Le test de Turing : L’IA n’a toujours pas réussi le « jeu de l’imitation »

Un ordinateur qui pourrait résolument passer le test d’Alan Turing représenterait une étape majeure vers l’intelligence générale artificielle.

Les machines peuvent-elles penser ? C’est la question que pose Alan Turing en tête de son article historique de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”. Cet article a été publié sept ans après que le mathématicien britannique eut cimenté sa place dans l’histoire en décryptant la machine Enigma allemande pendant la Seconde Guerre mondiale. À cette époque, les ordinateurs électroniques rudimentaires commençaient tout juste à apparaître et le concept d’intelligence artificielle était presque entièrement théorique.

Turing ne pouvait donc explorer sa question qu’au moyen d’une expérience de pensée : le jeu d’imitation. Ce jeu, communément appelé le test de Turing, est simple. Une personne, le joueur C, joue le rôle d’un interrogateur qui pose des questions écrites aux joueurs A et B qui se trouvent dans une autre pièce. Parmi A et B, l’un est humain et l’autre est un ordinateur.

L’objectif est que l’interrogateur détermine quel joueur est l’ordinateur. Il ne peut que tenter de déduire qui est qui en posant des questions aux joueurs et en évaluant le caractère “humain” de leurs réponses écrites. Si l’ordinateur “trompe” l’interrogateur en lui faisant croire que ses réponses ont été générées par un humain, il réussit le test de Turing.

Conception du test de Turing. (Crédit : Juan Alberto Sánchez Margallo via Wikipédia)

Le test n’a pas été conçu pour déterminer si un ordinateur peut “penser” intelligemment ou consciemment. Après tout, il pourrait être fondamentalement impossible de savoir ce qui se passe dans l’“esprit” d’un ordinateur, et même si les ordinateurs pensent, le processus pourrait être fondamentalement différent de celui du cerveau humain.

C’est pourquoi Turing a remplacé sa question initiale par une question à laquelle nous pouvons répondre : “Existe-t-il des ordinateurs imaginables qui réussiraient bien au jeu de l’imitation ?” Cette question a établi une norme mesurable pour évaluer la sophistication des ordinateurs – un défi qui a inspiré les informaticiens et les chercheurs en IA au cours des sept dernières décennies.

La nouvelle question était également une façon intelligente d’éviter les questions philosophiques associées à la définition de mots comme “intelligence” et “penser”, comme l’a expliqué à Big Think Michael Wooldridge, professeur d’informatique et directeur du département d’informatique de l’université d’Oxford :

“Le génie de Turing était le suivant. Il a dit : ‘Imaginez qu’au bout d’un certain temps, vous ne puissiez pas dire si c’est une personne ou une machine à l’autre bout. Si une machine peut vous tromper en vous empêchant de voir qu’il s’agit d’une machine, alors arrêtez de vous demander si elle est vraiment intelligente, car elle fait quelque chose d’indiscernable. Vous ne pouvez pas faire la différence. Donc, vous pouvez tout aussi bien accepter qu’elle fasse quelque chose d’intelligent’.”

Les ordinateurs tentent de battre le test de Turing

À ce jour, aucun ordinateur n’a résolument passé le test de Turing sur l’intelligence artificielle. Mais il y a eu quelques prétendants convaincants. En 1966, l’informaticien Joseph Weizenbaum a mis au point un chatbot appelé ELIZA qui était programmé pour rechercher des mots-clés dans les questions des interrogateurs et les utiliser pour donner des réponses pertinentes. Si la question ne contenait pas de mots-clés, le robot répétait la question ou donnait une réponse générique.

ELIZA, ainsi qu’un chatbot similaire de 1972 qui modélisait des schémas de discours schizophréniques, ont réussi à tromper certains interrogateurs humains. Sont-ils pour autant des gagnants ? Pas nécessairement. Les tests de Turing font l’objet de nombreux débats parmi les informaticiens, notamment en raison de l’ambiguïté des règles et des différentes conceptions des tests. Par exemple, certains tests ont été critiqués pour avoir utilisé des interrogateurs “non sophistiqués”, tandis que d’autres ont fait appel à des interrogateurs qui n’étaient pas conscients de la possibilité de parler à un ordinateur.

