Dans un monde inondé d’informations sans pertinence, le pouvoir appartient à la clarté. La fusion de l’infotech et de la biotech pourrait bientôt chasser des milliards d’êtres humains du marché de l’emploi tout en diminuant la liberté et l’égalité. Les algorithmes BIG DATA pourraient créer des dictatures digitales au pouvoir concentré entre les mains d’une minuscule élite tandis que la plupart des gens souffriraient non de l’exploitation mais de quelque chose de pire : d’être devenus inutiles.
Accélération de la technologie
L’accélération du rythme des technologies disruptives exacerbe le sentiment de désorientation et de catastrophe imminente. Le système politique libéral a été façonné au cours de l’ère industrielle pour gérer un monde de machines à vapeur, de raffineries, de pétrole et de postes de télévision. Depuis les années 1990, Internet a probablement changé le monde plus qu’aucun autre facteur, ce sont les ingénieurs qui ont construit cette technologie révolutionnaire. Les révolutions de la biotech et de l’infotech vont nous permettre de dominer le monde en nous, mais aussi de remanier ou de fabriquer la vie. Nous apprendrons à concevoir des cerveaux, à prolonger la vie et à tuer les pensées à notre guise. Personne ne sait avec quelles conséquences les humains ont toujours excellé à inventer des outils beaucoup moins à en faire un usage avisé. Par le passé, nous avons acquis le pouvoir de manipuler le monde autour de nous et de refaçonner la planète entière. Nous sommes aujourd’hui confrontés à un effondrement écologique. Dans le siècle qui vient, biotech et infotech vont nous donner le pouvoir de manipuler le monde en nous et de nous refaçonner. Toutefois, faute de comprendre la complexité de nos esprits, les changements que nous accomplirons pourraient disloquer notre système mental. La disruption technologique ne figure pas à l’ordre du jour des politiques.
La démocratie repose sur le principe d’Abraham Lincoln : « On peut duper tout le monde un certain temps, et certaines personnes tout le temps, mais on ne peut duper tout le monde tout le temps ». Le libéralisme n’a pas de réponses aux plus gros problèmes que nous affrontons qui sont l’effondrement écologique, et la disruption technologique. La révolution technologique pourrait bientôt chasser des milliards d’êtres humains du marché du travail, et créer une nouvelle classe massive d’inutiles, débouchant sur des bouleversements sociaux et politiques qu’aucune idéologie existante ne sait gérer. Les êtres humains possèdent deux types de capacités : physiques et cognitives. Par le passé les machines étaient essentiellement en concurrence avec les hommes dans le domaine des capacités physiques brutes tandis que ceux-ci gardaient un immense avantage en matière de cognition. Les tâches manuelles de l’agriculture et de l’industrie ayant été automatisées, sont alors apparus de nouveaux emplois de service nécessitant le genre de compétences cognitives que seuls les hommes possédaient : apprentissage, analyse, communication et surtout compréhension des émotions humaines. La révolution de l’Intelligence Artificielle (I.A), n’est pas simplement une affaire d’ordinateurs plus rapides et plus intelligents. Les algorithmes biochimiques du cerveau humain sont loin d’être parfaits. Ils s’en remettent à l’heuristique, à des raccourcis et à des circuits périmés adaptés à la savane africaine plutôt qu’à la jungle urbaine. Pas étonnant que les meilleurs chauffeurs, banquiers, ou avocats commettent parfois des erreurs idiotes. L’Intelligence Artificielle (IA) possède deux capacités non humaines particulièrement importante : la connectivité et l’actualisation. Les émotions ne sont pas un phénomène mystique, mais le résultat d’un processus biochimique. Le marché de l’emploi de 2050 pourrait se caractériser par une coopération hommes – Intelligence