Trois niveaux d’intelligence artificielle : trois challenges majeurs pour l’humanité - première partie

 

Intelligence artificielle (IA) : sujet très ancien, abordé par les scientifiques depuis plus de 50 ans, mais qui fait un retour fracassant sur le devant de la scène, porté par la croissance exponentielle des technologies de l’information, et en particulier du Cloud Public.

Les spécialistes considèrent que la recherche en IA a débuté en 1956, lors d’un projet de recherche d’été à l’université de Dartmouth.

J’ai déjà abordé dans deux billets de ce blog l’une des dimensions majeures de l’IA, le Machine Learning (ML), ici et là. C’est aujourd’hui dans le ML que les progrès sont les plus impressionnants, portés par les investissements des géants de l’informatique qui ont pour nom Alibaba, Amazon, Facebook, Google, IBM ou Tencent. 

Je me suis passionné pour l’IA depuis 2 ou 3 ans, ce qui ne m’a pas pour autant transformé en grand spécialiste du sujet. Je pense avoir raisonnablement bien compris les challenges à long terme posés par la croissance exponentielle de l’IA et vous propose de faire dans ces deux billets le point sur le sujet, en insistant sur les impacts majeurs que l’IA pourrait avoir sur nos sociétés et l’humanité.

L’IA est pour moi le sujet le plus important, celui qui aura le plus d’impact sur l’avenir de l’humanité, porteur d’espoir ou de destruction massive.

Nous devons tous, immédiatement, en comprendre les enjeux, il y a de la survie de l’humanité.

 

Les trois niveaux d’intelligence artificielle

 La majorité des spécialistes de l’IA sont aujourd’hui d’accord sur une typologie à trois niveaux de l’IA :

• A N I : Artificial Narrow Intelligence ou IA mono activité. Le logiciel créé par DeepMind, filiale de Google, capable de battre les meilleurs joueurs de Go est une solution A N I.
• A G I : Artificial General Intelligence ou IA capable de résoudre des problèmes très variés, à l’image de ce que peut faire un homme ou une femme.
• A S I : Artificial Super Intelligence  ou IA ayant des capacités supérieures à celles de l’espèce humaine.

Tim Urban a publié en 2015 un remarquable rapport en deux parties :  The AI Révolution: The Road to Superintelligence.

Ces deux documents, de 25 et 50 pages, représentent un exceptionnel travail de synthèse sur le sujet. Si vous avez un minimum d’intérêt pour les impacts de l’IA, vous ne regretterez pas les cinq euros que représente cet achat.

Je vais utiliser dans ce billet quelques idées et graphiques extraits du rapport de Tim Urban. 

 

Et si l’on remettait l’intelligence humaine à sa place...

Demandez à une personne de mettre en perspective le niveau d’intelligence d’une fourmi, d’un oiseau, d’un chimpanzé, de l’idiot du village et d’Einstein, on obtiendra souvent un graphique de ce type.

Nous sommes persuadés qu’il y a une très grande différence d’intelligence entre les hommes.

La situation est tout autre. Ce deuxième graphique est beaucoup plus proche de la réalité.

Il y a deux différences majeures entre ces deux visions :

• L’écart entre l’intelligence de l’homme et celle du chimpanzé est beaucoup moins grande qu’on l’imagine.
• L’écart entre le moins intelligent et le plus intelligent des hommes est très faible sur cette échelle.

Sur cette échelle de l’intelligence, où se situe aujourd’hui l’intelligence... Artificielle ?

 

A N I : Artificial Narrow Intelligence 

Une A N I est capable de réaliser une seule activité : conduire une voiture, détecter des erreurs dans un contrat juridique, jouer au Go...

C’est dans des usages A N I que les spécialistes de l’IA ont le plus investi au cours de ces 5 dernières années, et les résultats sont là ! Et beaucoup plus rapidement que prévu !

Il existe des dizaines de domaines ou les solutions A N I ont démontré leur supériorité sur les humains. Parmi les exemples les plus récents, j’en ai choisi trois, bien documentés, et qui sont emblématiques de la vitesse exponentielle des progrès réalisés par l’IA entre 2015 et 2017.

 

DeepMind et le jeu de Go

En 2016, le programme A N I de Go développé par une des filiales IA de Google, Deepmind, a nettement battu, 5 à 0, le champion européen et n’a laissé qu’une victoire, 4 à 1, au champion coréen Lee Sedol.

