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17 fevrier 2011
par Jean-Paul Baquiast et Christophe Jacquemin

Le match Watson/humains
dans le jeu Jeopardy!
Ce que l'on pourrait en conclure concernant l'intelligence artificielle

Dans notre présentation du livre de Martin Ford, The Lights in the Tunnel [voir notre rubrique Biblionet], nous insistions sur son argument principal : une grande majorité des travailleurs actuels, quels que soient leurs professions et leurs grades, seront remplacés dans les prochaines décennies par des applications de l'Intelligence artificielle, des automatismes et de la robotique. Et contrairement à ce que l'on croit, les personnes les plus menacées seront celles qui font aujourd'hui appel aux formes élaborées de la compréhension du langage naturel et du jugement, en s'appuyant sur des quantités considérables de connaissances accumulées aussi bien dans leurs cerveaux que dans les sources de documentation qu'ils utilisent.

Dans un premier temps, on cite en exemple les documentalistes qui répondent, notamment par téléphone ou en ligne, aux questions posées par des clients. Une bonne partie des centres serveurs qui avaient été créés ces dernières années dans des pays à bas salaires sont en train de disparaître, du fait du relais pris par des systèmes d'intelligence artificielle, fonctionnant sur le mode du système-expert. Mais la contagion ne risque-t-elle pas de s'étendre très rapidement à de nombreuses professions où l'expertise repose en grande partie sur la consultation d'informations mémorisées, fussent-elles complexes : médecins, avocats, enseignants ?

Aujourd'hui, chacun peut en faire l'expérience en consultant les bases de données immenses, en nombre et en contenus, qui constituent la puissance cognitive d'entreprises à moteurs de recherche telles que Google. Des algorithmes de plus en plus efficaces permettent au moteur de comprendre rapidement le sens des questions posées et d'offrir les réponses statistiquement les plus appropriées, même si ces questions sont ambiguës ou partielles. Le moteur n'invente évidemment rien de nouveau ce faisant. Il s'appuie sur les références qui ont été accumulées sur des centaines de serveurs répartis, qu'il peut consulter en quelques dixièmes de seconde. Les réponses mentionnent en premier lieu les sites ou données les plus consultées.

On peut le constater à propos de ce que les chercheurs en Intelligence artificielle ont appelé "le paradoxe Paris Hilton". Si l'on tape ce terme sur Google, on obtient une dizaine de réponses concernant la star (photo). Il n'est fait mention de l'hôtel Hilton à Paris qu'au 12e ou 15e rang. Ceci tient au fait que les questions sont principalement posées par des Américains connaissant la star et ne s'intéressant qu'épisodiquement à l'hôtel parisien. Si cependant un processus de recherche plus performant était utilisé par Google ou par un autre système de question-réponse professionnel, il aurait pu déduire d'un certain nombre de connaissances plus subtiles accumulées à propos du sujet posant la question que c'était l'adresse de l'hôtel que ce dernier cherchait.

Ce sont de telles performances que prétendent accomplir les responsables du mega système-expert géré par l'ensemble de super-ordinateurs IBM baptisé "Watson", en honneur du fondateur de la firme. L'actualité s'est beaucoup intéressée au match qui vient d'opposer ce système aux gagnants d'un jeu intitulé "Jeopardy!", très populaire aux Etats-Unis. Après plusieurs épisodes suivis de près par les médias (fortement orchestrés par les relations publiques d'IBM), Watson vient de l'emporter sur ses concurrents humains. Il s'agissait de faire face à des questions lourdes d'ambiguïtés, avec la meilleure pertinence et dans les meilleurs délais.

 


Jeopardy! : Watson l'a emporté haut la main sur ses concurrents humains
Voir la vidéo de la rencontre

Le match se déroulait en deux manches et opposait le superordinateur Watson à deux opposant de poids : Ken Jennings, détenteur du record du plus grand nombre de victoires consécutives au Jeopardy! (74), et Brad Rutter, gagnant du plus gros gain à ce jeu.

Le premier match, diffusé le 14 février dernier, a été sans appel : 4.800 $ pour Jennings, 10.400 $ pour Rutter, et 35.734 $ pour Watson, grâce notamment à deux bonnes réponses aux questions bonus qui rapportaient plus d'argent.

Bien que Watson a été mené durant la seconde manche, il finira par la remporter avec 77.147 $, devant Jennings avec 24.000 $ et Rutter avec 21.600 $.

Sur les 94 réponses données par Watson, il ne s'est trompé que neuf fois. Le programme s'est abstenu de répondre à 26 occasions, n'étant pas assez sûr de lui pour tenter sa chance (il avait pourtant la bonne réponse dans 5 de ces cas, soit 19,2 %).

