L’avenir de l’intelligence artificielle

L'avenir de l'Intelligence artificielle

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Avec l'intelligence artificielle (IA), la révolution est en marche, et les entreprises et la société doivent se préparer à s'adapter à ce changement. Nous pouvons nous attendre à une augmentation significative du travail et à des améliorations des systèmes utilisant différentes versions de l'IA, mais aussi à des problèmes d'humanité potentiellement graves.

L'influence de l'IA sur la technologie est due en partie à son impact sur l'informatique. Grâce à l'IA, les ordinateurs ont la capacité d'exploiter des quantités massives de données et d'utiliser leur intelligence entraînée pour prendre des décisions optimales et faire des découvertes en une fraction du temps qu'il faudrait aux humains.

En effet, l'IA façonne l'avenir de l'humanité dans presque tous les secteurs d'activité. Elle est déjà le principal moteur des technologies émergentes comme le big data, la robotique et l'IoT, et elle continuera à agir comme un innovateur technologique dans un avenir prévisible.

De nombreux experts pensent que l'IA rendra certains travailleurs, notamment les médecins, les avocats et les programmeurs informatiques, plus productifs que jamais, mais on pense également que l'IA remplacera une grande partie du travail actuel, comme l'ont fait les révolutions industrielles précédentes. Environ 44 % des entreprises cherchent à investir sérieusement dans l'IA et à l'intégrer dans leurs activités. Et sur les 9 130 brevets reçus par les inventeurs d'IBM en 2021, 2 300 d'entre eux sont liés à l'IA.

• Sur le marché des jeux, les programmes d'IA se sont fait remarquer et ont battu des humains aux échecs et au jeu plus compliqué de Go.

• Des programmes tels que ChatGPT peuvent tisser des histoires passionnantes et répondre à des questions complexes. La formation d'un grand réseau peut prendre des mois sur des serveurs puissants dotés de centaines de milliers de processeurs.

• L'IA générative peut déjà répondre à des questions, écrire de la poésie, générer du code informatique et mener des conversations. Comme le suggère “chatbot”, elles se déploient d'abord dans des formats conversationnels comme ChatGPT et Bing.

Contexte

Bien qu'il soit difficile de déterminer les origines de l'IA, on peut probablement la faire remonter aux années 1940, plus précisément à 1942, lorsque l'écrivain américain de science-fiction Isaac Asimov a publié sa nouvelle… Runaround. L'intrigue de Runaround, l'histoire d'un robot développé par les ingénieurs Gregory Powell et Mike Donavan, évolue autour des trois lois de la robotique :

1. Un robot ne peut pas blesser un être humain ou, par son inaction, permettre à un être humain de se blesser.
2. Un robot doit obéir aux ordres qui lui sont donnés par des êtres humains, sauf si ces ordres entrent en conflit avec la première loi.
3. Un robot doit protéger sa propre existence tant que cette protection n'entre pas en conflit avec la première ou la deuxième loi.

Les travaux d'Asimov ont inspiré des générations de scientifiques dans le domaine de la robotique, de l'IA et de l'informatique, entre autres le spécialiste américain des sciences cognitives Marvin Minsky, qui a plus tard cofondé le laboratoire d'IA du MIT. À peu près à la même époque, mais à plus de 3 000 kilomètres de là, le mathématicien anglais Alan Turing a travaillé sur des questions beaucoup moins fictives. et a développé une machine à casser les codes appelée The Bombe pour le gouvernement britannique, dans le but de déchiffrer le code Enigma utilisé par l'armée allemande pendant la Seconde Guerre mondiale.

La Bombe, qui mesurait environ 7 pieds sur 6 pieds sur 2 pieds et pesait environ une tonne, est généralement considérée comme le premier ordinateur électromécanique fonctionnel.

La puissance avec laquelle la Bombe a pu casser le code Enigma, une tâche auparavant impossible même pour les meilleurs mathématiciens humains, a poussé Turing à s'interroger sur l'intelligence de telles machines. En 1950, il publie son article fondateur “Computing Machinery and Intelligence” dans lequel il décrit comment créer des machines intelligentes et notamment comment tester leur intelligence. Ce test de Turing est encore considéré aujourd'hui comme une référence pour identifier l'intelligence d'un système artificiel : si un humain interagit avec un autre humain et une machine et qu'il est incapable de distinguer la machine de l'humain, alors on dit que la machine est intelligente.

