.

C'est vous qui au tout début en lançant ce débat avez parlé et  d'intelligence et de conscience, vous faites donc bien le distingo entre les 2 ? Non ?

Il ne saurait y avoir intelligence ne s'appuyant pas sur la pensée.
Il ne suffit pas de disposer d'un tas de crique, il faut surtout savoir comment en faire un palace, qu'une intelligence humaine l'ait préalablement conçu. !
Si vous donnez votre définition de l'intelligence à un ordinateur, qu'en fera-t-il ?
Je parle de l'intelligence définie de telle sorte que l'on puisse la communiquer à un ordinateur. Il faut donc définir l'intelligence par un algorithme précis et complet afin qu'il soit exécutable par un ordinateur.
Deep learning ? Oui, je sais de quoi il s'agit, mais il n'y a pas une once d'intelligence !
Il semble évident que si l'on attend d'une ordinateur qu'il prenne une décision de lui même, cela implique nécessairement qu'il a compris de quoi il s'agit. C'est une évidence.
J'ignore, et je crois bien n'être pas le seul, si une amibe possède une conscience !
Je demandais simplement s'il peut y avoir intelligence sans conscience. Lorsque l'on fait effectuer ne serait-ce qu'une simple opération arithmétique, l'ordinateur ne sait évidemment pas de quoi il s'agit, il va même jusqu'à ignorer la notion de nombre pour la bonne raison que c'est nous qui interprétons la magnétisation ou non d'un point d'un support comme représentant 1 ou 0 !


Je crois que vous sous-estimez, sans me connaître, mes connaissances en logique mathématique et en informatique tant théorique que pratique.
Pendant une si longue carrière, admettez que j'ai eu largement le temps de m'intéresser AUSSI en profondeur à ces disciplines passionnantes. La  fréquentation obligatoire des ordinateurs en recherche en physique y est pour beaucoup.

A nouveau, je vous invite avec insistance à lire l'ouvrage de Roger Penrose intitulé : " Les ombres de l'esprit" avec pour sous-titre : " A la recherche d'une science de la conscience".
Vous aurez la surprise d'y découvrir des problèmes  fondamentaux qu'il faut avoir bien assimilés pour se faire une opinion. 
Editeur : InterEdition

[Monsieur Trololo]

Je ne suis pas spécialiste de l'intelligence artificielle, mais je suis au fait des prouesses de ces machines, de leurs différences d'avec les ordinateurs classiques, et de la façon dont leurs algorithmes sont structurés de façon non linéaire sur  plusieurs niveaux qui permettent une forme d'apprentissage même si elle est très basique.

Vous nous avez parlé de la machine de  Turing, mais les IA n'en sont pas. Ce sont des machines de Bolzmann, des réseaux de neurones artificiels inspirés par la structure du cerveau (en plus simple biensûr).

Voici l'Article sur la machine de Boltzmann restreinte je vous invite  à le lire, il y a dedans plein d'équations mathématique qui dépassent mes connaissances en la matière, mais vous saurez je l'espère les interprêter :

https://fr.wikipedia.org/wiki/Machine_de_Boltzmann_restreinte

[Monsieur Trololo]

Autre article de Wikipédia à lire également sur l'apprentissage automatique :

https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique#%C3%89tapes_d'un_projet_d'apprentissage_automatique

L'apprentissage automatique ne se résume pas à un ensemble d'algorithmes, mais suit une succession d'étapes.

