... Demain

Que se passera t-il d'ici 1 an ? 5 ans ? 10, 50 ou 150 ans ? En s'appuyant sur des études scientifiques, des prédictions futuristes et des prévisions émanant d'hommes politiques, d'économistes, de journalistes et surtout de scientifques. Ils ont imaginé le monde de demain, ce que pourraient devenir l'économie, le business, les sciences et les technologies dans quelques années. Et la robotique fait évidemment partie de ces prévisions !

Des projets excitants aux idées les plus folles...

Robots du futur

Les exemples de robots que nous pourrons voir dans le futur : Les robots humanoïdes, les voitures autonomes, les produits de consommation robotiques ayant des tâches précises dans nos maisons. De plus en plus d'animaux de compagnie qui sont des robots, des jouets, des environnements intelligents à l'intérieur desquels nous vivons. Donc les lieux où nous vivons vont commencer à observer où nous sommes et ce que nous faisons.

Voir des robots plus intelligents que l'homme en 2029... Si les films de science-fiction donnent parfois des frissons, Terminator, iRobot, Intelligence Artificielle ou encore Matrix, il se pourrait que certains phénomènes se produisent. En effet, certains scientifiques annoncent l'avènement des robots d'ici 2029. Les robots vont nous rattraper, nous dépasser puis nous dominer. Voilà les pensées de certains scientifiques.

L'intelligence artificielle pourrait égaler celle de l'homme d'ici 2029 estime Ray Kurzweil, (auteur, ingénieur, chercheur, et futurologue américain..) Dans son livre The Singularity is Near: When Humans Transcend Biology publié en 2005, ce dernier prédisait déjà que les machines seraient plus intelligentes que les humains d'ici 2029. Il ajoute que d'ici 2045, "les ordinateurs seraient des milliards de fois plus puissants que l'intelligence humaine seule".

Les machines conscientes

C'est l'un des rêves des scientifiques : intégrer une conscience artificielle dans une machine. Cependant, il faut absolument réfléchir à ce sujet avant de se lancer. En effet, il serait extrêmement cruel d'installer un cerveau fonctionnel dans une machine, "aucun comité éthique dans un monde démocratique n'acceptera que de tels recherches soient lancées". Louie Helm appuie les propos de son collègue, estimant que "piéger une conscience dans une machine et la forcer à faire un travail pour vous n'est rien de plus que de l'esclavage."

L'Intelligence artificielle forte

Tout d'abord cette intelligence n'est encore qu'un concept.

Une machine, ayant les capacités d'avoir un comportement humain et une intelligence artificielle forte, est capable d'éprouver l'impression d'une conscience et d'une compréhension de soi (raisonnements, mouvements...) ainsi que de ''sentiments''. Sauf que la définition scientifique des sentiments et de la conscience n'existe pas encore, étant plus du côté de la philosophie et de la psychologie pour ce sujet (nous savons que la définition biologique des sentiments existe déjà).

L'intelligence artificielle forte est donc le concept de la compréhension de ses propres raisonnements et la conscience de son environnement pour une machine.

Deep Blue

Reprenons Deep Blue le superordinateur (vu dans l'IA faible) : s'il était une IA forte, il serait capable de ''savoir'' qu'il jouait aux échecs contre Garry Kasparov (champion du monde d'échec entre 1985 et 2000), et donc de différencier une activité d'une autre.

Là est la plus grosse différence entre l'IA faible et l'IA forte. La première réalise une tâche par automatisme, elle ne sait et ne réalise qu'une seule chose. Elle est comme ''enfermée'' dans son petit univers. Tandis que la deuxième peut évoluer : elle appréhende la situation et agit en fonction, elle vit dans un univers vaste dont les limites sont beaucoup plus flexible que la première.

Les robots existants ayant des capacités se disant tels qu'une intelligence artificielle ont été programmés pour agir en fonction de certaines péripéties. Ce n'est pas par automatisme comme nous pourrions nous le faire. Ce n'est pas être conscient de son environnement.

La majorité des théories sur cette intelligence artificielle sont d'accord sur le fait que nous n'avons pas encore les moyens de la créer. Certains d'entre eux pensent qu'elle demanderait des calculs puissants que nous n'avons pas non plus aujourd'hui, ou bien que la manière dont est construit un ordinateur empêche le développement de l'IA forte. Ces derniers se reposent sur le fait que notre cerveau est fondamentalement contraire d'un point de vue structure et puissance à un ordinateur.