Artificielle (IA) plutôt que par une concurrence. Dans divers domaines, de la police à la banque, des équipes Hommes – IA pourraient surpasser à la fois les hommes et les ordinateurs. Illustrons cela par un exemple, en 1997, le programme d’échecs d’IBM DeepBlue, a battu Garry Kasparov. Le 7 décembre 2017, marque un tournant crucial, en effet, le programme AlphaZero de Google a vaincu le programme Stockfish 8, l’ordinateur champion du monde des échecs en 2016. Il avait accès à des siècles d’expérience humaine accumulée aux échecs, ainsi qu’à des décennies d’expérience informatique. Il était capable de calculer 70 millions de positions par seconde, contre 80 000 seulement pour AlphaZero, auquel ses créateurs humains n’ont jamais enseigné la moindre stratégie, pas même les ouvertures classiques. AlphaZero utilisait plutôt les tout derniers principes de l’apprentissage automatique pour s’entrainer aux échecs en jouant contre lui-même. Sur une centaine de parties l’opposant à Stockfish, le novice AlphaZero en a gagné néanmoins 28 contre 72 matchs nuls. AlphaZero n’ayant rien appris d’aucun homme, nombre de ses stratégies et mouvements gagnants ont paru peu conventionnels aux observateurs. On peut les qualifier de créatifs même de géniaux. Il a fallu environ 4 heures à AlphaZero pour apprendre à jouer aux échecs à partir de rien, pour se préparer à affronter Stockfish. En 2050, les emplois à vie appartiendront au passé
La technologie n’est jamais déterministe
A la Bourse, les algorithmes deviennent les premiers acheteurs d’obligations, d’actions, et de marchandises. De même, dans la publicité, le client le plus important est un algorithme qui est l’algorithme de recherche de Google. Les pages Web sont conçues en fonction des préférences de cet algorithme plutôt que de celles d’un être humain. Pour faire face aux disruptions technologiques et économiques sans précédent du 21ième siècle, il nous faut mettre au point le plus tôt possible de nouveaux modèles économiques et sociaux. Leur principes directeur doit être de protéger les hommes plutôt que les emplois.
Liberté et BIG DATA
Winston Churchill a dit « La démocratie est le pire des systèmes à l’exception de tous les autres ». En 1987, Margaret Thatcher déclarait : « La société, ça n’existe pas. Il existe un tissu vivant d’hommes et de femmes…, et la qualité de nos vies dépend de la disposition de chacun de nous à se prendre en main. » La démocratie suppose que les sentiments humains reflètent un « un libre arbitre » mystérieux et profond, que ce « libre arbitre » est la source ultime de l’autorité et que, si certains sont plus intelligents que d’autres, tous les hommes sont également libres. Exemple : un ouvrier illettré a son libre arbitre au même titre que Isaac Newton et Einstein. Nous sommes aujourd’hui à la confluence de deux immenses révolutions. D’un côté, les biologistes déchiffrent les mystères du corps humain, et en particulier, du cerveau et des sentiments. En même temps, les informaticiens nous fournissent un pouvoir de traitement de données sans précédent. La fusion de la révolution Biotech et de la révolution infotech produire des BIG DATA capables de surveiller et de comprendre mes sentiments mieux que moi, l’autorité glissera alors des hommes aux ordinateurs. Mon illusion du libre arbitre risque fort probablement de se désintégrer au fil des rencontres quotidiennes avec des institutions, des sociétés et des agences publicitaires, qui comprennent et manipulent ce qui était jusqu’ici mon inaccessible intimité. En 2050, grâce aux capteurs biométriques et aux algorithmes BIG DATA, les maladies pourront être diagnostiquées et traitées bien avant qu’elles ne se manifestent par la douleur ou un handicap. Finalement, on souffrira sans cesse de quelque « pathologie » qui nous conduire à suivre telle ou telle recommandation algorithmique.