   Définir le problème à résoudre
   Acquérir des données : l'algorithme se nourrissant des données en entrée, c'est une étape importante. Il en va de la réussite du projet, de récolter des données pertinentes et en quantité et qualité suffisantes, et en évitant tout biais dans leur représentativité.
   Analyser et explorer les données
   Préparer et nettoyer les données : les données recueillies doivent être retouchées avant utilisation. En effet, certains attributs sont inutiles, d’autre doivent être modifiés afin d’être compris par l’algorithme, et certains éléments sont inutilisables car leurs données sont incomplètes. Plusieurs techniques telles que la visualisation de données, la transformation de données (en) ou encore la normalisation sont alors employées.
   Ingénierie ou extraction de caractéristiques: les attributs peuvent être combinés entre eux pour en créer de nouveaux plus pertinents et efficaces pour l'entrainement du modèle.
   Choisir ou construire un modèle d’apprentissage: un large choix d'algorithmes existe, et il faut en choisir un adapté au problème et aux données.
   Entrainer, évaluer et optimiser : l'algorithme d'apprentissage automatique est entraîné et validé sur un premier jeu de données pour optimiser ses hyperparamètres.
   Test: puis il est évalué sur un deuxième ensemble de données de test afin de vérifier qu'il est efficace avec un jeu de donnée indépendant des données d'entrainement, et pour vérifier qu'il ne fasse pas de surapprentissage.
   Déployer : le modèle est alors déployé en production pour faire des prédictions, et potentiellement utiliser les nouvelles données en entrée pour se ré-entraîner et être amélioré.

La plupart de ces étapes se retrouvent dans les méthodes et processus de projet KDD, CRISP-DM et SEMMA30, qui concernent les projets d'exploration de données.

[oscarire]

"Monsieur Trololo"]Je ne suis pas spécialiste de l'intelligence artificielle, mais je suis au fait des prouesses de ces machines, de leurs différences d'avec les ordinateurs classiques

Bonjour Mr Trololo!
Hier soir 23h30 j'ai battu l'ordinateur de jeu d'échecs  niveau maître.
Le plus étrange, j'ai joué à l'instinct avec une technique appris pas un animateur Tunisien pendant mes vacances. (1999)

Sur le principe du roque du roi à droite ou à gauche ?
L'intelligence artificielle n'aime pas l'incertitude des positions.

L'intelligence artificielle ne sait pas analyser les paradoxes .
Ni l'imagination humaine.
On peut pousser un soupir de soulagement sur l'AI.
Elle ne peut être performante qu'avec des données statistiques fixes et non aléatoire.

Voir le film 2001 l'odyssée de l'espace  L'ordinateur HAL, qui tue tout l'équipage
car les astronautes mettent en doute ses capacités cybernétiques.
Fabuleux !

[Frère Barnabé]

"Monsieur Trololo"]Je ne suis pas spécialiste de l'intelligence artificielle, mais je suis au fait des prouesses de ces machines, de leurs différences d'avec les ordinateurs classiques

Bonjour Mr Trololo!
Hier soir 23h30 j'ai battu l'ordinateur de jeu d'échecs  niveau maître.
Le plus étrange, j'ai joué à l'instinct avec une technique appris pas un animateur Tunisien pendant mes vacances. (1999)

Sur le principe du roque du roi à droite ou à gauche ?
L'intelligence artificielle n'aime pas l'incertitude des positions.

L'intelligence artificielle ne sait pas analyser les paradoxes .
Ni l'imagination humaine.
On peut pousser un soupir de soulagement sur l'AI.
Elle ne peut être performante qu'avec des données statistiques fixes et non aléatoire.

Voir le film 2001 l'odyssée de l'espace  L'ordinateur HAL, qui tue tout l'équipage
car les astronautes mettent en doute ses capacités cybernétiques.
Fabuleux !

un robot peut avoir des capteurs sensoriel , détecteurs thermique ,scanner des corps humain et autres , vision nocture  , diurne,des plans de stratégies , etc etc etc !! bref peut être formaté pour sauver et ou tuer des vies , par les logiciels des hommes et femmes , même le rendre autonome (sans controle humain )!