La victoire d’une intelligence A N I au jeu de Go est doublement importante :

• Le jeu de Go est un jeu de stratégie très complexe.
• Des experts, tels qu’Elon Musk, pensaient que ce résultat ne serait pas obtenu avant 10 ans.

 

Traduction automatique

Cela fait des années que Google propose, avec Google Translate, des outils de traduction automatique. Ils étaient très utiles, mais tous, y compris Google, étaient conscients de la qualité «moyenne» des résultats.

Depuis septembre 2016, Google a mis en œuvre une nouvelle démarche de traduction automatique, qui s’appuie sur l’IA, nommée Google Machine Neural Translation (GMNT). Comme son nom l’indique, elle utilise des réseaux neuronaux et atteint une qualité proche de celle des traducteurs professionnels, comme l’explique très bien cet article.

Sur une échelle de 1 à 6, 6 étant la traduction parfaite, pour le passage de l’anglais vers l’espagnol :

• L’ancienne version de Google Translate était à 3,6.
• Un bon traducteur humain obtient la note 5,1.
• La nouvelle version IA de Google Translate atteint 5,0.

Google avait choisi d’utiliser GMNT pour traduire :

• L’anglais vers le chinois.
• L’anglais vers le coréen.

A leur grande surprise, les ingénieurs logiciels de Google ont découvert que GMNT avait, tout seul, décidé de créer un langage pivot, totalement artificiel, pour faciliter les futures traductions.

GMNT a été plus «intelligent» que ce qu’on lui demandait ; il a compris que, en créant ce langage pivot, il se faciliterait la vie dans le futur ! GMNT est  immédiatement capable de traduire du chinois, vers le coréen, sans efforts supplémentaires. Si demain, on rajoute la traduction du français vers l’anglais, on disposera aussitôt du français vers le coréen et vers le chinois. Astucieux, non ?

Comment fonctionne ce langage pivot ? Aucun être humain ne pourra l’expliquer ; GMNT s’est créé une intelligence «non humaine», très puissante.

Avant la fin de cette décennie, une traduction de très haute qualité entre toutes les  langues mondiales devrait être disponible.

Aujourd’hui, combien de personnes sont capables de traduire du finlandais vers le turc ? Demain, toutes les personnes qui en auront besoin pourront traduire du turc vers le finlandais, et vice-versa.

Combien de temps faudra-t-il avant que les grandes «usines humaines de traduction» que l’on trouve aux communautés européennes ou à l’ONU aient disparu ?

  

Libratus et le Poker

En janvier 2017, pendant 20 jours, le programme d’IA Libratus, développé par l’Université de Carnegie Mellon, a joué au Poker, dans sa version la plus complexe, le «No-limit Texas Hold’em», contre quatre des meilleurs joueurs mondiaux.

Résultat des courses : après 120 000 parties, les quatre champions ont tous été battus et ont perdu 1,7 M$ contre Libratus.

Comme l’expliquent très bien les joueurs dans cette vidéo, ce qui les a le plus impressionné, c’est la capacité de Libratus à apprendre très vite, à changer de stratégie pour s’adapter aux tentatives des joueurs pour trouver des failles dans la démarche de Libratus.

En 2015, Claudico, le prédécesseur de Libratus, avait perdu contre quatre joueurs professionnels ; l’un d’entre eux a aussi joué contre Libratus.

En deux ans, l’A N I a comblé son retard et pris le pouvoir au poker !

Avec Libratus, l’IA fait un saut en avant majeur ; comme l’explique Tuomas Sandholm, responsable de ce projet à Carnegie Mellon : «...And second, unlike our two previous examples,  this AI wasn't designed to play poker, rather to "think" strategically, and can thus be used on a number of real-world problems.»

«... A l’inverse des deux exemples précédents, cette IA n’a pas été construite pour jouer au poker, mais pour être capable de penser de manière stratégique, et peut donc être utilisée pour régler nombre de problèmes du monde réel.»

Libratus n’a pas été construit pour répondre à une activité unique, jouer au poker. Libratus est pour moi l’un des premiers exemples d’A G I, Artificial General Intelligence.

Dans la deuxième partie de ce billet, on parlera A G I et A S I, Artificial Super Intelligence.