En 1956, des Américains annoncent pouvoir programmer l'intelligence humaine. L'auteur étudie ce dossier, avec ses succès et ses échecs 40 ans après. Une histoire de l'émergence de l'intelligence artificielle à partir de la philosophie, des mathématiques, de la psychologie et de la neurologie. Devrons-nous un jour partager le monde avec des objets plus intelligents que nous ?

A la recherche de l'intelligence artificielle

Durant l'été 1956, de jeunes savants américains déclarèrent que toute forme d'apprentissage, toute manifestation d'intelligence pouvaient, en principe, être décrites de manière suffisamment précise pour qu'on puisse construire une machine capable d'en faire une simulation. Quarante ans plus tard, le domaine de recherche de l'intelligence artificielle s'est considérablement étendu. Fondé sur une enquête fouillée auprès des protagonistes de cette aventure (Marvin Minsky, Herbert Simon, Allen Newell...), l'ouvrage de Daniel Crevier mêle histoire des idées, histoire des techniques et business. Il retrace les extraordinaires succès de l'intelligence artificielle (systèmes experts, robotique...) comme ses échecs (formalisation du langage, apprentissage). Il montre enfin comment cette étonnante histoire est aussi celle des progrès lents mais décisifs de la connaissance du mécanisme de la pensée humaine.

à la recherche de l'intelligence artificielle

Dans des activités autres que la pensée purement logique, nos esprits fonctionnent beaucoup plus rapidement que n'importe quel ordinateur mais conçu.

La reconnaissance et l'association des modèles constituent le cœur de notre pensée. Ces activités impliquent des millions d'opérations menées en parallèle, en dehors du champ de notre conscience. Si l'IA semblait frapper un mur de briques après quelques victoires rapides, il l'a fait en raison de son incapacité à imiter ces processus.

Le paradoxe profond découvert par la recherche sur l'IA: la seule façon de gérer efficacement des problèmes très complexes est de s'éloigner de la logique pure ... La plupart du temps, atteindre la bonne décision nécessite peu de raisonnement ... , ce n'est pas le raisonnement: il s'agit de savoir ... le raisonnement prend du temps, alors nous essayons de le faire aussi rarement que possible. Au lieu de cela, nous stockons les résultats de notre raisonnement pour référence ultérieure.

La perspicacité à la racine de l'intelligence artificielle était que ces "bits" (manipulés par les ordinateurs) pouvaient tout aussi bien se tenir en tant que symboles pour les concepts que la machine combinerait par les règles strictes de la logique ou les associations plus lâches de la psychologie.

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