[Frère Barnabé]

"Monsieur Trololo"]Je ne suis pas spécialiste de l'intelligence artificielle, mais je suis au fait des prouesses de ces machines, de leurs différences d'avec les ordinateurs classiques

Bonjour Mr Trololo!
Hier soir 23h30 j'ai battu l'ordinateur de jeu d'échecs  niveau maître.
Le plus étrange, j'ai joué à l'instinct avec une technique appris pas un animateur Tunisien pendant mes vacances. (1999)

Sur le principe du roque du roi à droite ou à gauche ?
L'intelligence artificielle n'aime pas l'incertitude des positions.

L'intelligence artificielle ne sait pas analyser les paradoxes .
Ni l'imagination humaine.
On peut pousser un soupir de soulagement sur l'AI.
Elle ne peut être performante qu'avec des données statistiques fixes et non aléatoire.

Voir le film 2001 l'odyssée de l'espace  L'ordinateur HAL, qui tue tout l'équipage
car les astronautes mettent en doute ses capacités cybernétiques.
Fabuleux !

un robot peut avoir des capteurs sensoriel , détecteurs thermique ,scanner des corps humain et autres , vision nocture  , diurne,des plans de stratégies , etc etc etc !! bref peut être formaté pour sauver et ou tuer des vies , par les logiciels des hommes et femmes , même le rendre autonome (sans controle humain )!

et là ce n'est pas de la fiction !

[Esculape]

Je ne suis pas spécialiste de l'intelligence artificielle, mais je suis au fait des prouesses de ces machines, de leurs différences d'avec les ordinateurs classiques, et de la façon dont leurs algorithmes sont structurés de façon non linéaire sur  plusieurs niveaux qui permettent une forme d'apprentissage même si elle est très basique.

Vous nous avez parlé de la machine de  Turing, mais les IA n'en sont pas. Ce sont des machines de Bolzmann, des réseaux de neurones artificiels inspirés par la structure du cerveau (en plus simple biensûr).

Voici l'Article sur la machine de Boltzmann restreinte je vous invite  à le lire, il y a dedans plein d'équations mathématique qui dépassent mes connaissances en la matière, mais vous saurez je l'espère les interprêter :

https://fr.wikipedia.org/wiki/Machine_de_Boltzmann_restreinte

J'ai lu cet article.
Je connais cette "machine" appelée, à mon avis, à connaître d'importants développements, mais je me suis borné aux ordinateurs classiques et tous les raisonnements s'y rapportaient et non aux "automates cellulaires" et leurs variantes dont leur principes  de fonctionnement n'est pas celui des ordinateurs.
Dès les années soixante, McCulloch et Pitts avaient déjà jeté les bases d'automates  formés d'un réseau de "neurones plastiques dont voici le principe :



Ici, S désigne le seuil du neurone. Si, par exemple dans l'exemple ci-dessus, S =2 et si une arrivée inhibitrice est active, alors le neurone ne transmet aucun signal.
A la différence des ordinateurs, on ne programme pas ces machines qui apprennent d'elles mêmes par essais du type "échecs/réussites.
Je ne peux  donner mon avis sur un sujet que je ne connais que très superficiellement.
Quoi qu'il en soit, ce que l'on désigne par "apprentissage" ne saurait être confondu avec "intelligence".
Mais je me garderai  bien d'être aussi affirmatif pour l'avenir des automates cellulaires. Je ne sais tout simplement pas.

[Esculape]

Autre article de Wikipédia à lire également sur l'apprentissage automatique :

https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique#%C3%89tapes_d'un_projet_d'apprentissage_automatique

L'apprentissage automatique ne se résume pas à un ensemble d'algorithmes, mais suit une succession d'étapes.