Intelligence artificielle et Bêtise naturelle
Il n’y a aucune raison à penser que l’intelligence artificielle acquerra une conscience, en effet, l’intelligence et la conscience sont très différentes. L’intelligence est la capacité de résoudre des problèmes alors que la conscience est la capacité d’éprouver de la douleur, de la joie, de l’amour et de la colère. Il y a trois possibilités à envisager quant à la corrélation entre l’Intelligence artificielle et la conscience, en premier lieu, la conscience est d’une certaine façon liée à la biochimie organique en sorte qu’il ne sera jamais possible de créer une conscience dans des systèmes non organiques, en deuxième lieu, la conscience n’est pas liée à la biochimie organique, mais elle est liée l’intelligence de telle façon que les ordinateurs pourraient acquérir une conscience, et qu’ils devront le faire pour franchir un certain seuil d’intelligence, en dernier lieu, il n’existe aucun lien essentiel qui ne rattache la conscience à la biochimie organique ou à la grande intelligence. Les ordinateurs pourraient donc acquérir une conscience mais pas nécessairement. Ils pourraient devenir super-intelligents tout en restant au niveau zéro de la conscience.
Dans un futur proche, l’Intelligence Artificielle restera dépendante de la conscience humaine jusqu’à un certain stade.
Accentuation des inégalités sociales
Dans le monde, les 100 personnes les plus riches possèdent plus que les 4 milliards les plus pauvres. Avec l’essor de l’Intelligence Artificielle, la valeur économique et le pouvoir politique pourraient être éliminés de la plupart des hommes. En même temps, les progrès de la biotechnologie pourraient permettre de transformer l’inégalité économique en inégalité biologique. Les deux processus réunis qui sont le génie biologique associé à l’essor de l’Intelligence Artificielle (IA) pourraient aboutir à la séparation de l’humanité en castes biologique répartis entre une petite classe de surhommes et une sous-classe massive d’hommes inutiles. Avec la mondialisation, il risque d’apparaitre un phénomène de « spéciation » qui est la divergence de l’humanités en castes biologiques, voire en espèces différentes. La globalisation unifiera le monde horizontalement en effaçant les frontières nationales, mais divisera en même temps l’humanité verticalement.
L’ère du Dataîsme
Dans l’ancien temps, la terre était l’actif le plus important, et la politique se résumait à un combat pour le contrôle de la terre, si elle était fortement concentrée entre quelques mains, la société se divisait en aristocrates et roturiers. Dans les temps modernes, les machines et les usines sont devenues plus importantes que la terre et la lutte s’est concentrée sur le contrôle de ces moyens de production vitaux. Au 21ième siècle, les data éclipseront à la fois la terre et les machines pour devenir l’actif le plus important, et la politique sera un combat pour contrôler les flux de data. Si celles-ci se concentrent en un trop petit nombre de mains, l’humanité se scindera en espèces différentes.
La course à la Data est déjà engagée avec des géants comme Facebook, Google, Baidu et Tencent. Leur mode d’emploi est simple, ce sont avant tout des « Marchands d’attention », en effet, ils attirent notre attention en nous offrant des informations, des services et des divertissements gratuits, puis ils revendent notre attention aux publicitaires. Dans ce cas, nous ne sommes plus leurs clients mais nous sommes leurs produits. On peut assimiler ce phénomène où les gens ordinaires abandonnent leur actif le plus précieux qui est leurs données personnelles en échange de messageries électroniques gratuites et de vidéos de chats amateurs aux tribus africaines ou les indigènes d’Amérique qui vendirent inconsciemment des pays entiers aux impérialistes européens en échange de perles de couleur.
Menaces existentielles
On recense trois problèmes qui suffisent à menacer l’avenir de la civilisation humaine, qui sont « la guerre nucléaire », « l’effondrement écologique », « disruption technologique ». Ils forment ce qu’on appelle une Crise Existentielle. Ces trois problèmes risques de s’aggraver mutuellement avec le temps. La crise écologique menace la survie de la civilisation humaine, accompagné du développement de l’Intelligence Artificielle et du génie biologique. Entre 1914 et 1918, puis entre 1939 et 1945, le rythme du développement technologique s’est envolé à cause de l’engagement des pays dans une guerre totale oubliant ainsi toute prudence, en investissant d’énormes ressources dans toute sorte de projets audacieux. Beaucoup échouèrent, mais certains produisirent des chars, des radars, des gaz toxiques, des supersoniques, des missiles intercontinentaux et des bombes nucléaires. Ajoutons à cela, que les nations confrontées à une catastrophe climatique pourraient se tourner vers des technologies disruptives. Les disruptions technologiques pourraient augmenter le danger de guerres apocalyptiques en augmentant les tensions dans le monde, mais aussi en déstabilisant le rapport de force nucléaire. Depuis les années 1950, les superpuissances ont évité les conflits frontaux parce que toutes savaient qu’une guerre serait synonyme de destruction mutuelle assurée. Un ennemi commun est le meilleur catalyseur pour forger une identité commune, et l’humanité a maintenant au moins trois ennemis de ce genre qui sont la guerre nucléaire, le changement climatique et la disruption technologique. Si malgré cela, les nations décident d’être égoïstes et de faire passer leurs loyautés nationales avant toutes considérations, le résultat pourrait être pire qu’en 1914 et 1939.