Le mot Intelligence Artificielle est ensuite officiellement créé environ six ans plus tard, lorsqu'en 1956 Marvin Minsky et John McCarthy (informaticien à Stanford) organisent le Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (DSRPAI), d'une durée d'environ huit semaines, au Dartmouth College, dans le New Hampshire. Cet atelier, qui marque le début du printemps de l'IA et a été financé par la Fondation Rockefeller, a réuni ceux qui seraient plus tard considérés comme les pères fondateurs de l'IA. Parmi les participants figuraient l'informaticien Nathaniel Rochester, qui a plus tard conçu l'IBM 701, le premier ordinateur scientifique commercial, et le mathématicien Claude Shannon, qui a fondé la théorie de l'information.

L'objectif de la DSRPAI était de réunir des chercheurs de différents domaines afin de créer un nouveau champ de recherche visant à construire des machines capables de simuler l'intelligence humaine. L'étude des réseaux neuronaux a dominé l'histoire de l'intelligence artificielle des années 1950 aux années 1970 ; les applications de l'apprentissage automatique ont commencé à émerger au cours des trois décennies suivantes, des années 1980 aux années 2010.

L'apprentissage automatique a donné naissance au idée plus nuancée du Deep Learning en raison d'une étude constante, d'un intérêt accru et d'une large application.

De plus, avec de nouveaux chapitres qui s'ouvrent chaque année, la recherche initiale sur le saut dans l'inconnu de l'IA s'est transformée en un saut dans la foi.

Prédictions

L'une des nouvelles technologies les plus prometteuses est le traitement neuromorphique. Neuromorphique signifie “comme le cerveau”. Des circuits dédiés sont utilisés pour imiter le mode de fonctionnement des cellules dynamiques du cerveau. Ils n'exécutent aucun programme mais sont capables d'apprendre, et tout comme les véritables cellules du cerveau, ils travaillent tous simultanément plutôt que séquentiellement.
Les experts prédisent que l'IA sera encore plus intelligente et capable d'ici 2050. Beaucoup pensent que les systèmes d'IA seront capables d'effectuer des tâches qui ne sont actuellement possibles que pour les humains, comme les tâches créatives telles que l'écriture de romans et la composition de musique.

Il existe un certain ensemble d'idées que les humains peuvent explorer de manière computationnelle et un ensemble d'idées beaucoup plus important que les humains avec les ordinateurs, plus l'IA, peuvent aborder avec succès. Cependant, certains experts prédisent que l'IA deviendra si avancée qu'elle surpassera l'intelligence humaine, conduisant à une singularité technologique. “L'IA est plus dangereuse que, disons, une conception d'avion ou une maintenance de production mal gérée ou une mauvaise production automobile, dans le sens où elle est, elle a le potentiel, aussi faible que l'on puisse considérer cette probabilité, mais elle est non triviale, elle a le potentiel de destruction de la civilisation”, a déclaré Musk lors d'une interview.

Même Geoffrey Hinton, un homme largement considéré comme le parrain de l'IA, a quitté son emploi mettant en garde contre les dangers croissants de l'évolution de la situation dans ce domaine.

L'homme de 75 ans a annoncé sa démission de Google dans une déclaration au New York Times, affirmant qu'il regrettait désormais son travail et qu'il avait confié à la BBC certains des dangers des chatbots d'IA qui étaient “assez effrayants”.
L'IA avancée pourrait représenter une menace de “tuer tout le monde” et les humains ne pourraient rien faire pour l'empêcher si elle n'est pas réglementée comme les armes nucléaires, avertissent les experts. Selon les experts Michael Osborne, professeur d'apprentissage automatique à l'Université d'Oxford, et le chercheur en sciences de l'ingénieur Michael Cohen, l'IA peut éliminer l'humanité lorsqu'elle finira par devenir plus intelligente que nous.

Mettant en garde contre une “course aux armements littérale” entre les États-nations et les entreprises technologiques, le professeur Michael Osborne a appelé à une réglementation mondiale pour empêcher l'IA de constituer une menace réelle pour l'humanité lorsqu'elle est utilisée à des fins militaires.

Les réseaux neuronaux de l'IA sont des systèmes similaires au cerveau humain dans la façon dont ils apprennent et traitent les informations. Ils permettent à l'IA d'apprendre par l'expérience, comme le ferait une personne. C'est ce qu'on appelle l'apprentissage en profondeur. Le psychologue cognitif et informaticien britanno-canadien a déclaré que les chatbots pourraient bientôt dépasser le niveau d'information que détient un cerveau humain. Il existe un ensemble plus large d'idées que les humains avec les ordinateurs peuvent aborder.

• L'IA permet une capacité sans précédent d'analyser d'énormes ensembles de données et de découvrir par calcul des relations et des modèles complexes.

• L'IA, qui augmente l'intelligence humaine, est prête à transformer le processus de recherche scientifique, déclenchant un nouvel âge d'or de la découverte scientifique dans les années à venir.

