{"id":654,"date":"2019-03-04T08:00:59","date_gmt":"2019-03-04T08:00:59","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=654"},"modified":"2019-02-27T14:54:41","modified_gmt":"2019-02-27T14:54:41","slug":"machine-learning-et-ia-des-concepts-aux-enjeux-ethiques-dalan-turing-a-nos-jours","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/machine-learning-et-ia-des-concepts-aux-enjeux-ethiques-dalan-turing-a-nos-jours\/","title":{"rendered":"Machine learning et IA: des concepts aux enjeux \u00e9thiques – d\u2019Alan Turing \u00e0 nos jours."},"content":{"rendered":"

Les fondements (ou “jeu” pense donc je suis …)<\/h2>\n

C’est \u00e0 Alan Turing<\/a> que l\u2019on doit d\u2019avoir \u00e9nonc\u00e9 les fondations du machine learning<\/a> [1], branche de l\u2019intelligence artificielle<\/a> (IA). Dans son article Computing machinery and intelligence (Turing 1950) paru dans la revue Mind<\/a>, il s\u2019int\u00e9resse \u00e0 la question de savoir si une machine, en plus de faire des calculs complexes, est capable de r\u00e9fl\u00e9chir, ce qu\u2019il formalise par: \u201cCan machines think ?\u201d Une machine intelligente (qui penserait) serait, selon lui, capable de tromper un humain en lui faisant croire qu\u2019elle est elle-m\u00eame humaine. Il imagine alors le jeu de l\u2019imitation (ou test de Turing)<\/a>, dans lequel un interrogateur, en posant \u00e0 l\u2019aveugle des questions \u00e0 un humain et \u00e0 une machine, tente de deviner lequel des deux est humain. Alan Turing expose alors comment, selon lui, la machine doit \u00eatre programm\u00e9e pour tromper l\u2019interrogateur.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Figure 1<\/span>: <\/span>Le jeu de l\u2019imitation d’Alan Turing (aussi appel\u00e9 test de Turing).<\/span><\/p>\n

(<\/span>Source: Bilby [Public domain], from Wikimedia Commons).<\/span><\/p>\n

Pour\u00a0d\u00e9passer les limitations techniques de l\u2019\u00e9poque, il sugg\u00e8re de faire en sorte que son fonctionnement simule le cerveau d\u2019un enfant. On l\u2019\u201c\u00e9duquerait\u201d ensuite pour qu\u2019elle se d\u00e9veloppe jusqu\u2019au niveau de maturit\u00e9 d\u2019un cerveau adulte. Une des m\u00e9thodes possibles serait bas\u00e9e sur un syst\u00e8me de \u201cpunitions\u201d et de \u201cr\u00e9compenses\u201d. Une autre utiliserait un syst\u00e8me logique de r\u00e8gles, dans le cadre duquel la machine peut concevoir avec une certaine libert\u00e9 sa propre d\u00e9marche et choisir les actions interm\u00e9diaires permettant d\u2019aboutir au r\u00e9sultat demand\u00e9 tout en respectant les r\u00e8gles impos\u00e9es dans le syst\u00e8me. Certaines de ces r\u00e8gles peuvent m\u00eame \u00e9voluer dans le temps ou dispara\u00eetre lorsqu\u2019elles ne sont plus utiles. Alan Turing sugg\u00e8re aussi d\u2019inclure une composante al\u00e9atoire dans le processus d\u2019apprentissage, qui rendrait plus efficace la r\u00e9solution par la machine de certains probl\u00e8mes que l\u2019utilisation d\u2019une m\u00e9thode syst\u00e9matique.<\/p>\n

Il envisage \u00e9galement que dans un futur proche la machine devienne son propre sujet d\u2019\u00e9tude, con\u00e7oive ses propres programmes, et \u00e0 partir d\u2019observations sur elle-m\u00eame, modifie ceux-ci pour aboutir avec plus de succ\u00e8s au r\u00e9sultat souhait\u00e9. Et outre le fait d\u2019apprendre par elle-m\u00eame, elle serait \u00e9galement capable de faire autre chose que ce qu\u2019on lui demande de faire.<\/p>\n

\"\"<\/span><\/p>\n

F<\/span>igure 2: P<\/span>rototype de Automatic Computing Engine (ACE),<\/span> con\u00e7u par Alan Turing alors que celui-ci travaille pour le <\/span>National Physics Laboratory<\/span><\/a> (1945-1948<\/span>). Ce prototype<\/span> ex\u00e9cute son premier programme en mai 1950.<\/span><\/p>\n

(Source: Alan Turings Science Museum Group Collection \u00a9 The Board of Trustees of the Science Museum)<\/span><\/p>\n

