Voici quelques moments marquants dans l’histoire de l’intelligence artificielle (IA), alors qu’un ordinateur a réussi à avoir le dessus sur l’humain… au jeu!
1997 – Deep Blue, maître des échecs
Développé par IBM au début des années 1990, Deep Blue est un superordinateur conçu pour aider à la prise de décision en médecine, en finance et en éducation.
Grâce à ses capacités mathématiques et algorithmiques, Deep Blue bat le champion du monde d’échecs d’alors, Garry Kasparov, après avoir perdu contre lui un an plus tôt. Notons que l’ordinateur aux applications multiples est capable de calculer 200 millions de coups par seconde.
Le saviez-vous? Les créateurs de Deep Blue n’étaient pas joueurs d’échecs. Cette victoire fut bien celle de l’informatique et des mathématiques.
2011 – Watson, champion de Jeopardy
Le superordinateur lancé par IBM dans les années 2000 bat ses concurrents humains au jeu télévisé Jeopardy! après avoir absorbé 200 millions de pages d’encyclopédies, de dictionnaires, d’articles, de livres, etc.
Mais Watson ne fait pas que jouer à Jeopardy. Il peut assimiler des données propres à divers domaines, des hôpitaux aux banques en passant par les cabinets d’avocats, afin d’aider à résoudre des problèmes précis. Quelque 500 entreprises en démarrage l’ont acheté et adapté à leurs besoins.
Le superordinateur est programmé non seulement pour analyser des données, mais aussi pour reconnaître des mots, des images, émettre des prédictions et même identifier les émotions ou converser, en décodant le langage et le ton de son interlocuteur. Watson opère désormais en plusieurs langues, dont le français.
À propos de l’IA, voici comment le responsable du projet Watson chez IBM, Rob High, entrevoit les choses : « Il ne s’agit pas de répliquer l’humain. Ce ne serait pas forcément utile de le faire. Ce qui l’est en revanche, c’est de reconnaître les limites de l’humain. »
Le saviez-vous? Watson a été conçu en grande partie au Québec, dans l’usine IBM de Bromont, notamment 2000 de ses composantes, dont tous ses microprocesseurs.
2016 – AlphaGo
Conçu par DeepMind (Google), AlphaGo est un algorythme qui a réussi, en 2016, à gagner au jeu de go contre l’un des meilleurs joueurs du monde grâce à l’apprentissage par renforcement. Programmer un ordinateur pour jouer au go serait particulièrement complexe, plus que pour jouer aux échecs notamment, puisque le nombre de combinaisons possibles est beaucoup plus élevé.
Sortie en 2017, la dernière version d’AlphaGo — très puissante — apprend sans données humaines, en jouant contre elle-même grâce à son réseau de neurones artificiels.
Le saviez-vous? En 2017, les créateurs d’AlphaGo ont annoncé qu’ils s’installeraient à Montréal. Les chercheurs de DeepMind croient que la méthode utilisée dans la dernière version d’AlphaGo pourrait avoir des applications dans divers domaines, notamment dans la réduction de la consommation d’énergie ou la conception de nouveaux matériaux.
Test de Turing : mesurer l’intelligence artificielle
Dans le but de mesurer l’intelligence d’une machine, l’Anglais Alan Turing a imaginé en 1950 un test basé sur la capacité de l’« intelligence artificielle » de l’époque à imiter la conversation humaine. Le test du nom de son créateur consiste à isoler dans une pièce une personne (l’évaluateur) munie d’un ordinateur qui lui permettra de communiquer avec un autre humain et l’IA à tester. Dans cette confrontation verbale à l’aveugle, l’évaluateur doit déterminer si les réponses à ses questions proviennent de l’humain ou de l’IA, qui recourent tous deux à une sémantique d’apparence humaine. Lorsque plus de 30 % des évaluateurs sont incapables de déterminer si les réponses sont de l’humain ou de l’ordinateur, c’est ce dernier qui est reconnu gagnant. Son intelligence est alors considérée comme étant comparable à la nôtre.
On peut se surprendre que ce test hypersimple soit encore utilisé de nos jours alors que l’IA telle que nous la connaissons aujourd’hui n’a plus grand-chose en commun avec celle d’il y a presque 70 ans. Il semble en effet qu’aucune solution plus sophistiquée ne soit encore en mesure de le remplacer, ce qui ne le place toutefois pas à l’abri des critiques. La principale faiblesse qu’on lui reproche repose sur le jugement humain et non sur une définition scientifique de l’intelligence. Ajoutons que des chercheurs ont démontré récemment comment des ordinateurs avaient réussi à l’emporter en « boguant ». Disons qu’une nouvelle solution innovante, en phase avec les dernières avancées en IA, sera plus que bienvenue.
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