Théorie 1 : L'IA forte demanderait des calculs trop puissants impossibles à réaliser pour le moment.

La première théorie dit qu'il serait possible de la développer grâce à un ordinateur quantique.

Les ordinateurs utilisés à usage personnel sont codés en base binaire. C'est-à-dire qu'il n'est codé qu'avec des 0 ou des 1, appelés aussi des bits. Claude Shannon, dans la fin des années 1930, a déclaré (en s'aidant d'un interrupteur) qu'il était possible d'effectuer des opérations logiques en associant un nombre pour vrai (interrupteur fermé) : 1, et un nombre pour faux (interrupteur ouvert) : 0.

L'ordinateur quantique est fondamentalement différent d'un ordinateur conventionnel. Lui est codé en qubits. Les qubits, différemment des bits, peuvent prendre la valeur de 0 ou 1 ou les deux. Il peut aussi résoudre des problèmes complexes grâce à sa puissance de calcul très importe.

Claude Shannon était ingénieur en génie électrique et mathématicien américain. Il est l'un des pères de la théorie de l'information. Il est né en avril 1916 et est mort en février 2001.

Google et la Nasa sont en train de développer ce genre de machine.

Le D-Wave 2X, l'ordinateur quantique de Google est doté d'une puce de 1097 qubits. Cette machine met une seconde à résoudre ce qu'un ordinateur conventionnel ferait en 10000 ans.

Théorie 2 : L'architecture de la machine dans laquelle on tente de la développer n'est pas pratique.

Certains pensent qu'il faut reproduire l'architecture de notre cerveau avec des circuits : l'Artificial Neural Networking (Réseau de neurones artificiels ou ANNs) grâce au très ambitieux projet : The Human Brain Project.

Les ordinateurs sont très utiles pour faire des algorithmes ou résoudre des problèmes difficiles mais la vie se résout très rarement à l'aide d'algorithme : la reconnaissance faciale ou bien l'apprentissage d'une langue, par exemple, ne peuvent pas être quantifié dans un algorithme pourtant c'est très facile pour l'humain. Le réseau de neurone artificiel a un design qui lui permet de gérer des informations (comme les deux exemples précédents) de la même manière que notre cerveau le ferait.

Voici le schéma d'un neurone humain :

Et voici celui d'un neurone informatique :

Théorie 3 : La différence fondamentale au cerveau est d'un point de vue structurel et puissance.

Derrière cette toute dernière théorie il y a John C. Lilly et sa théorie du Bio Computer.

John Cunningham Lilly est un américain, né en janvier 1915 et mort en septembre 2001. Il est médecin, neurologue, psychanalyste, philosophe, écrivain et inventeur. Il est connu pour avoir fait des recherche sur la nature de la conscience en utilisant principalement des caissons d'isolation sensorielle, la communication des dauphins et parfois, en association, des drogues psychédéliques.

John C. Lilly était américain. Il est né en janvier 1915 et est mort en septembre 2001.

Sa théorie du Bio Computer nous fait comprendre que notre cerveau est une centrale de commande qui contrôle tout notre corps.

Il agit sur tous les automatismes, analyse toutes les informations arrivantes de nos sens et exécute de manière inconsciente, mais permanente, des milliers d'opérations pour répondre au seul est unique programme :

" Je maintiens la vie à chaque instant... "
" Je maintiens la vie à chaque instant... "
" Je maintiens la vie à chaque instant... "

Ainsi que

" Je trouve la meilleure solution qui évite la mort immédiate !"

Car le mal-être est une alarme qui donne des solutions de survie afin d'éviter la disjonction du cerveau à cause de surtension électrique (due à des émotions oubliés ou non).

Comparons le fonctionnement d'un cerveau humain et d'un ordinateur.

Tout d'abord, le cerveau est composé d'un réseau de neurones. Il en possède 1000 milliards qui peuvent chacun effectuer 100 calculs par seconde et tous sont relié à 10000 autres neurones.

Pour donner un ordre de grandeur (car notre cerveau n'est pas déterministe au sens mathématiques puisqu'il est constamment en évolution. Un seul calcul donnerait des résultats différents à différents moments), si on parle de sa puissance de calcul, le réseau de neurones peut effectuer :

10^12neurones*10^2calculs/sec*10^4jonctions = 10^18FLOPs

Informatiquement parlant, notre cerveau aurait donc une capacité d'un exaFLOPs.