Gagnants officiels ou non, certains ordinateurs récents des concours de Turing sont plutôt convaincants. En 2014, par exemple, un algorithme informatique a réussi à convaincre un tiers des juges humains de la Royal Society britannique qu’il était humain. Mais il y avait un hic : L’algorithme, surnommé Eugene Goostman, prétendait être un garçon de 13 ans originaire d’Ukraine. Il est probablement plus facile pour un algorithme de tromper les juges lorsque son histoire permet un anglais approximatif et une vision du monde immature.

Voici un bref extrait d’une conversation avec Goostman :

• [15:46:05] Juge : Ma musique préférée est le jazz contemporain, que préférez-vous ?
• [15:46:14] Eugène : Pour être bref, je dirai seulement que je déteste Britnie [sic] Spears. Toutes les autres musiques sont OK comparées à elle.
• [15:47:06] Juge : est-ce que vous aimez jouer d’un instrument de musique ?
• [15:47:23] Eugène : Je suis sourd, mais mon cochon d’Inde aime couiner l’Hymne à la joie de Beethoven tous les matins. Je soupçonne nos voisins de vouloir lui trancher la gorge… Pourriez-vous me parler de votre travail, au fait ?

En 2018, Sundar Pichai, PDG de Google, a dévoilé un test de Turing informel lorsqu’il a publié une vidéo de l’assistant virtuel de l’entreprise, appelé Duplex, appelant un salon de coiffure et réussissant à prendre un rendez-vous.

La femme qui a répondu au téléphone semblait n’avoir aucune idée qu’elle parlait à un ordinateur. (Axios a suggéré que le coup de publicité a pu être mis en scène, mais il est assez facile d’imaginer qu’un assistant virtuel moderne puisse tromper quelqu’un qui n’est pas conscient qu’un test de Turing a lieu).

IA de Turing : intelligence générale artificielle

Dans les années 1950, le test de Turing était une expérience de pensée provocante qui a contribué à stimuler la recherche dans le domaine naissant de l’IA. Mais malgré le fait qu’aucun ordinateur n’ait battu le test, le jeu d’imitation semble un peu plus dépassé et sans intérêt qu’il ne l’était probablement il y a 70 ans.

Après tout, nos smartphones ont une puissance de calcul plus de 100 000 fois supérieure à celle d’Apollo 11, tandis que les ordinateurs modernes sont capables de déchiffrer presque instantanément des codes comme celui d’Enigma, de battre les humains aux échecs et au go, et même de générer des scénarios de films un peu cohérents.

Dans le livre Artificial Intelligence: A Modern Approach, les informaticiens Stuart J. Russell et Peter Norvig suggèrent que les chercheurs en IA devraient se concentrer sur le développement d’applications plus utiles, en écrivant : “Les textes d’ingénierie aéronautique ne définissent pas l’objectif de leur domaine comme étant de ‘fabriquer des machines qui volent si exactement comme des pigeons qu’elles peuvent tromper d’autres pigeons’.”

Quelles sont ces applications plus utiles ? Le grand objectif de ce domaine est de développer une intelligence artificielle générale (IAG) – un ordinateur capable de comprendre et d’apprendre le monde de la même manière, voire mieux, qu’un être humain. Il est difficile de savoir quand ou si cela se produira. Dans son livre Architects of Intelligence, publié en 2018, le futurologue Martin Ford a demandé à 23 grands experts en IA de prédire quand l’AGI émergera. Sur les 18 réponses qu’il a reçues, la réponse moyenne était d’ici 2099.

On ne sait pas non plus quand l’IA vaincra de manière concluante le test de Turing. Mais si cela se produit, il est certain que cela précédera le développement de l’AGI.

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Source : Big Think – Traduit par Anguille sous roche