   Définir le problème à résoudre
   Acquérir des données : l'algorithme se nourrissant des données en entrée, c'est une étape importante. Il en va de la réussite du projet, de récolter des données pertinentes et en quantité et qualité suffisantes, et en évitant tout biais dans leur représentativité.
   Analyser et explorer les données
   Préparer et nettoyer les données : les données recueillies doivent être retouchées avant utilisation. En effet, certains attributs sont inutiles, d’autre doivent être modifiés afin d’être compris par l’algorithme, et certains éléments sont inutilisables car leurs données sont incomplètes. Plusieurs techniques telles que la visualisation de données, la transformation de données (en) ou encore la normalisation sont alors employées.
   Ingénierie ou extraction de caractéristiques: les attributs peuvent être combinés entre eux pour en créer de nouveaux plus pertinents et efficaces pour l'entrainement du modèle.
   Choisir ou construire un modèle d’apprentissage: un large choix d'algorithmes existe, et il faut en choisir un adapté au problème et aux données.
   Entrainer, évaluer et optimiser : l'algorithme d'apprentissage automatique est entraîné et validé sur un premier jeu de données pour optimiser ses hyperparamètres.
   Test: puis il est évalué sur un deuxième ensemble de données de test afin de vérifier qu'il est efficace avec un jeu de donnée indépendant des données d'entrainement, et pour vérifier qu'il ne fasse pas de surapprentissage.
   Déployer : le modèle est alors déployé en production pour faire des prédictions, et potentiellement utiliser les nouvelles données en entrée pour se ré-entraîner et être amélioré.

La plupart de ces étapes se retrouvent dans les méthodes et processus de projet KDD, CRISP-DM et SEMMA30, qui concernent les projets d'exploration de données.

Le seul fait qu'il existe des algorithmes tout prêts montre bien qu'il n'intervient aucune intelligence dans l'apprentissage des ordinateurs.
Il est possible et même probable que les techniques aient évolué depuis l'époque déjà lointaine où je m'étais intéressé et avais même créé un jeu de morpion avec apprentissage. Il s'agissait d'obtenir 5 croix alignés dans un quadrillage. Vous connaissez évidemment.
"L'apprentissage"  consistait à améliorer la décision du programme en faisant appel à des "polynômes d'évaluation" ce qui consistait à donner un poids pour les configurations possibles  et choisir pour le coup suivant joué par l'ordinateur celle dont le poids était le plus élevé. 
Mais je ne doute pas de l'archaïsme de cette méthode.

Je vous ai conseillé la lecture d'ouvrages de Roger Penrose.
La probité intellectuelle me conseille de vous signaler aussi l'excellent et gros livre de Douglas Hofstadter intitulé :
Gödel, Escher et Bach.
L'auteur est un farouche partisan de IA forte !

[Frère Barnabé]

la conscience dit que l'homme parfait n'existe pas , et dans ce cas selon moi on fait que des machines actuelle le soit !

[Monsieur Trololo]

A la différence des ordinateurs, on ne programme pas ces machines qui apprennent d'elles mêmes par essais du type "échecs/réussites.

Voilà c'est exactement  ça et c'est la base de l'informatique du 21ème siècle.  Pour ça que je n'étais pas d'accord avec vous car j'avais bien conscience que vous parliez d'informatique à l'ancienne.

Quoi qu'il en soit, ce que l'on désigne par "apprentissage" ne saurait être confondu avec "intelligence".

Question sémantique, dans l'expression intelligence artificielle, le mot "intelligence" est entendu comme capacité d'apprentissage, et c'est en effet bien le cas, et me semble-t-il c'est ainsi qu'on l'entend en neuro-sciences.

Si vous considérez l'intelligence comme autre  chose que la capacité d'apprentissage, il vous faudra alors la définir conceptuellement. Je pense que des Philosophes s'y sont essayés.

Mais je me garderai  bien d'être aussi affirmatif pour l'avenir des automates cellulaires. Je ne sais tout simplement pas.

Déjà rien qu'a partir de l'expérience Alphago, on peut considérer que leur capacité d'apprentissage leur permet de battre les plus grands maitres en apprenant d'eux, et à développer des stratégies qu'on n'arrive même pas à comprendre nous humains.

