# D’où vient l’idée d’intelligence artificielle?

Date: 2019-03-04 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/d-ou-vient-l-idee-d-intelligence-artificielle/

**Answer:** L’idée d’une machine pensante est bien plus ancienne que l’ordinateur : elle va des mythes grecs de serviteurs fabriqués aux automates à mécanisme d’horlogerie, en passant par les récits médiévaux, jusqu’aux philosophes qui soupçonnaient que le raisonnement était une forme de calcul. Les notes d’Ada Lovelace de 1843 sur la machine analytique de Babbage et l’article d’Alan Turing de 1950 ont fait de ce vieux rêve une question que des ingénieurs pouvaient réellement mettre à l’épreuve.

Les gens imaginaient des esprits artificiels des milliers d’années avant que quiconque branche un circuit. Les récits anciens nous ont donné des serviteurs fabriqués et des statues qui prenaient vie. D’habiles constructeurs ont fabriqué des figures mobiles qui semblaient vivantes. Des philosophes se sont demandé si la pensée elle-même pouvait suivre des règles, comme l’arithmétique. Quand les premiers ordinateurs sont apparus, ils sont arrivés dans un monde qui avait déjà une longue liste d’espoirs et de craintes à propos des machines qui pensent.

Connaître cette histoire est utile en ce moment. Le mois dernier, OpenAI a présenté GPT-2, un programme qui écrit des paragraphes étonnamment fluides, et les manchettes ont vite fait appel à de très vieilles images : le serviteur obéissant, la créature qui échappe à son créateur. Ces images viennent de quelque part, et voir d’où aide à juger l’actualité avec plus de recul.

## Mythes et légendes : des esprits faits à la main

La mythologie grecque avait déjà des aides artificiels. On disait qu’Héphaïstos, le forgeron des dieux, avait fabriqué des servantes d’or, et le sculpteur Pygmalion est tombé amoureux d’une statue, Galatée, qui a pris vie. Les récits médiévaux ont ajouté des versions plus sombres : des alchimistes qui tentaient de faire croître une minuscule personne artificielle (l’homoncule attribué à Paracelse) et le Golem, une figure animée par le rabbin Judah Loew.

La fiction a fait vivre le thème. *Frankenstein* de Mary Shelley demande ce qu’un créateur doit à l’être qu’il crée. La pièce *R.U.R.* (*Rossum’s Universal Robots*) de Karel Čapek a mis sur scène des travailleurs artificiels fabriqués en usine.

Remarquez ce que ces histoires ont en commun : l’être artificiel est soit un serviteur parfait, soit une menace. Ce couple d’attentes façonne encore la réaction des gens devant chaque nouveau résultat en IA.

## Les automates : des machines qui avaient l’air vivantes

Des constructeurs ont aussi fabriqué de vrais appareils. Des écrits décrivent des figures mécaniques d’apparence humaine réalisées par Yan Shi dans la Chine ancienne et par Héron d’Alexandrie dans le monde grec. En 1206, l’ingénieur al-Jazari a décrit des automates dont on pouvait modifier le comportement, un premier indice de la programmation.

Ces machines ne pensaient pas. Elles obéissaient à des engrenages, à de l’eau, à des poids et à des cames. Elles ont pourtant enseigné une leçon importante : quelque chose peut *avoir l’air* intelligent tout en exécutant une routine fixe. Gardez cela en tête; cela revient dans chaque chapitre de l’histoire de l’IA.

## Les philosophes : le raisonnement est-il une forme d’arithmétique?

Un autre courant de pensée se demandait de quoi la pensée est faite. Raymond Lulle (1232-1315), philosophe de Majorque, a conçu des machines logiques destinées à combiner mécaniquement des vérités de base. Gottfried Wilhelm Leibniz, des siècles plus tard, rêvait d’une langue universelle dans laquelle on pourrait trancher les débats par le calcul. Thomas Hobbes l’a dit sans détour dans le *Léviathan* (1651) : la raison n’est « rien d’autre que du calcul ».

Voici cette idée dans un petit tableau, avec un exemple classique :

| Étape | Version qui suit des règles |
|---|---|
| Fait 1 | Tous les humains sont mortels |
| Fait 2 | Socrate est un humain |
| Règle | Si X est un humain et que tous les humains sont mortels, alors X est mortel |
| Résultat | Socrate est mortel |

Si la pensée pouvait se décomposer en étapes de ce genre, une machine pourrait les accomplir. Cet espoir a animé une grande partie de la recherche en IA du XXe siècle.

## Lovelace et Turing : du rêve au test

En 1843, Ada Lovelace a traduit une description, rédigée par l’ingénieur turinois Luigi Menabrea, de la machine analytique de Charles Babbage, une machine à calculer programmable qui a été conçue, mais jamais construite, et elle y a ajouté de longues notes de son cru. Elle a vu que la machine fonctionnait comme le métier Jacquard, qui tissait des motifs à partir de cartes perforées, et a deviné qu’elle pourrait traiter d’autres symboles que des nombres, même des notes de musique. Elle a aussi tracé une limite nette; selon ses mots : « La machine analytique n’a aucunement la prétention de créer quoi que ce soit. » Elle ne pouvait faire que ce que les gens savaient lui ordonner.

En 1950, le mathématicien britannique Alan Turing lui a répondu directement. Son article « Computing Machinery and Intelligence » s’ouvre sur la question « Les machines peuvent-elles penser? », la remplace par un jeu pratique de questions tapées au clavier (qu’on appelle aujourd’hui le test de Turing) et dresse la liste des objections, dont une qu’il a nommée d’après lady Lovelace. Il a aussi proposé de construire une « machine-enfant » et de lui faire suivre un apprentissage, au lieu de programmer un esprit adulte achevé. En 1956, un atelier d’été au Dartmouth College a donné son nom au domaine.

> **À essayer :** choisissez une histoire que vous connaissez sur un être artificiel (un film, un mythe, un roman). Notez si elle traite la machine comme un serviteur, une menace ou autre chose, puis cherchez le même cadrage dans un article sur l’IA paru cette semaine.

## Que nous apprennent les mythes anciens et les premières machines sur l’IA d’aujourd’hui?

D’abord, ils montrent que les attentes précèdent la technologie. Quand un système comme GPT-2 écrit un paragraphe convaincant, les gens ont tendance à le ranger dans les vieilles cases du serviteur ou du monstre. Une question plus posée est plus utile : que fait réellement ce système, et où échoue-t-il?

Ensuite, les automates nous préviennent que l’apparence n’est pas la compréhension. Une figure à mécanisme d’horlogerie peut sembler vivante; un programme peut sembler comprendre. Les chercheurs débattent encore de la part de compréhension dans les logiciels de langage d’aujourd’hui et de la part de simple imitation très habile de régularités, et la réponse honnête, c’est que cela dépend de la tâche.

Enfin, l’objection de Lovelace mérite toujours d’être posée. Les systèmes modernes apprennent des régularités à partir de grandes quantités de données au lieu de suivre des étapes écrites à la main; ils peuvent donc produire des choses que personne ne leur a explicitement dit d’écrire. Savoir si cela revient à créer quelque chose est une question légitime à garder ouverte, et une bonne question à poser devant chaque démonstration d’IA que vous verrez.

## Sources

- Sketch of the Analytical Engine Invented by Charles Babbage, with notes by the translator (Ada Lovelace): https://www.fourmilab.ch/babbage/sketch.html
- Computing Machinery and Intelligence: https://redirect.cs.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf
- History of artificial intelligence: https://web.archive.org/web/20190301000000/https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence