Garry Kasparov, optimiste face aux machines
par Nicholas Carr
Temps de lecture 15 min

Garry Kasparov, optimiste face aux machines

Vingt ans après sa défaite face à Deep Blue, le champion d’échecs Garry Kasparov engage une réflexion de fond sur l’intelligence artificielle. Optimiste, il juge possible de garder la maîtrise de machines qui ne pourront jamais exprimer des émotions ou se doter d’une conscience.

Publié dans le magazine Books, février 2019. Par Nicholas Carr
Les échecs sont un jeu de rois, mais aussi de génies. Depuis des centaines d’années, ils servent de référence – et de symbole du summum de l’intelligence humaine. Contemplant les pièces, perdu dans ses pensées, le maître d’échecs appa­raît comme un pur esprit, un cerveau sans corps. Pas étonnant dès lors que les informaticiens aient fait de l’échiquier leur premier terrain d’expérimentation lorsqu’ils commencèrent à envisager la création d’une intelligence artificielle au milieu du siècle dernier. Construire une machine capable de battre un joueur humain expert revenait à fabriquer un esprit. C’était une thèse fascinante, et l’idée que nous nous faisons de l’intelligence artificielle en est encore aujourd’hui imprégnée, mais, comme le fait valoir l’ancien champion du monde d’échecs Garry Kasparov dans son éclairant nouveau livre autobiographique Deep Thinking, elle était erronée d’entrée de jeu. Elle révélait une mauvaise compréhension des échecs, des ordinateurs et de l’intelligence. À l’aube de l’ère informatique, en 1950, Claude Shannon, influent ingé­nieur des laboratoires Bell, publie dans Philosophical Magazine un article inti­tulé « Programming a Computer for Playing Chess » (« Programmation d’un ordinateur pour jouer aux échecs »). Non seulement la création d’un joueur d’échecs informatisé « raisonnablement performant » est possible, affirme-t-il, mais elle aura des conséquences méta­physiques. Elle contraindra l’espèce humaine « soit à admettre la possibilité d’une pensée mécanisée, soit à restreindre sa définition de “l’acte de penser” ». Il avance ensuite une idée qui va se révéler essentielle à la fois pour le développement des logiciels d’échecs et pour les travaux sur l’intelligence artificielle en général. Un programme d’échecs, écrit-il, doit comporter une fonction de recherche susceptible de recenser les coups possibles et de les classer en fonction de leur influence sur le cours ultérieur de la partie. Il présente deux stratégies très différentes pour programmer la fonction. La stratégie de type A repose sur la force brute, en analysant la valeur relative de tous les coups le plus loin possible dans la suite du jeu, dans la limite de ce qu’autorise la vitesse de l’ordinateur. La stratégie de type B utilise l’intelligence plutôt que la force brute, en conférant à l’ordinateur une compréhension du jeu qui lui permet de se concentrer sur un petit nombre de coups pertinents, en négligeant les autres. En substance, un ordinateur de type B est doté de l’intuition d’un joueur humain expérimenté. Quand Shannon écrit son article, tout le monde, à commencer par lui, pense que la méthode de type A est une ­impasse. Il paraît évident que, en raison des limites de temps imposées lors des compétitions d’échecs, un ordinateur ne sera jamais assez rapide pour étendre son analyse au-delà de quelques coups d’avance. Comme le fait remarquer Kasparov, il y a plus de « 300 milliards de façons possibles de jouer les quatre premiers coups dans une partie d’échecs, et, même si 95 % de ces variations sont sans intérêt, un programme de type A devait toutes les passer en revue ». En 1950, et de nombreuses années après, personne ne peut imaginer qu’un ordi­nateur exécutant une stratégie fondée sur la force brute puisse l’emporter sur un bon joueur. Malheureusement, conclut Shannon, « une machine travaillant avec la stratégie de type A serait à la fois lente et mauvaise joueuse ». La stratégie de type B, fondée sur l’intelligence, semblait beaucoup plus praticable, ne serait-ce que parce qu’elle cadrait avec les conceptions scientifiques de l’époque. La fascination pour les ordinateurs numériques s’accrut dans les ­années 1950, et les « machines pensantes » commencèrent à inspirer des théories sur l’intelligence humaine. De nombreux chercheurs et philosophes en vinrent à considérer que le cerveau ­humain devait fonctionner un peu comme un ordinateur, utilisant ses milliers de neurones en réseau pour « calculer » pensées et sensations. Selon un curieux type de logique circulaire, cette analogie guida en retour les premières ­recherches sur l’intelligence artificielle : si l’on pouvait trouver les codes qu’utilise le cerveau pour accomplir ses tâches cogni­tives, on serait capable de programmer des codes similaires dans un ordinateur. Non seulement la ­machine jouerait aux échecs comme un champion, mais elle serait aussi capable d’accomplir presque tout ce qu’un cerveau humain peut accomplir. Dans un article de 1958, les éminents chercheurs Herbert Simon et Allen Newell affirment que les ordinateurs sont des « machines qui pensent » et que, dans un proche avenir, « l’éventail de problèmes qu’ils sont en mesure de traiter coïncidera avec celui auquel l’intelligence ­humaine est appliquée ». Bien programmé, un ordinateur pouvait devenir un être pensant. Kasparov, l’un des plus grands joueurs d’échecs de l’histoire, s’est fait battre lors d’un tournoi en six parties par le superordinateur Deep Blue d’IBM en 1997. Même si c’était la première fois qu’une machine l’emportait sur un champion du monde dans une compétition officielle, les informaticiens et les champions d’échecs n’ont pas été surpris outre mesure. Les ordinateurs d’échecs n’avaient cessé de progresser au fil des ans, montant inexorablement dans le classement des meilleurs joueurs humains. Kasparov s’est juste trouvé au bon endroit au mauvais moment. Mais l’histoire de la victoire de l’ordinateur livre un enseignement inattendu. Il est apparu que Shannon et ses contemporains s’étaient trompés. C’est la stratégie de type B, celle de l’intelligence, qui était une voie sans issue. Malgré leur optimisme des débuts, les chercheurs en intelligence artificielle n’ont absolument pas réussi à faire penser les ordinateurs comme les humains. Deep Blue a battu Kasparov non pas en égalant son discernement et son intuition, mais en le submergeant de calculs aveugles. Grâce à des années de progrès exponentiels en matière de puissance de calcul et à l’amélioration constante de la performance des algorithmes de recherche, l’ordinateur a été capable de passer au peigne fin un nombre suffisant de coups possibles en un laps de temps assez court pour vaincre le champion. La force brute a triomphé. « Il s’est avéré que construire un superordinateur d’échecs n’était pas la même chose que construire une machine pensante à la hauteur de l’intelligence humaine, estime ­Kasparov. Deep Blue était intel­ligent de la même manière que votre ­réveil programmable est intelligent. » L’histoire des machines joueuses d’échecs se confond avec l’histoire de l’intelligence artificielle. Après les décon­venues rencontrées en essayant de rétroconcevoir le cerveau, les informaticiens ont ­révisé leurs ambitions à la baisse. Renonçant à mettre au point une intelligence de type humain, ils se sont concentrés sur la réalisation…
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