Et j'ai entendu parler de nombreuse expérience, ou des IA dialoguaient avec des internautes et arrivaient à se faire passer pour des humains sans qu'on puisse voir la différence, simplement en apprenant des conversations.

[Monsieur Trololo]

la conscience dit que l'homme parfait n'existe pas , et dans ce cas selon moi on fait que des machines actuelle le soit  !

Ainsi pour nos amis Royalistes l'IA suprême serait sans doute le Monarque parfait (A condition évidemment que ses algorithmes soient fondés sur la  religion catholique)

[Monsieur Trololo]

L'intelligence artificielle ne sait pas analyser les paradoxes .

Bonjour Oscar, je pense que ce que vous avez battu n'était pas une intelligence artificielle, mais juste un programme d'échec bourrin de base.

L'intelligence artificielle vous la battrez peut-être au début, mais aussitôt elle apprendra de ses erreurs et vous battra ensuite.

[Esculape]

L'intelligence artificielle ne sait pas analyser les paradoxes .

Bonjour Oscar, je pense que ce que vous avez battu n'était pas une intelligence artificielle, mais juste un programme d'échec bourrin de  base.

L'intelligence artificielle vous la battrez peut-être au début, mais aussitôt elle apprendra de ses erreurs et vous battra  ensuite.

Et n'oublions pas ce programme d'échecs qui a battu le champion du monde d'échecs et un autre qui a battu le champion du monde de go !

[Monsieur Trololo]

Et n'oublions pas ce programme d'échecs qui a battu le champion du monde d'échecs et un autre qui a battu le champion du monde de go !

D'après ce que j'ai cru comprendre la première machine qui à battu Kasparov (Deep Blue) n'était pas une une intelligence artificielle, juste un puissant superordinateur, avec un bon programme fait par des programmeurs à l'ancienne.

Par contre il y a eu plus tard une véritable d'intelligence artificielle (machine qui apprend par elle même des partis qu'elle joue contre des adversaires ou contre elle-même) qui a battu un champion du monde d'échec, je ne sais plus si c'était Kasparov ou un autre. J'ai malheureusement perdu le nom de cette machine.

[Esculape]

Et n'oublions pas ce programme d'échecs qui a battu le champion du monde d'échecs et un autre qui a battu le champion du monde de go !

D'après ce que j'ai cru comprendre la première machine qui à battu Kasparov (Deep Blue) n'était pas une une intelligence artificielle, juste un puissant superordinateur, avec un bon programme fait par des programmeurs à l'ancienne.

Par contre il y a eu plus tard une véritable d'intelligence artificielle (machine qui apprend  par elle même des partis qu'elle joue contre des adversaires ou contre elle-même) qui a battu un champion du monde d'échec, je ne sais plus si c'était Kasparov ou un autre. J'ai malheureusement perdu le nom de cette machine.

Oui, mais il s'agit de ce que l'on appelle "l'intelligence artificielle faible". Autrement dit, les "décisions "qu'elle prend sont en fait dues à l'équivalent modernisé de ces "polynômes d'évaluation" auxquels j'ai fait déjà fait allusion. 
C'est là un travail absolument remarquable de l'intelligence humaine.
Mais la machine ne sait pas qu'elle joue aux échecs et ne sait pas non plus ce qu'est un jeu en général.
Alors qu'on entend par IA forte un ordinateur qui comprendrait, au sens humain du verbe comprendre, les règles du jeu, réfléchit PAR LUI MÊME et prend de lui même les décisions adéquates.
Mais j'admets fort bien les énormes progrès de l'IA faible, laquelle, en dépit  de ses performances indiscutables ne pourrait réussir le test de Turing quelque soit le sujet choisi pour la "conversation".

A propos d'eliza que je vous ai signalé : ELIZA — Wikipédia (wikipedia.org)

[Monsieur Trololo]

Plusieurs IA ont passé le test de Turing avec succès.

