Comment peut-on parler d’Intelligence Artificielle sans mentionner le test de Turing? Encore aujourd’hui, ce test est au cœur de la révolution des IA symbolisant l’un des enjeux majeurs du 21ème siècle.

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Le test de Turing?

Turing-IACréé en 1950 par Alan Turing, l’un des pères fondateurs de l’informatique moderne, ce test référence permet de distinguer le comportement humain de celui d’une machine. En effet, si un humain interagit avec une machine et qu’il ne se rend pas compte de la nature artificielle de son interlocuteur, l’IA réussit le test. Un nombre notable de films de science-fiction se sont inspirés du test de Turing comme l’incontournable Voight-Kampff test dans Blade Runner et, plus récemment, les films Ex-Machina et Her.

 

Les progrès technologiques

De Deepblue (victoire sur le champion Garry Kasparov  aux échecs en 1996) à Alpha Go en passant par Deep Zen Go (jeu d’origine chinoise (10170) possibilité de coups supérieur aux échecs (10120)  ) les IA développées par l’homme ne cessent de progresser. Le Machine Learning et le Deep Learning, disciplines novatrices (largement étudiées par le Français Yann Lecun), sont au cœur même de la progression des IA et des évolutions du Big Data. Cela se traduit par des millions de data que la machine emmagasine afin de prédire un comportement lors d’une situation donnée.

« Cette technologie d’apprentissage, basée sur des réseaux de neurones artificiels, a complètement bouleversé le domaine de l’intelligence artificielle en moins de cinq ans » Morgane Tual du journal Le monde
En savoir plus sur:  Comment le « deep learning » révolutionne l’intelligence artificielle

Supériorité et IA

La recherche de l’infaillibilité reste assez éloignée du principe même du test de Turing qui base sa théorie sur la capacité de l’IA à imiter l’homme plutôt qu’à le dépasser. Les forces et les faiblesses propres à l’homme sont les concepts les plus durs à reproduire. De ce fait, plus l’IA est intelligente (en terme logico-mathématique selon Howard Gardner), plus le test sera difficile à réussir. On peut citer la réalisation d’un calcul trop compliqué pour un humain mais facile pour un programme qui se fera aisément démasquer. Une IA devrait être capable de cacher sa supériorité et de montrer des failles. C’est pourquoi, encore aujourd’hui, le test reste invaincu en 66 ans d’existence!

« Si nous attendons d’une machine qu’elle soit infaillible, alors elle ne peut être intelligente également » Alan Turing

Les réinterprétations du test de Turing :

Aujourd’hui, certains chercheurs n’hésitent pas à utiliser le test de Turing pour vérifier leurs hypothèses scientifiques. Cette interprétation du test n’a plus seulement pour but de faire passer la machine pour un humain mais elle tend à vérifier si une IA est à la hauteur de la complexité humaine.

 

  • Son artificielle

Le MIT (Massachusetts Institute of Technology) a mis au point un algorithme permettant la restitution de sons. Grâce à la discipline du Deep Learning, l’équipe CSAIL a fait écouter 46 000 sons à l’IA dans le but de reproduire le son d’un objet tombant au sol. Ainsi, en donnant le choix à un panel de personnes entre le son d’une collision réelle et celui calculé par l’IA, ils ont découvert qu’une personne sur trois choisissait le programme. Cette avancée permettra de perfectionner la reconnaissance sonore dans la robotique de pointe.

 

  • Visual Turing test

couple-mainLe scientifique Stuart Geman de l’université de Brown et ses collaborateurs de l’université de Johns Hopkins ont développé une IA sur la reconnaissance d’image. Cet algorithme permet d’extraire des informations significatives d’une photo en évitant d’identifier les objets indépendamment les uns des autres. Par exemple, si deux personnes se tiennent la main sur une photo l’IA va pouvoir faire la conclusion que ces deux personnes sont en couple. Le visuel Turing test permettra de développer les techniques de surveillance et les recherches web à base d’images.

 

  • Musique artificielle

Francisco Vico, chercheur issu du programme de recherche de l’université de Malaga, est le créateur de Iamus (2012) et Melomics 109 (2014), Intelligences Artificielles fondées sur la musique. Sans l’intervention de l’homme, ces deux IA composent des morceaux de musique dont le premier, nommé Hello World, trompa le célèbre musicologue Peter Russell. Plus récemment, Iamus et Melomics ont chacune sorti un album libre de droit et pourraient être, à l’avenir, de formidables outils d’aide à la composition.

 

  • The Next Rembrandt

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Crédit: NextRembrandt.com

The Next Rembrandt vient de la volonté de Microsoft de développer une IA sur la création artistique et le mimétisme. Son algorithme analyse et étudie l’ensemble de l’œuvre du peintre Rembrandt dans le but de récréer en 3D un tableau dans son style si particulier. Contrairement à Iamus et Melomics 109, The Next Rembrandt a besoin de critères de départ pour réaliser une peinture. Dans ce cas précis, il s’agit d’un homme d’origine caucasienne entre 30 et 40 ans avec une moustache et une barbe. Grâce à la discipline du Deep Learning, le résultat imite parfaitement le style du maître sans prise de risque ni créativité. C’est un bel hommage numérique et une grande avancée en matière d’Intelligence Artificielle (voir l’article de Salomé Corniac du blog MBAMCI)

 

 

Toutes ces avancées relatives au test de Turing sont majeures dans leurs domaines de recherche et, plus généralement, dans le développement d’une véritable IA. Quand bien même le test initial de Turing reste invaincu à ce jour, la discipline du Deep Learning et les avancées en matière de Big data font progresser la recherche scientifique à pas de géant.