Avec cette compétition, Watson remporte un million de dollars, qu'IBM a reversé à des œuvres caritatives.

 

Pour préparer Watson à l'épreuve, les chercheurs et ingénieurs d'IBM(1) ont entré dans le système, pendant des semaines (voire des mois), des données de toutes sortes susceptibles de répondre avec le plus de pertinence et le plus de rapidité possibles aux types de questions posées par les humains dans le jeu Jeopardy!. La base de données, qui inclue des millions de documents - par exemple les archives du New York Times, la Bible…, des dictionnaires, thesaurus, encyclopédies (y compris l'intégralité de Wikipedia et l'Internet Movie Database) - occupe quatre téra-octets sur les disques durs du superordinateur Watson.

Progrès apportés par Watson

C'est sur la base de ces informations que s'applique la technologie de question-réponse développée par IBM. Elle ne paraît pas très différente de celle utilisée par les systèmes IBM joueurs d'échecs. Face à une occurrence nouvelle imposée par le partenaire humain, l'ordinateur recherche, parmi les milliers ou centaines de milliers de réponses possibles qu'il a mémorisées, celle qui paraît la plus adaptée.

Les performances obtenues sont impressionnantes. De plus les domaines intéressés pourraient être étendus indéfiniment, en fonction des capacités de mémorisation du système et de la variété des expertises qui seraient rassemblées. IBM est donc légitime à prétendre que Watson ou ses successeurs pourront progressivement s'investir dans tous les champs du savoir, à condition encore une fois que les actuels détenteurs des compétences acceptent de les charger dans le système. Relations publiques obligeant, IBM insiste évidemment sur le fait que ces experts ne seront pas dépossédés de leur rôle social. Ils seront seulement sollicités à un niveau supérieur, leur permettant d'appliquer les ressources de leurs cerveaux à des questions non triviales.

Ceux qui ont connu le début de l'utilisation des systèmes-experts retrouveront les inquiétudes ressentis par les experts de l'époque, face à l'éventualité de se voir remplacer par de tels systèmes dans certains professions supposant, comme par exemple la médecine, la formulation de diagnostics à partir de milliers de données précédemment mémorisées par la profession.
En fait, à l'époque, les craintes des professionnels les plus avertis se sont apaisées, compte tenu des faibles performances des «moteurs d'inférence» utilisés par les systèmes experts. Ceux-ci ne se sont généralisés que dans les systèmes où le champ des questions-réponses restait limité (comme dans les annuaires téléphoniques en ligne) ou dans ceux supportant une grande approximation, que l'utilisateur peut corriger lui-même. C'est le cas des moteurs de recherche modernes, Google et autre Yahoo.

Il est indéniable qu'en ce qui concerne les performances, Watson se rapproche beaucoup plus de celles déployées par les humains, y compris dans le langage courant. Avec ce qui semble être une grande aisance, il "comprend" des questions posées en langage naturel, c'est-à-dire sans l'obligation de respecter des formalismes permettant au système de ne pas s'égarer dans des voies adjacentes inutiles. Il peut fournir des réponses faisant appel à diverses sortes de données non structurées, documents ou discours. Il met en oeuvre une grande variété de méthodes d'analyses permettant d'évaluer la façon dont les réponses qu'il propose répondent aux questions. Et tout ceci, répétons-le, à grande vitesse, ce qui lui permet de satisfaire à l'une des contraintes du jeu : actionner une sonnerie annonçant la réponse avant le partenaire humain.

Une forme avancée d'Intelligence augmentée

On peut donc considérer que Watson est une forme non pas d'Intelligence artificielle (Artificial Intelligence) mais d'Intelligence augmentée (Intelligence Augmentation). Dans le premier cas, l'Intelligence artificielle incarne l'ambition de simuler le fonctionnement intelligent du cerveau humain incorporé, y compris dans des tâches comme l'imagination ou l'invention (poser des questions plutôt que répondre à des questions). Dans le second cas, l 'Intelligence augmentée s'efforce de rassembler et confronter les connaissances de nombreux esprits distingués dans leurs disciplines.

Même si, outre le recueil d'un nombre illimité de connaissances, elle permet la mise en oeuvre de capacités d'inférence propres - voire supérieure - à celles de l'esprit humain, l'Intelligence augmentée telle que celle de Watson semble intrinsèquement incapable de répondre aux questions bien plus complexes que se pose ou se posera l'Intelligence artificielle.

