Robots contre enfants

humeur du 21/11/2021

Les fabricants d’ordinateurs et les ingénieurs en intelligence artificielle (IA) ont communiqué leur enthousiasme au monde entier lorsqu’en 1996 l’ordinateur deep blue a gagné une partie d’échec contre le champion du monde Garry Kasparov.

Deep blue pesait 700 kg et possédait 256 processeurs consommant environ 200 watt-heures chacun. Le cerveau de Kasparov pesait au mieux 1,5 kg, et une heure de réflexion intensive lui coûtait cent calories, soit 0,12 w-h. Le coût énergétique d’un cerveau humain est donc plus de 425 000 fois plus faible que celui d’un ordinateur, et sa performance par kilo est 450 fois plus forte. Kasparov avait donc un cerveau 190 millions de fois plus rentable que son adversaire technologique. Ajoutons que deep blue ne savait rien faire d’autre que jouer aux échecs, alors qu’on peut supposer que Kasparov avait des milliers d’autres aptitudes. Le ratio des rentabilités respectives doit alors s’exprimer en dizaines de milliards. Je néglige le coût financier (deep blue avait coûté 25 millions de dollars).

Cette grossière mathématique n’a pas amoindri la portée symbolique de ce succès qui confirmait les extraordinaires capacités cognitives de l’être humain, à défaut de pouvoir prouver celles de l’ordinateur.

Lorsqu’en 2017, alphago a battu le champion du jeu de go, les louanges furent quasi-délirantes, car ce logiciel était capable d’auto-apprentissage et utilisait des microprocesseurs moins voraces en énergie. On osa affirmer que l’IA finirait par dépasser le cerveau humain. Il avait tout de même fallu 20 ans pour passer d’un jeu de stratégie à un autre jeu aux combinaisons plus nombreuses et où chaque nouveau coup nécessite une totale reconsidération spatiale du terrain d’affrontement. Certes, les jeux de stratégie sont fascinants, mais ils ne résument pas nos facultés mentales.

L’IA avait débuté en 1642 avec la calculatrice de Blaise Pascal. Ne doutons pas que quatre siècles plus tard, elle permettra d’assurer des tâches médicales fastidieuses et codifiées avec plus de précision que les médecins et chirurgiens.

Aujourd’hui, les ordinateurs parlent de façon encore sommaire, à la manière des magnétophones qui déchiffraient une bande magnétique. Après l’auto-apprentissage d’alphago on rêve d’une IA capable d’échanges verbaux circonstanciés. Même si le ratio de performances entre cerveau et ordinateur, tel que ci-avant mentionné, peut encore se réduire, soyons certains que ces machines auront un coût démesuré au regard des capacités énergétiques de la planète.

Un bébé peut acquérir un langage adaptatif en deux ans pour un coût énergétique très modeste. D’un point de vue écologique, pour la conservation du langage, il est largement préférable de faire des enfants que des robots.

Les plus enthousiastes rétorqueront qu’il sera possible de faire des robots parlants capables de se reproduire. Nous serions alors effectivement dépassés et pourrions envisager de disparaître, si ce n’était déjà fait.