Une intelligence artificielle nommée Eugene Goostman a enfin réussi à passer le fameux test de Turing. Ce test est censé déterminer la faculté d’une IA à se faire passer pour un humain.

Bon on pourra arguer que le test de Turing n'est pas pertinent, n'empêche qu'Eugène Goostman l'a passé ainsi que d'autres depuis.

[Esculape]

Plusieurs IA ont passé  le test de Turing avec succès.

Une intelligence artificielle nommée Eugene Goostman a enfin réussi à passer le fameux test de Turing. Ce test est censé déterminer la faculté d’une IA à se faire passer pour un humain.

Bon on pourra arguer que le test de Turing n'est pas pertinent, n'empêche qu'Eugène Goostman l'a passé ainsi que d'autres depuis.

Ce test a été contesté par les spécialistes. Je ne me souviens plus pourquoi mais tout ce dont je me rappelle est que les arguments déclarés contre étaient sérieux et concernaient la faible durée de l'échange et le thème de cet échange. 
Bref, ce test a été considéré à une large majorité comme étant raté.
eliza a pu donner l'impression d'un vrai dialogue, mais son auteur lui même, expliquant qu'en fait, il ne s'agissait que de reprendre des mots de l'interlocuteur et de les introduire dans sa réponse construite. Il n'y avait pas l'ombre d'une intelligence dans le dialogue. On s'est beaucoup amusé avec ! 
C'était des dialogues du genre :
L'utilisateur :Je voudrais aller au Zimbabwe !
eliza : Pour quelle raison ?.
U : J'aime voyager.
E : Pour voyager où ?
etc.
On avait vraiment l'impression de dialoguer avec quelqu'un, mais eliza, évidemment, ne comprenait pas un mot de l'interlocuteur et eliza ne comprenait  pas un mot de ses propres réponses 
Un test de Turing bien conçu ne peut réussir ! Par exemple, supposons que vous citiez une pensée célèbre et que vous demandiez à la machine ce qu'elle en pense. Eh bien, le test ne durerait pas longtemps et ce serait vraiment un test de Turing !
A demain avec plaisir.

[Monsieur Trololo]

Je suis peut-être paranoaïque, mais j'ai l'impression que nous sommes visités régulièrement par un "chat bot". Par exemple cet internaute nommé "Assembleur" qui tient des propos décousus extrêmement bizarres.

Pensez vous que c'est un humain psychoïde  ou une IA ?

On dirait qu'il compile et recole des phrases d'articles de journaux sur un thème donné :

https://politique.forum-actif.net/t29133-nostalgie-des-etude

Et j'ai tenté de parler avec lui et c'est encore plus bizarre :

https://politique.forum-actif.net/t29450-beriberie

[Esculape]

Je suis peut-être paranoaïque, mais j'ai l'impression que nous sommes visités régulièrement par un "chat bot". Par exemple cet internaute nommé "Assembleur" qui tient des propos décousus extrêmement bizarres.

Pensez vous que c'est un humain psychoïde  ou une IA ?

On dirait qu'il compile et recole des phrases d'articles de journaux sur un thème donné :

https://politique.forum-actif.net/t29133-nostalgie-des-etude

Et j'ai tenté de parler avec lui et c'est encore plus bizarre :

https://politique.forum-actif.net/t29450-beriberie

Ne recommettons l'erreur que j'ai commise en répondant à ce genre d'individu.

A propos du test de Turing, qui a pour but, ne l'oublions pas, de vérifier si un programme a un comportement intellectuel pouvant tromper un humain, je crois qu'un bon test consisterait à demander à la machine  son avis sur une pensée d'un célèbre penseur, par exemple :
"Que pensez vous de cette remarque d'Aristote : Le plus grand des savoirs est de savoir que l'on ne sait pas."
Ou encore : "Lao Tseu recommande d'écrire nos peines sur le sable et de graver nos joies sur la pierre" Qu'en pensez vous ?"
Ou même : "Commentez cette pensée de Nietzsche : La promesse est une dette."
Ou encore, du même auteur : "Plus tu t'élèves et plus te voient petit ceux qui ne savent pas voler".

