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RobotIntelligence Artificielle - Le paradoxe de Moravec

starryai.com, CC0, starryai.com


L'intelligence artificielle (IA) est devenue une réalité tangible de notre époque, avec des avancées spectaculaires dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur et même les voitures autonomes. Cependant, malgré ces progrès, l'IA continue de rencontrer des défis lorsqu'il s'agit d'accomplir des tâches que les humains trouvent faciles et naturelles. C'est ce qu'on appelle le paradoxe de Moravec.

Le paradoxe de Moravec tire son nom du chercheur en robotique Hans Moravec, qui l'a formulé dans les années 1980. Il suggère que les tâches qui sont difficiles pour les humains sont souvent faciles pour les machines, et vice versa. En d'autres termes, les compétences que les humains ont acquises au cours de millions d'années d'évolution, telles que la perception sensorielle et la locomotion, sont relativement faciles à reproduire pour l'IA. En revanche, les tâches qui semblent simples pour les humains, comme la compréhension du langage naturel ou la reconnaissance faciale, sont extrêmement complexes pour les systèmes d'IA.

Ce paradoxe peut sembler contre-intuitif. Après tout, si nous pouvons concevoir des machines capables de battre les champions d'échecs ou de jeu de go, pourquoi ne pouvons-nous pas leur enseigner des compétences aussi basiques que la marche ou la perception visuelle ? La réponse réside dans la différence entre les types de connaissances et de compétences nécessaires pour ces différentes tâches.

Les compétences qui sont faciles pour l'IA sont généralement basées sur des algorithmes et des calculs mathématiques. Par exemple, un programme d'échecs peut être conçu pour analyser rapidement des millions de configurations possibles et prendre la meilleure décision en fonction de règles préétablies. Cependant, les tâches que nous considérons comme simples nécessitent une compréhension contextuelle et une perception intuitive qui sont difficiles à formaliser dans des règles strictes. Par exemple, comprendre le sens d'une blague ou interpréter les émotions d'une autre personne lors d'une conversation sont des tâches qui exigent une intelligence émotionnelle et sociale, des compétences que l'IA a du mal à maîtriser.

Le paradoxe de Moravec soulève des questions importantes sur les limites de l'IA et la façon dont nous concevons ces systèmes. Il met en évidence la nécessité d'une approche multidisciplinaire qui intègre des domaines tels que la psychologie cognitive, la linguistique et les sciences sociales dans le développement de l'IA. En comprenant les mécanismes complexes qui sous-tendent les compétences humaines, nous pourrons mieux concevoir des systèmes d'IA capables de s'adapter à un large éventail de tâches.


Sources


Science - 1 juillet 2023 - Wakonda - CC BY 2.5 - Voir l'historique

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