L'IA va transformer la méthode scientifique

Actuellement, les travaux scientifiques importants, par exemple les essais cliniques ou la construction de collisionneurs de particules, sont coûteux et prennent beaucoup de temps. Au cours des dernières décennies, le ralentissement des progrès scientifiques a suscité des inquiétudes considérables et bien méritées. Les scientifiques ne vivent peut-être plus l'âge d'or de la découverte. Avec l'IA et l'apprentissage automatique (ML), nous pouvons nous attendre à voir des ordres de grandeur d'amélioration dans ce qui peut être accompli. Il y a un certain ensemble d'idées que les humains peuvent explorer de façon computationnelle.

L'IA va devenir un pilier de la politique étrangère

Nous sommes susceptibles de voir des investissements gouvernementaux sérieux dans l'IA. Le secrétaire américain à la défense, Lloyd J. Austin III, a déjà souligné l'importance d'établir des partenariats avec des entreprises innovantes dans le domaine des technologies de l'IA afin de maintenir et de renforcer la compétitivité des États-Unis à l'échelle mondiale. La Commission de sécurité nationale sur l'intelligence artificielle a créé des recommandations détaillées, concluant que le gouvernement américain doit considérablement accélérer l'innovation en matière d'IA.

Il ne fait guère de doute que l'IA sera impérative pour maintenir la résilience économique et le leadership géopolitique des États-Unis.

L'IA permettra aux consommateurs de vivre des expériences de nouvelle génération

Les expériences de consommation de nouvelle génération comme le Metaverse et les crypto-monnaies ont suscité beaucoup d'attention. Ces expériences et d'autres du même genre seront rendues possibles par l'IA. Le métavers est intrinsèquement un problème d'IA car les humains n'ont pas le type de perception nécessaire pour superposer des objets numériques à des contextes physiques ou pour comprendre l'éventail des actions humaines et leurs effets correspondants dans un cadre métavers.

Notre vie se déroule de plus en plus à l'intersection du monde des bits et du monde des atomes. Les algorithmes d'IA ont le potentiel d'apprendre beaucoup plus rapidement dans un monde numérique.

Ce sont des catalyseurs naturels qui permettent à l'IA de combler les boucles de rétroaction entre les domaines numérique et physique. Par exemple, la blockchain, les crypto-monnaies et la finance distribuée, à la base, visent à intégrer le capitalisme sans friction dans l'économie. Mais pour concrétiser cette vision, les applications distribuées et les contrats intelligents nécessiteront une compréhension plus approfondie de la façon dont les activités capitalistiques interagissent avec le monde réel, ce qui est un problème d'IA et de ML.

La résolution de la crise climatique nécessitera de l'IA

En tant que société, nous avons beaucoup à faire pour atténuer les menaces socio-économiques posées par le changement climatique. Les politiques de tarification du carbone, qui en sont encore à leurs balbutiements, sont souvent inefficaces. De nombreuses idées émergentes prometteuses nécessitent l'IA pour être réalisables. Une nouvelle approche potentielle implique des marchés de prédiction alimentés par l'IA qui peuvent lier la politique à l'impact, en adoptant une vision holistique de l'information environnementale et de l'interdépendance.

Cette approche serait probablement alimentée par simulations numériques de “Terre jumelle qui nécessiteraient des quantités stupéfiantes de données et de calculs en temps réel pour détecter des tendances nuancées imperceptibles par les sens humains.

D'autres nouvelles technologies telles que la séquestration du dioxyde de carbone ne peuvent réussir sans une modélisation des risques alimentée par l'IA, une prédiction des effets en aval et la capacité d'anticiper les conséquences involontaires.

L'IA permettra une médecine personnalisée

La médecine personnalisée est une aspiration depuis le décodage du génome humain. Mais tragiquement, elle reste une aspiration. Une application émergente convaincante de l'IA consiste à synthétiser des thérapies individualisées pour les patients. De plus, l'IA a le potentiel de synthétiser et de prédire un jour des modalités de traitement personnalisées en temps quasi réel, sans qu'aucun essai clinique ne soit nécessaire.

En termes simples, l'IA est particulièrement adaptée pour construire et analyser des rubriques de “jumeaux numériques” de la biologie individuelle et est capable de le faire dans le contexte des communautés dans lesquelles vit un individu.

Le corps humain est d'une complexité époustouflante, et il est choquant de constater à quel point nous savons peu de choses sur le fonctionnement des médicaments. Sans l'IA, il est impossible de donner un sens aux énormes ensembles de données provenant de la physiologie d'un individu, sans parler des effets de l'environnement, du mode de vie et de l'alimentation sur les résultats de santé individuels. Les solutions d'IA ont le potentiel non seulement d'améliorer l'état de l'art en matière de soins de santé, mais aussi de jouer un rôle majeur dans la réduction des inégalités persistantes en matière de santé.