Comment fonctionne l’Intelligence Artificielle
L’Intelligence Artificielle (IA) permet à une machine de reconnaitre une image, de transcrire la voix d’une langue à une autre, de traduire un texte, d’automatiser la conduite d’une voiture ou le pilotage d’un procédé industriel. L’expansion prodigieuse qu’elle connait ces dernières années est liée à l’apprentissage profond qui permet d’entrainer une machine à accomplir une tâche au lieu de la programmer explicitement. Ce deep learning caractérise un réseau de neurones artificiels, dont l’architecture et le fonctionnement sont inspirés de ceux du cerveau. Le cerveau humain est composé de 86 milliards de neurones, des cellules nerveuses connectées les unes aux autres. Les réseaux de neurones artificiels sont, eux aussi, composés de nombreuses unités, des fonctions mathématiques, assimilables à des neurones très simplifiés. Dans le cerveau, l’apprentissage modifie les connexions entre les neurones ; cela s’applique aussi aux réseaux de neurones artificiels. Comme ces unités sont souvent organisées en couches multiples, on parle donc de réseaux et d’apprentissage « profond ». Le rôle de ces neurones artificiels est de calculer une somme pondérée de leurs signaux d’entrée, et de produire un signal de sortie si cette somme dépasse un certain seuil. Mais un neurone artificiel n’est ni plus ni moins qu’une fonction mathématique calculée par un programme d’ordinateur. Le champ lexical est proche de celui du cerveau car les découvertes en neurosciences ont nourri les recherches en Intelligence Artificielle (IA).
Révolution de l’Intelligence Artificielle (IA)
L’intelligence Artificielle est en train de coloniser tous les secteurs de l’économie, de la communication, de la santé, et des transports avec la voiture autonome. On parle dans ce cas là de révolution. Au bureau l’IA est une assistante diligente. Elle travaille vite, et les tâches répétitives ne lui font pas peur. Elle peut parcourir des millions de tâches à la recherche d’une citation et la trouver en une fraction de seconde, grâce aux capacités de calcul numériques des ordinateurs qui ont atteint des vitesses vertigineuses. L’ENIAC, fut l’un des premiers ordinateurs électroniques programmables, construit en 1945 à l’Université de Pennsylvanie pour calculer des trajectoires d’obus, effectuait environ 360 multiplications à 10 chiffes par seconde. Un dinosaure ! Aujourd’hui les processeurs de nos ordinateurs personnels sont un milliard de fois plus rapide. Ils effectuent des centaines de GFLOPS (giga floating point operations per second). Les GPU (graphical processing unit) que nos ordinateurs utilisent pour les rendus graphiques effectuent quelques dizaines de TFLOPS. Les superordinateurs récents regroupent des dizaines de milliers de ces GPU, et atteignent des centaines de milliers de TFLOPS, d’énormes séries de calculs pour toutes sortes de simulations : prédire le temps, modéliser le climat, calculer l’écoulement de l’air autour d’un avion ou la conformation d’une protéine, simuler des événements aussi vertigineux que les premiers instants de l’Univers, la mort d’une étoile, l’évolution des galaxies, des collisions de particules élémentaires, ou même un explosion nucléaire. Ces simulations consistent à résoudre numériquement des équations différentielles, tâche qui, dans le passé, était réservée aux mathématiciens.
