Les réalisations transformatrices de l’apprentissage profond ont conduit plusieurs chercheurs à se demander : « L’IA peut-elle penser comme un humain ?

Dans une perspective, Athanassios S. Fokas se penche sur une question d’actualité : celle de savoir si l’intelligence artificielle (IA) peut atteindre puis dépasser le niveau de la pensée humaine. L’article est publié dans la revue Nexus PNAS.

Généralement, les chercheurs ont cherché à mesurer la capacité des modèles informatiques à atteindre des objectifs complexes, comme gagner une partie de Go ou mener une conversation qui semble suffisamment humaine pour tromper un interlocuteur. Selon Fokas, cette approche présente une limite méthodologique clé. Toute IA devrait être testée sur tous les objectifs humains imaginables avant que quiconque puisse prétendre que le programme pense aussi bien qu’un humain.

Des méthodologies alternatives sont donc nécessaires. De plus, l’approche « objectif complexe » ne prend pas en compte les caractéristiques de la pensée humaine, telles que l’émotion, l’expérience subjective ou la compréhension.

De plus, l’IA n’est pas véritablement créative : l’IA ne peut pas établir de liens entre des sujets très disparates, en utilisant des méthodes telles que la métaphore et l’imagination, pour arriver à des résultats nouveaux qui n’ont jamais été des objectifs explicites.

Les modèles d’IA sont souvent conceptualisés comme des réseaux de neurones artificiels, mais la pensée humaine ne se limite pas aux neurones ; la pensée implique le corps tout entier et de nombreux types de cellules cérébrales, telles que les cellules gliales, qui ne sont pas des neurones.

Fokas soutient que les calculs reflètent une petite partie de la pensée consciente et que la pensée consciente elle-même n’est qu’une partie de la cognition humaine. Un immense travail inconscient se déroule en coulisses. Fokas conclut que l’IA est loin de surpasser les humains en pensée.

Fourni par PNAS Nexus