L’h\u00e9ritage<\/h2>\n

“We may\u00a0hope that machines will eventually compete with men in all purely intellectual fields\u201d (Turing 1950, p. 460). Pr\u00e8s de 70 ans plus tard, on conna\u00eet le d\u00e9veloppement de la discipline et les nombreuses applications de l’IA dans de multiples domaines. Pour ne citer qu\u2019un exemple embl\u00e9matique, en 2017 le programme AlphaGo Zero<\/a> devient le champion du monde de jeu de Go en ayant fait son apprentissage seul. Plusieurs des concepts qu\u2019Alan Turing introduit et d\u00e9veloppe ont \u00e9t\u00e9 fondateurs pour les d\u00e9buts de la discipline de l\u2019IA (McCarthy 1955<\/a>) et sont toujours en vigueur (Moor 2006<\/a>) [2].<\/p>\n

Et l’\u00e9thique dans tout \u00e7a ?<\/h2>\n

Dans son article, Alan Turing d\u00e9taille aussi les critiques qui se sont \u00e9lev\u00e9es \u00e0 propos de sa vision de cette machine qui r\u00e9fl\u00e9chit. Outre celles d\u2019ordre moral ou religieux, math\u00e9matique, technique, l\u2019une de ces critiques touche \u00e0 la question de la conscience et des \u00e9motions. Etre capable de penser, c\u2019est pouvoir s\u2019observer penser, \u00eatre conscient que l\u2019on pense soi-m\u00eame. Pour \u00eatre s\u00fbr qu\u2019une machine pense, il faudrait donc \u00eatre la machine soi-m\u00eame et se sentir penser. Et pour que la machine soit consid\u00e9r\u00e9e comme l\u2019\u00e9quivalent d\u2019un cerveau humain, il faudrait qu\u2019elle ait des pens\u00e9es mais aussi qu\u2019elle ressente des \u00e9motions (on pourrait d\u2019ailleurs ajouter qu\u2019il faudrait qu\u2019elle soit capable d\u2019imagination, de cr\u00e9ativit\u00e9, \u2026). M\u00eame si Alan Turing \u00e9carte cette critique en disant qu\u2019on n\u2019a pas besoin d\u2019\u00e9lucider les myst\u00e8res sur la conscience pour \u00e9tudier sa question initiale, on touche l\u00e0 \u00e0 un point crucial: la machine telle que la con\u00e7oit Alan Turing pourrait-elle un jour se comporter de la fa\u00e7on ci-dessus ? Etait-ce (est-ce) envisageable, souhaitable ?<\/p>\n

A l\u2019\u00e9poque, certaines personnes rejettent aussi a priori l\u2019id\u00e9e qu\u2019une machine puisse penser, \u00e0 cause des cons\u00e9quences trop terribles que son existence impliquerait, en particulier, la perte de la position de domination intellectuelle par l\u2019humain. En 2006, certains participants \u00e0 “The Dartmouth College Artificial Intelligence Conference” esp\u00e9raient que les machines restent toujours domin\u00e9es par les humains (Moor 2006<\/a>).<\/p>\n

Lors des s\u00e9minaires de ce premier semestre du Master en Sciences de l\u2019Information<\/a>, on a souvent entendu parler d\u2019\u00e9thique et de risques d\u2019ordre \u00e9thique, en particulier \u00e0 propos des th\u00e8mes ayant un lien avec l\u2019IA (d\u00e9cisions \u201cmorales\u201d \u00e0 prendre par les voitures autonomes par exemple).<\/p>\n

\"\"F<\/span>igure 3: <\/span>L\u2019apprentissage des programmes d\u2019IA pour voitures automatiques \u00e0 partir de diff\u00e9rents sc\u00e9narios: qui doit \u00eatre sacrifi\u00e9, qui doit \u00eatre \u00e9pargn\u00e9 ?<\/span><\/p>\n

(<\/span>Source<\/span>:\u00a0http:\/\/moralmachine.mit.edu\/<\/a>)<\/span><\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle a-t-elle pris trop de place dans nos soci\u00e9t\u00e9s, lui confie-t-on trop de t\u00e2ches ? Ou au contraire, peut-on maintenant concevoir de pousser le d\u00e9veloppement des programmes pour qu\u2019ils acqui\u00e8rent aussi des capacit\u00e9s leur permettant d\u2019adopter d\u2019eux-m\u00eames un comportement \u00e9thique ?<\/p>\n

Alan Turing \u00e9tait certainement un scientifique g\u00e9nial et un visionnaire dans son domaine, n\u00e9anmoins dans cet article de 1950, il soul\u00e8ve peu lui-m\u00eame les limites et d\u00e9rives possibles de son sujet d\u2019\u00e9tude. Peut-\u00eatre \u00e9tait-ce encore trop t\u00f4t: \u201cWe can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done\u201d (Turing 1950, p. 460) \u2026 mais il est temps maintenant de r\u00e9concilier potentialit\u00e9s de l\u2019IA et risques \u00e9thiques pour nos soci\u00e9t\u00e9s.<\/p>\n

Notes<\/b><\/h2>\n

[1] On choisit d\u2019utiliser ici et dans la suite l\u2019expression \u201cmachine learning\u201d plut\u00f4t que \u201capprentissage automatique\u201d.<\/p>\n