Machine Learning
Le cerveau de l’être humain est composé d’un réseau de 86 milliards de neurones (ou cellules nerveuses) interconnectées, dont 16 milliards dans le cortex. Chaque neurone est connecté en moyenne à près de 2000 autres par des connexions appelées synapses. L’apprentissage procède par création de synapses, suppression de synapses ou modification de leur efficacité. Dans l’approche de l’apprentissage-machine, on construit des réseaux de neurones artificiels dont la procédure d’apprentissage modifie les connexions entre ces derniers. La première phase d’apprentissage du machine learning, durant laquelle la machine apprend progressivement à accomplir une tâche, et une deuxième phase, la mise en œuvre, où la machine n’apprend plus. La capacité de généralisation s’inspire du fonctionnement du cerveau, mais les machines sont encore à des années lumières. En termes de chiffres : le cerveau comporte 86×10^9 neurones, interconnectés par environ 1.5×10^14 synapses. Chaque synapse peut effectuer un « calcul » une centaine de fois par seconde. Ce calcul synaptique représente l’équivalent d’une centaine d’opérations numériques sur un ordinateur (multiplication, addition…), soit 1,5×10^18 opérations par seconde pour le cerveau complet. En réalité, seule une partie des neurones est activée à chaque instant. A titre de comparaison, une carte GPU peut effectuer 10^13 opérations par seconde. Il en faudrait 100 000 pour approcher la puissance du cerveau. Cependant il y a un hic : le cerveau consomme l’équivalent de 25 watts de puissance. Une seule carte GPU en consomme 10 fois plus, soit 250 watts ! On peut en déduire que l’électronique est un million de fois moins efficace que la biologie.
En somme, l’Intelligence Artificielle est la capacité, pour une machine, d’accomplir des tâches généralement assurées par les animaux et les humains : percevoir, raisonner et agir. Elle est inséparable de la capacité à apprendre, telle qu’on l’observe chez les êtres vivants. Les systèmes d’intelligence artificielle ne sont que des circuits électroniques et des programmes informatiques très sophistiqués. Mais les capacités de stockage et d’accès mémoire, la vitesse de calcul et les capacités d’apprentissage leur permettent d’« abstraire » les informations contenues dans des quantités énormes de données. Abstraire signifie « isoler mentalement un élément, un caractère d’un ensemble afin de le considérer à part. » Percevoir, raisonner et agir. Alan Turing, le mathématicien anglais pionnier de l’informatique, décrypteur d’Enigma, le système de codage des messages de l’armée allemande pendant la Seconde Guerre mondiale, était un visionnaire. Il avait déjà eu l’intuition de l’importance de l’apprentissage quand il écrivait « Au lieu de chercher à produire un programme qui simule l’esprit d’un adulte, pourquoi ne pas essayer d’en produire un qui simule celui d’un enfant ? En le soumettant à un entraînement approprié, nous obtiendrons le cerveau d’un adulte ». Le deep learning représente l’avenir de l’intelligence artificielle. Le deep learning est très puissant mais aussi très borné.
Pour le site de recherche de Google, il faut parler d’une « collection d’algorithmes » qui produit une liste de tous les sites contenant le texte recherché. Des centaines voire des milliers ! A chacun de ces sites est ensuite attribué une série de scores produits par d’autres algorithmes soit écrits à la main, soit entrainés. Ces scores évaluent la popularité du site, sa fiabilité, l’intérêt de son contenu, la présence de la réponse si la phrase recherchée est une question, et l’adéquation du contenu aux intérêts de l’utilisateur. C’est une affaire complexe.
En guise de conclusion, on pourrait souligner que celui qui maitrisera l’Intelligence Artificielle à l’avenir gouvernera le monde, il possèdera un pouvoir démiurge où il pourra soit utiliser l’IA comme une panacée pour l’humanité, soit créer un monde au monde dystopique en faisant régner la terreur.
Sources livres :
« 21 leçons pour le 21ième siècle » Yuval Noah HARARI
« Quand la machine apprend » Yann Le Cun