NB : Le FLOPs (floating-point operation per seconde en anglais ou bien l'opération en virgule flottante par seconde en français) est une unité de mesure qui calcul la vitesse d'un système informatique.

La barre du mégaFLOPs a été franchie en 1964 par Control Date 6600, un superordinateur américain. En 1985, un autre superordinateur américain, Cray-2, atteint la barre du gigaFLOPs. En 1997 c'est encore un superordinateur américain qui franchie celle des téraFLOPs : ASCI Red. Les pétaFLOPs ont été atteints en 2008 par Roadrunner un dernier superordinateur américain. Aujourd'hui, le superordinateur le plus puissant au monde est Tiahne-2, une machine chinoise, qui a une puissance de calcul de 54,902 pétaFLOPs (atteint en 2013) tout en sachant qu'un ordinateur personnel peut développer une puissance approximative de 200 gigaFLOPS.

Le réseau le plus puissant au monde, quand à lui, a une performance 1200 fois supérieur à Tiahne-2 : 5513 exaFLOPs. Mais ces puces sont très spécialisées : il ne permet pas d'être utilisé comme un superordinateur car ça puissance de calcul est effectué sur des ASICs (aplication-specific integrated

circuit en anglais - circuit intégré développé pour un client en français. Il a un grand nombre de fonctionnalités uniques ou faites sur mesure).

L'année dernière, en 2015, le projet de franchir la barre de l'exaFLOPs a été lancé par le gouvernement américain, soit franchir la ''vitesse de calcul d'un cerveau humain'' par un superordinateur.

Aujourd'hui, un ordinateur fonctionne avec un processeur (selon l'architecture de Von Neumann).

Le processeur exécute les instructions que le système d'exploitation (Windows par exemple) lui donne. Lorsque vous lancez un logiciel, un jeu vidéo, etc... c'est le processeur qui travaille en priorité. Il est composé de un ou plusieurs cœurs. Chaque cœur traite les instructions individuellement. Un processeur single-core (avec un unique cœur) ne peut traiter qu'une seule information à la fois, plusieurs peuvent être demandées mais elles seront toujours effectuées une par une. Un processeur multi-cœur (composé de 2 ou plusieurs cœurs) permet que l'utilisateur exécute plusieurs tâches en même temps sans être contraint à un ralentissement (ce qui arrive lus souvent avec un single-core). Les multi-cœurs sont donc utiles lorsque vous utilisez plusieurs logiciels à la fois ou bien lorsque vous utilisez un logiciel (traitement de photo, jeu vidéo...) qui fonctionnera bien plus rapidement avec plusieurs cœurs dans vos processeurs.

Le cerveau,lui, est capable d'un parallélisme extrême.

Petit exemple : lorsque vous voyez un paquebot navigue au loin, vous le déterminez comme tel car :

L'objet flotte sur la mer
L'objet est très grand
L'objet est assez loin de la côte
L'objet transporte des containers

Nous, nous étudions l'objet par les informations que nous envoient nos cinq sens. Chaque informations reçues sont envoyées aux neurones qui les traiteraient et donneraient le résultat que c'est un paquebot. Tout ceci est effectué en un seul cycle.

Un ordinateur, lui, calcul les informations une par une. Donc, ici, au bout de 4 cycles, soit 4 calculs, il aurait le résultat du paquebot.

Concrètement : Tiahne 2 a 3 120 000 cœurs tandis que notre a cerveau, en comparaison a 1000 milliards de neurones pouvant traiter chacun 1000 informations en même temps.

Cette intelligence artificielle reste encore un mythe de littérature et de film de science-fiction mais est aussi le plus grand défi du XXIème siècle. Plus la technologie augmente en grandeur, plus le besoin et la nécessité de l'IA forte se fait ressentir.

Finalement, sera-t-il aussi "bête" que nous ?

"L'homme conserve un avantage irremplaçable : son animalité, que les robots ne peuvent imiter."

Georges Chapouthier

Cette animalité reste propre à l'homme, aucun robot aussi humanisé soit-il ne pourra imiter à la perfection ce côté là. Or, un robot pourra, nous l'avons vu, probablement surpassé l'homme au point de vue de l'intelligence, mais nous garderons cette faculté d'apprendre, d'évoluer.