[2] En 1956, eut lieu “The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”, initiative reconnue comme fondatrice pour le lancement de la recherche en IA. Il reste peu de trace des r\u00e9sultats de ce projet, hormis un document de pr\u00e9sentation du projet (McCarthy 1955<\/a>). En 2006 s\u2019est d\u00e9roul\u00e9e “The Dartmouth College Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years” (Moor 2006<\/a>), dont l\u2019un des objectifs \u00e9tait de c\u00e9l\u00e9brer les 50 ans du “Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”.<\/p>\n

Bibliographie<\/h2>\n

McCarthy, John, Minsky, Marvin L., Rochester, Nathaniel et Shannon, Claude, E., 1955. A proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955. Disponible \u00e0 l\u2019adresse: http:\/\/jmc.stanford.edu\/articles\/dartmouth\/dartmouth.pdf<\/p>\n

Moor, James, 2006. The Dartmouth College Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years, AI Magazine.<\/i> Vol. 27, n\u00b0 4, pp. 87-91. Disponible \u00e0 l\u2019adresse: https:\/\/pdfs.semanticscholar.org\/d486\/9863b5da0fa4ff5707fa972c6e1dc92474f6.pdf<\/p>\n

Turing, A. M., 1950. I.- Computing machinery and intelligence. Mind, <\/i>a quarterly review of psychology and philosophy<\/i>. Vol. LIX, N\u00b0236, pp. 433-460. ISSN 0026-4423. Disponible \u00e0 l\u2019adresse: https:\/\/academic.oup.com\/mind\/article\/LIX\/236\/433\/986238<\/p>\n

R\u00e9f\u00e9rences suppl\u00e9mentaires<\/h2>\n

ALBERT, Sophie, BEN-ZEEV, Nimrod, BOUAZZAOUI, Oumaima, et DRUEY, Guy, 2018. S\u00e9minaire\u202f: <\/em>Machine Learning<\/em> [pr\u00e9sentation Prezi]. Support de cours\u00a0: Cours s\u00e9minaires, Master en Sciences de l\u2019information, Haute \u00e9cole de gestion de Gen\u00e8ve. 23 novembre 2018. [Consult\u00e9\u00a0le 16 d\u00e9cembre\u00a02018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse: https:\/\/prezi.com\/view\/aCUJlKzQT3Djz0uj5gjV\/<\/a>.<\/p>\n

European Group on Ethics in Science and New Technologies, European Commission, 2018. Statement on <\/i>Artificial Intelligence, Robotics and \u2018Autonomous\u2019 Systems<\/i> [en ligne]. Brussels: European Union. ISBN: SBN 978-92-79-80329-1. [Consult\u00e9 le 16 d\u00e9cembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse: http:\/\/ec.europa.eu\/research\/ege\/pdf\/ege_ai_statement_2018.pdf<\/a><\/p>\n

KISSINGER, Henry, 2018. Comment les Lumi\u00e8res finissent. <\/em>Le D\u00e9bat<\/i><\/em>. <\/em>Novembre-d<\/em>\u00e9cembre 2018. <\/em>2018\/5, n\u00b0202, pp. 81-86.<\/em><\/p>\n

(\u201cComment d\u00e9finir la conscience dans un monde de machines ?\u201d)<\/i><\/p>\n

Trois lois de la robotique. In: Wikip\u00e9dia [en ligne]. Derni\u00e8re modification de cette page le 10 d\u00e9cembre 2018 \u00e0 15:59. https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Trois_lois_de_la_robotique#De_la_possibilit%C3%A9_d’appliquer_des_lois_%C3%A0_une_intelligence<\/a> [consult\u00e9e le 16 d\u00e9cembre 2018].<\/p>\n

(<\/i>L<\/i>es <\/i>lois de la robotique telles qu’\u00e9nonc\u00e9es par Isaac Isamov, auteur de science-fiction, et qui s\u2019appliquent aux robots de ses romans.<\/i>)<\/i><\/p>\n

Remerciements<\/h2>\n

Ce billet de blog a pour point de d\u00e9part le s\u00e9minaire sur le machine learning donn\u00e9 le 23 novembre 2018 \u00e0 la HEG par des \u00e9tudiant-e-s du Master en Sciences de l\u2019Information (Albert 2018). Je remercie Sophie Albert, Oumaima Bouazzaoui, Guy Druey, et tout particuli\u00e8rement Nimrod Ben-Zeev pour leur pr\u00e9sentation et l\u2019int\u00e9r\u00eat qu\u2019ils ont suscit\u00e9 en moi pour le sujet. Je remercie \u00e9galement Magali Pittet et d\u2019autres camarades du Master qui ont abord\u00e9 des questions d\u2019ordre \u00e9thique lors de leur s\u00e9minaire.<\/i><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Les fondements (ou “jeu” pense donc je suis …) C’est \u00e0 Alan Turing que l\u2019on doit d\u2019avoir \u00e9nonc\u00e9 les fondations du machine learning [1], branche de l\u2019intelligence artificielle (IA). 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