Cours : Intelligence Artificielle et Vie Artificielle



L'intelligence et la vie artificielle sont nées de l'intérêt porté aux machines, à partir de 1930-1940, lorsque celles-ci ont commencé à se complexifier au point de pouvoir reproduire certains comportements humains (par exemple, imitation d'intelligence) ou certaines propriétés de la Vie biologique (par exemple, autoreproduction). Le développement de l'ordinateur laissait entrevoir d'énormes possibilités d'observation et d'utilisation de la complexité, ouvrant un vaste et vierge champ de recherche dont nous constatons au quotidien les avancées (ici même, par exemple).

Naissance de l'Intelligence Artificielle

Le puissant stimulant qu'était la guerre mondiale, pour le développement des systèmes d'armement, de cryptographie, de robotique, a amené de nombreux chercheurs à se familiariser au contact et aux échanges avec la machine. Trois perspectives de recherches se développaient en parallèle, en Intelligence artificielle :

La cybernétique, avec Norbert Wiener (1944 et 1948). Ce chercheur intégra dans la machine un processus de rétroaction qui permettait à celle-ci de s'auto-évaluer et s'auto-modifier. Dans le principe, cette possibilité de gouvernance de la machine sur elle-même (d'où le terme cybernétique - qui n'a pas de rapport à priori avec les cyborgs ou le cyber espace) l'a amené à acquérir une certaine autonomie et une faculté d'adaptation, deux qualités que l'on prêtait volontiers exclusivement aux être vivants.

L'intelligence artificielle procédurale et symbolique, basée sur les théories de l'information. A partir des années 1950, Shannon et Weaver (1948) établissent une théorie de l'information qui va bouleverser les conceptions de nombreuses disciplines, y compris au sein des sciences humaines. Tandis que cette théorie amène le passage du béhaviorisme à la psychologie cognitive, elle fournit un modèle explicatif et descriptif de toute communication. Selon ces auteurs, l'information naît et transforme l'environnement en étant premièrement émise par un émetteur. Le message est transformé puis suit un canal d'information pour être à nouveau transformé et interprété par le récepteur. Au fur et à mesure que l'ordinateur se complexifie, le traitement de l'information fait de même, on voit apparaître dans les programmes des procédures appelant ou se servant des données, organisées de manière hiérarchique. Cette approche a notamment inspiré les conceptions modulaires cognitives de la pensée humaine et particulièrement de la mémoire.

La robotique, en parallèle à ces approches, se développe d'abord dans un but purement utilitaire. Avec l'évolution de l'ordinateur qui en devient le fer de lance, les machines, d'abord de puissantes mais simples machines à calculer bourrées de transistors, se transforment peu en peu en outils sophistiqués avec l'aide des circuits imprimés, capables de traiter l'information avec une logique implacable et une rapidité incroyable. Qui plus est, l'approche procédurale (programmes constitués de procédures algorithmiques menées et déclenchées par un programme superviseur) se révèle apte à traiter les symboles et les représentations : l'ordinateur se met donc à mimer l'intelligence humaine, et des chercheurs comme Newell et Simon (1956) vont organiser leurs machines afin qu'elles soient dotées de capacités de raisonnement, produisant ainsi des connaissances à partir d'un système de représentations (comme la mémoire), cette information étant traitée et transformée par le cœur du système (mimant le fonctionnement cognitif, ou au moins des aspects de celui-ci).

L'avancée des machines et de l'ordinateur

Théorie des systèmes et auto-organisation

A partir des années 1960, et conjointement, ces trois approches vont permettre de développer des machines-ordinateurs de plus en plus complexes, capables de simuler certains aspects de la psyché humaine. En parallèle, l'idée selon laquelle chaque système interagit avec l'environnement, et dispose d'une organisation spécifique et stable, va permettre de faciliter les comparaisons entre divers systèmes et à divers niveau de complexité et d'organisation. Ainsi, l'ordinateur est un système, de même que le sont chacune de nos cellules, de même que l'est à une échelle supérieure, notre cerveau, tout comme le sont des pays ou un groupe d'individu. Il va devenir possible de comparer l'organisation des systèmes qui jusque là, nous paraissait relativement étrangers entre eux, en se basant sur l'idée selon laquelle tout système traite de l’information, et ce en présentant des similitudes avec tous les autres systèmes.

Encore plus intéressantes sont les similitudes entre les systèmes ordinateur et cerveau : tout deux dotés d'unités élémentaires de traitements, ils intègrent et transforment l'information grâce à un réseau structuré et stable dans le temps. De plus en plus, on va considérer l'ordinateur et le cerveau comme de proches parents, sur le point de vue systémique. Néanmoins, l'approche procédurale et exclusivement logique connaitra des limites dans cette parenté : si l'ordinateur se montre capable d'une logique formelle indiscutable et d'une rapidité et réussite d'exécution dans des problèmes de raisonnement, il est encore bien loin d'égaler les performances de l'homme pour des fonctions que nous considérons à priori comme simples : marcher, parler, lire...

Connexionnisme

De nouvelles approches intéressantes voient le jour avec l'étude des réseaux distribués, dans lesquels l'imitation du cerveau par l'ordinateur, se retrouve au niveau structurel de base : une multitude d'agents vont permettre de traiter l'information complexe en un temps bref grâce à des techniques d'apprentissage du réseau : Chaque unité se conduit comme un neurone, transmet le message lorsqu'il est excité et renforce ses connexions à chaque utilisation. Plusieurs variantes vont naître de cette approche connexionniste, qui donneront d'excellents résultats en matière d'apprentissage, de reconnaissance du langage ou d'une image, dans le traitement de problèmes de fond à nature statistique (logique floue), mais également en terme de robustesse structurelle et fonctionnelle.

La vie artificielle

Sans forcément évoquer le concept de l'intelligence, l'ordinateur constitue également un outil puissant pour explorer, tester, simuler les composants essentiels de la vie. Le développement de la vie artificielle a permis de dégager et d'illustrer des concepts telle que redondance et formation spontanée d'un niveau d'organisation supérieur, évolution et homéostasie, dont l'importance atteint et inspire les sciences cognitives et également la psychologie. Pour exemple, le simple petit jeu de la vie construit par John Conway (1970) montre comment peuvent apparaitre des structures élégantes et d'un niveau d'organisation supérieur à celui des seuls et simples éléments codés (programmés) : à partir d’éléments unitaires auxquels on applique des règles simples, de véritables formes évoluées peuvent naître spontanément de l'interaction de ces éléments. Cette auto-organisation donne un excellent aperçu des possibilités d'un système multi-agent, peut-être capable de générer, par exemple la conscience à partir des éléments simples que sont les neurones. En ce sens, la Vie artificielle nous pousse à reconnaitre que les fonctions cognitives peuvent émerger de la dynamique cérébrale constituée des agents simples que sont les neurones, lesquels obéissent à des règles de fonctionnement également simples, que "l'esprit de l'homme n'est ni dans l'âme, ni dans le cerveau : il est ce cerveau en fonctionnement, la dynamique globale qui se dégage de l'ensemble cérébral, à la seule condition que le cerveau soit actif, vivant." (Desbrosses, 2011).