Je suis bien certain que ces tests seraient tous ratés !

Vous ne manquerez pas de me demander d'où provient ma certitude.
Mais tout simplement parce que la sémiotique est hors de portée des possibilités de l'ordinateur !

[Monsieur Trololo]

Je suis bien certain que ces tests seraient tous ratés !

C'est à voir, peut-être qu'au contraire on obtiendrait des réponses surprennantes ...

Il me semble qu'on peut dialoguer sur internet avec des IA, il y a quelques expériences en cours, je n'ai malheureusement pas les liens.

Vous ne manquerez pas de me demander d'où provient ma certitude.
Mais tout simplement parce que la sémiotique est hors de portée des possibilités de l'ordinateur !

Peut-être moins que vous ne le pensez, depuis les années 90 les IA ont fait beaucoup de progrès et continuent d'en faire. Je commencé de lire un ouvrage sur le sujet hier, quand je serais plus avancé dans sa lecture je tacherais de vous donner plus d'arguments.

[Esculape]

Je suis bien certain que ces tests seraient tous ratés !

C'est à voir, peut-être qu'au contraire on obtiendrait des réponses surprennantes ...

Il me semble qu'on peut dialoguer sur internet avec des IA, il y a quelques expériences en cours, je n'ai malheureusement pas les liens.

Vous ne manquerez pas de me demander d'où provient ma certitude.
Mais tout simplement parce que la sémiotique est hors de portée des possibilités de l'ordinateur !

Peut-être moins que vous ne le pensez, depuis les années 90 les IA ont fait beaucoup de progrès et continuent d'en faire. Je commencé de lire un ouvrage sur le sujet hier, quand je serais plus avancé dans sa lecture je tacherais de vous donner plus d'arguments.

Comme toujours, je serai ravi de vous lire.
Mais ‎il y a quand même un fait qui est là :
Si je prends le sujet de conversation : "Ecris des peines sur le sable et grave tes joies dans la pierre", il me semble évident que pour commenter cette pensée il faut impérativement la comprendre au sens humain du terme. Et, pour la comprendre, il est absolument nécessaire de savoir ce que signifie les termes employés afin de comprendre le sens général de la phrase. Pour cela, il faut savoir ce que l'on  ressent lorsque que nous avons de la peine et de la joie, comprendre que ce qui est écrit dans le sable est éphémère et est conservé lorsque c'est  gravé dans la pierre. 
Or, un ordinateur ne ressent aucun sentiment et ignore tout du monde extérieur contrairement à un être humain.
D'ailleurs, et je crois cette remarque importante, il n'est pas sûr que tout le monde comprenne le sens de cette pensée de Lao Tseu !
Il en est de même pour cette pensée de Nietzche : " Plus tu t'élèves et plus te voient petit ceux qui ne savent pas voler"
Et que dire de cette phrase de Jean Paul Sartre dans "l'Être et le Néant" que l'on trouve au chapitre "Les trois dimensions ontologiques de l'Être" : "Le non-moi non-autre-objet est celui pour qui mon pour-soi est" ???
(C'est juste pour terminer sur une note amusante !)
Bon dimanche.

[Esculape]

Voici un petit problème de logique élémentaire bien connu :
Un gus se présente à une branche d'où partent deux routes, l'une conduit à la liberté et l'autre à la prison.
Se tiennent au départ de ces deux routes un garde. L'un dit toujours la vérité et l'autre ment toujours. 
Notre gus a droit à s'adresser par une seule phrase à un et un seul de ces deux gardes.
Quelle phrase doit-il prononcer de telle sorte que la réponse lui donne la route conduisant à la liberté ? 
On demande à un ordinateur de répondre.

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