Conclusions

Les applications de l'IA sont susceptibles d'avoir un impact sur des facettes essentielles de notre économie et de notre société au cours de la prochaine décennie.
Le fait que, dans un avenir proche, les systèmes d'IA feront de plus en plus partie de notre quotidien soulève la question de la nécessité d'une réglementation et, le cas échéant, sous quelle forme. Et nous n'en sommes qu'aux premiers balbutiements de ce que de nombreux experts crédibles considèrent comme l'ère la plus prometteuse en matière d'innovation technologique et de création de valeur dans un avenir prévisible.
Cependant, lorsque les chercheurs se penchent sur les modèles historiques, ils constatent souvent de longues périodes de gestation avant ces accélérations apparentes, souvent trois ou quatre décennies.

La production de pièces interchangeables a permis la fabrication massive d'armes à feu pendant la guerre civile américaine, par exemple, mais c'était l'aboutissement de quatre décennies de développement et d'expérimentation. Après cette guerre, quatre autres décennies se sont écoulées avant que ces techniques de fabrication n'arrivent à maturité pour permettre les innovations de la production à la chaîne. Les frères Wright ont volé pour la première fois en 1903, mais malgré les applications militaires de la Première Guerre mondiale, il a fallu attendre les années 1930 pour que l'aviation connaisse les débuts d'un transport commercial rentable, et quelques décennies supplémentaires pour que l'aviation mûrisse au point que les gens ordinaires puissent voler régulièrement et en toute sécurité.

De plus, l'évolution naturelle attendue vers le vol supersonique de passagers s'est à peine matérialisée, tandis que la technologie évoluait vers l'automatisation, l'efficacité et la sécurité à des vitesses subsoniques, des progrès spectaculaires, mais selon d'autres axes que la mesure brute de la vitesse. Plus récemment, les technologies de base de l'Internet ont vu le jour dans les années 1960 et 1970, puis ont explosé dans le monde commercial au milieu des années 1990.

Malgré cela, ce n'est qu'au cours de la dernière décennie que la plupart des entreprises ont véritablement adopté l'informatique en réseau pour transformer leurs activités et leurs processus. Bien qu'approximatives, quatre décennies constituent une période utile à garder à l'esprit lorsque nous évaluons la relation entre les changements technologiques et l'avenir du travail.

Comme l'écrivain de science-fiction William Gibson l'a dit de façon célèbre, “Le futur est déjà là, il n'est juste pas réparti de façon égale.” L'idée de Gibson établit un lien profond entre la lente évolution de l'adoption de masse et ce que nous voyons dans le monde aujourd'hui.
Plutôt que de se contenter de faire des prédictions, avec leurs inévitables biais et mauvais résultats, nous pouvons chercher dans le monde d'aujourd'hui les endroits qui sont à la pointe du changement technologique et extrapoler à une adoption plus large.

Les entrepôts automatisés d'aujourd'hui offrent probablement un bon aperçu de l'avenir, même s'il faudra du temps pour qu'ils soient adoptés à grande échelle et qu'ils ne seront probablement pas représentatifs de tous les entrepôts. On peut en dire autant des lignes de fabrication les plus automatisées d'aujourd'hui, et de la production avancée de pièces de grande valeur. Les voitures autonomes ont déjà 15 ans de cycle de développement, mais commencent tout juste à connaître un déploiement initial. Nous pouvons examiner ces déploiements initiaux pour obtenir des indices sur leur adoption probable à grande échelle.

Personne ne sait encore avec certitude si l'IA nous permettra d'augmenter notre propre intelligence, comme le pense Raymond Kurzweil de Google, ou si elle finira par nous conduire à la Troisième Guerre mondiale, une préoccupation soulevée par Elon Musk. Cependant, tout le monde s'accorde à dire qu'elle entraînera des défis éthiques, juridiques et philosophiques uniques qu'il faudra relever.

Pendant des décennies, l'éthique a traité le “problème du chariot”, une expérience de pensée dans laquelle une personne imaginaire doit choisir entre l'inactivité qui conduit à la mort de nombreuses personnes et l'activité qui conduit à la mort de peu de personnes. Dans un monde de voitures auto-conduites, ces questions deviendront des choix réels que les machines et, par extension, leurs programmeurs humains devront faire.

Références :

Forbes : BuiltIn :

US Dept of Defense :

BBC : Newsbreak :

TRT World : CNN :

NYT : Simplilearn :

MIT Sloan :

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