Reste à savoir si Watson nous éclaire en quoi que ce soit sur le fonctionnement effectif des cerveaux humains, y compris de ceux manifestement très "robotisés" des compétiteurs attirés par le jeu Jeopardy!. Nous employons ici ce mot "robotisés" en ce sens que ces humains, comme tous ceux participant à ces sortes de "quizz", quelles que soient leurs grandes qualités en termes de mémorisation ou d'association, sont sans doute loin de pouvoir aborder avec beaucoup de valeur ajoutée les grandes questions que se posent la science, la philosophie ou la création artistique. Ceci étant, ils font l'admiration justifiée de leurs contemporains par l'étendue de leurs connaissances et leur alacrité intellectuelle.

Or comment fonctionne leur cerveau ? Watson peut-il nous éclairer en quoi que ce soit à cet égard ?
On peut en douter. Les cerveaux de ces humains ont enregistré un grand nombre de données, qu'ils peuvent restituer sur demande. Mais les bases neurales de leurs systèmes de mise en mémoire, d'association, de recherche et de restitution sont sans doute bien plus complexes que ne le sont les mémoires informatiques de Watson. Quoi qu'en disent les ingénieurs d'IBM, ces dernières ne ressemblent en fait quà des bibliothèques accessibles par des catalogues plus ou moins limités.

On ne voit pas comment les mémoires informatiques de Watson, même mises en oeuvre par des algorithmes complexes dont IBM conserve le secret, pourraient intégrer les innombrables processus associatifs, révélés notamment par l'Imagerie fonctionnelle, s'établissant entre aires cérébrales multiples, elles-mêmes en relation avec un grand nombre de réseaux neuronaux intéressant la mémoire tout entière d'un corps en situation.

Ce sont ces associations - hors de portée des ordinateurs actuels - qui entrent en jeu pour répondre aux questions posées par Jeopardy!. Certes elles prennent plus de temps et peuvent fournir de mauvaises réponses, contrairement à Watson. Ce qui fait que l'humain est battu dans le jeu tel qu'il est organisé. Mais cela ne veut pas dire que Watson, intrinsèquement, met en oeuvre des processus plus riches que ceux de l'humain. A plus forte raison, on ne voit pas comment Watson pourrait effectivement imaginer et créer de façon pertinente, c'est-à-dire faire face à des questions originales dont il n'aurait pas déjà mémorisé les grandes catégories de réponse.

Le lecteur objectera que les meilleurs systèmes d'Intelligence artificielle ou de robotique évolutionnaire ne se montrent à ce jour guère plus convaincants. Ils peinent à simuler l'intelligence créative. Ils n'éclairent guère non plus la façon sans doute spécifique dont le cerveau humain se comporte lorsqu'il fait montre de ce que nous appelons l'intelligence, la conscience de soi et la créativité.

Nous répondrons à cette objection justifiée que rien n'interdit à l'avenir que les chercheurs en Intelligence artificielle et en robotique améliorent les capacités d'invention de leurs systèmes et permettent alors, avec l'appui d'autres disciplines, notamment les neurosciences observationnelles, de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau.
Mais il faudra pour cela faire appel à une véritable inventivité, et non à la «force brute» déployée par les grands calculateurs.
C'est une ambition de cette ampleur qui anime le projet évoqué sur notre site par Alain Cardon.

Dans ce domaine, IBM semble céder à la même illusion que nous avions signalée en évoquant son projet Blue Brain. Ce ne sera pas en reconstituant une mini-colonne de cortex avec la force brute de millions de composants informatiques que l'on pourra obtenir les performances d'un cortex, fut-ce celui d'un rat. De même les Watson et super-systèmes experts à venir auront beau être chargés jusqu'à étouffer de millions de connaissances, ils ne pourront jamais en faire un usage aussi intelligent que le ferait un rat confronté à la nécessité de sortir d'un labyrinthe.

PS. Dans un article un peu technique publié sur son blog, http://blog.stephenwolfram.com/, Stephen Wolfram compare à celles de Watson les méthodes qu'il a utilisées sur son propre système de questions-réponses, Wolfram/Alpha. Nous ne reprendrons pas l'argumentaire ici, mais les spécialistes de la documentation automatique auront tout intérêt à s'y référer.

(1) Notons que le prix Turing (équivalent d'un prix Nobel de l’informatique) vient d'être décerné au britannique Leslie Valiant, professeur à l'université de Harvard, remarqué pour ses recherches autour de l’intelligence artificielle. Leslie Valiant a participé à la création de Watson.

Pour en savoir plus
http://www-943.ibm.com/innovation/us/watson/
http://www.research.ibm.com/deepqa/deepqa.shtml
Wolfram/alpha : http://www.wolframalpha.com/
http://www.technologyreview.com/computing/32427/?p1=A3&a=f
Jeopardy! : http://www.jeopardy.com/

Sur l'utilisation de Watson pour le diagnostic médical, voir : http://www.technologyreview.com/computing/32427/?p1=A3&a=f


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