Intelligence artificielle et pensée humaine

Intelligence artificielle et pensée humaine

Parler encore d’intelligence artificielle ? Au milieu de tout le bruit médiatique sur ce sujet une chercheuse en sciences de l’#éducation, Margarida Romero, va répondre à une question rarement posée et jamais analysée de façon aussi profonde à notre connaissance : comment éduquer nos concitoyen·ne·s dans un monde où l »intelligence artificielle » devient omniprésente ? Cet article est co-publié avec le Blog Binaire.

Dans un ouvrage récent (2017), Jean‑Gabriel Ganascia répond à la première question : il montre très simplement que se développe une intelligence algorithmique dite artificielle (il parle d’« intelligence artificielle technique »), dont les performances font que notre société est effectivement bouleversée, car nous vivons au temps des algorithmes (Abiteboul-Dowek, 2017). Cependant l’idée d’une intelligence artificielle forte qui dépasserait l’intelligence des humains n’est pas une idée vraie ou fausse, c’est une croyance car elle n’est pas étayée par des arguments scientifiques. Il se trouve qu’il est de l’intérêt de ceux qui dominent le marché du #numérique de nous le faire croire et de médias en quête d’audience de relayer cette croyance.

Pensée critique et créativité

Alors, avant de s’inquiéter de nos compétences face à ce monde présupposé d’intelligences artificielles – disons, IA pour désigner cette croyance, nous nommerons autrement les éléments scientifiques établis –, nous devons aiguiser nos compétences humaines clés : la pensée critique et la créativité. Tout d’abord, si nous faisons preuve de pensée critique, il faudrait commencer par nous questionner sur l’expression IA.

Est-ce que le terme d’intelligence est pertinent pour désigner des applications informatiques basées notamment sur l’#apprentissage machine (machine learning) ? Ces algorithmes ont pour objectif de développer des systèmes capables de capter, de traiter et de réagir face à des informations (massives) selon des mécanismes qui s’adaptent au contexte ou aux données pour maximiser les chances d’atteindre les objectifs définis pour le système.

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