Facebook
s'est engagé à livrer les secrets de fabrication d'un tout nouveau serveur
qu'il utilise pour ses projets liés à l'intelligence artificielle. Début
novembre, Google avait rendu accessible son logiciel de machine learning. Entre
temps, IBM et Microsoft avait également ouvert leurs technologies. Si la
machine learning constitue une véritable rupture, l’idée n’est pas nouvelle.
Les scientifiques l’ont théorisée dans les années 1980, mais les ordinateurs
n’étaient alors pas assez puissants pour la mettre en pratique. Petit à petit,
donnée après donnée, phrase après phrase, image après image ces programmes sont
devenus "intelligents". La machine remplace ainsi des lignes et des
lignes de codes informatiques. La machine learning permet de créer des produits
jusqu’ici impossibles à concevoir; sans le savoir, la majorité des
internautes utilise déjà quotidiennement des fonctionnalités issues de
l’apprentissage automatique.
La machine learning
peut également s’appliquer à la robotique, les analystes de Bank of America Merrill
Lynch estimaient que la moitié des emplois aux États-Unis pourraient être
remplacés par des robots au cours des vingt prochaines années, en particulier
dans l’industrie.
Les programmes actuels ne peuvent accomplir qu’une seule tâche simple. Ils
apprennent lentement et requièrent encore beaucoup de travail humain. Chaque
algorithme doit en effet être codé par des ingénieurs. A plus long terme, des
programmes pourraient aussi créer d’autres programmes capables d’apprendre. Ces
éventualités alimentent déjà les inquiétudes. Une intelligence artificielle
très poussée sera excellente pour accomplir ses objectifs. Les humains, qui
sont limités par leur lente évolution biologique, ne pourraient pas rivaliser et cela
pourrait être la fin de la race humaine. D’abord, les machines pourraient
accomplir de nombreux travaux sans être très intelligentes, mais quelques
décennies plus tard, cette intelligence pourrait devenir dangereuse pour l’humanité.
Il faudrait mettre en place une surveillance réglementaire pour être certains
que nous ne faisons pas des erreurs.