Les machines nous remplaceront

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Les machines nous remplaceront
C’est le titre traduit d’un excellent article de la MIT Technology Review que l’on trouve en ligne: Will Machines Eliminate Us? J’en fournis ici une traduction tant je trouve qu’il vient contrebalancer l’avalanche de promesses et d’exubérance médiatiques et scientifiques…
par Will Knight – le 29 janvier 2016
Yoshua Bengio dirige l’un des groupes de recherche les plus avancés dans un domaine de l’intelligence artificielle (AI) en fort développement et connu sous le nom d’apprentissage profond ou « deep learning » (voir fr.wikipedia.org/wiki/Deep_learning ). Les capacités surprenantes que le deep learning a données aux ordinateurs au cours des dernières années, de la reconnaissance vocale de qualité humaine à la classification des images jusque des compétences de conversation de base, ont généré des avertissements menaçants quant au progrès que l’AI fait vers l’intelligence humaine, au risque peut-être de même de la dépasser. Des personnalités comme Stephen Hawking et Elon Musk ont même averti que l’intelligence artificielle pourrait constituer une menace existentielle pour l’humanité. Musk et d’autres investissent des millions de dollars dans la recherche sur les dangers potentiels de l’AI, ainsi que sur les solutions possibles. Mais les déclarations les plus sinistres semblent exagérées pour nombre de gens qui sont en fait directement impliquées dans le développement de la technologie. Bengio, professeur de sciences informatiques à l’Université de Montréal, met les choses en perspective dans un entretien avec le rédacteur en chef de la MIT Technology Review pour l’AI et la robotique, Will Knight.
Faut-il se soucier de la rapidité des progrès de l’intelligence artificielle ?
Il y a des gens qui surestiment grossièrement les progrès qui ont été accomplis. Il y a eu beaucoup, beaucoup d’années de petits progrès derrière un grand nombre de ces choses, y compris des choses banales comme plus de données et plus de puissance de l’ordinateur. Le battage médiatique n’est pas de savoir si les choses que nous faisons sont utiles ou pas – elles le sont. Mais les gens sous-estiment combien la science doit encore faire de progrès. Et il est difficile de séparer le battage médiatique de la réalité parce que nous voyons toutes ces choses épatantes qui, à première vue, ont l’air magiques.
Y a t-il un risque que les chercheurs en AI « libérent le démon» accidentellement, comme Musk le dit ?
Ce n’est pas comme si quelqu’un avait tout à coup trouvé une recette magique. Les choses sont beaucoup plus compliquées que l’histoire simple que certaines personnes aimeraient raconter. Les journalistes aimeraient parfois raconter que quelqu’un dans son garage a eu cette idée remarquable, et puis qu’une percée a eu lieu, et tout à coup nous aurions l’intelligence artificielle. De même, les entreprises veulent nous faire croire à une jolie histoire : « Oh, nous avons cette technologie révolutionnaire qui va changer le monde – l’AI est presque là, et nous sommes l’entreprise qui va la fournir. » Ce n’est pas du tout commet cela que les choses fonctionnent.
Qu’en est-il de l’idée, au centre de ces préoccupations, que l’AI pourrait en quelque sorte commencer à s’améliorer d’elle-même et alors devenir difficile à contrôler?
Ce n’est pas comme cela que l’AI est conçue aujourd’hui. L’apprentissage automatique ou « machine learning » (voir fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique ) est un processus lent et laborieux d’acquisition d’information à travers des millions d’exemples. Une machine s’améliore, oui, mais très, très lentement, et de manière très spécialisée. Et les algorithmes que nous utilisons ne ressemblent en rien à des virus qui s’auto-reproduiraient. Ce n’est pas ce que nous faisons.
Quels sont quelques-uns les grands problèmes non résolus de l’AI?
L’apprentissage non supervisé est vraiment, vraiment important. En ce moment, la façon dont nous enseignons aux machines à être intelligentes est que nous devons dire à l’ordinateur ce qu’est une image, même au niveau du pixel. Pour la conduite autonome, l’homme étiquette des quantités gigantesques d’images de voitures pour montrer quelles parties sont des piétons ou des routes. Ce n’est pas du tout comme cela que les humains apprennent, et ce n’est pas comme cela que les animaux apprennent. Il nous manque quelque chose de fondamental. C’est l’une des choses les plus importantes que nous faisons dans mon laboratoire, mais il n’y a pas d’application à court terme – cela ne va probablement pas être utile pour construire un produit demain. Un autre grand défi est la compréhension du langage naturel. Nous avons fait des progrès assez rapides au cours des dernières années, c’est donc très encourageant. Mais ce n’est toujours pas au niveau où nous pourrions dire que la machine comprend. Ce serait vrai si nous pouvions faire lire un paragraphe à la machine, puis lui poser une question à ce sujet, et la machine répondrait d’une manière raisonnable, comme le ferait un humain. Nous sommes encore loin de cela.
Quelles approches au-delà de l’apprentissage profond seront nécessaires pour créer une véritable intelligence de la machine ?
Les efforts traditionnels, y compris le raisonnement et la logique – nous avons besoin de marier ces choses avec l’apprentissage profond afin d’avancer vers l’AI. Je suis l’une des rares personnes qui pensent que les spécialistes de l’apprentissage automatique, et en particulier les spécialistes de l’apprentissage profond, devraient accorder plus d’attention aux neurosciences. Les cerveaux fonctionnent, et nous ne savons toujours pas pourquoi à bien des égards. L’amélioration de cette compréhension a un grand potentiel pour aider la recherche en AI. Et je pense que les gens en neurosciences gagneraient beaucoup à s’intéresser à ce que nous faisons et à essayer d’adapter ce qu’ils observent du cerveau avec les types de concepts que nous développons en apprentissage automatique.
Avez-vous jamais pensé que vous auriez à expliquer aux gens que l’AI n’est pas sur le point de conquérir le monde? Cela doit être étrange.
C’est en effet une préoccupation nouvelle. Pendant de nombreuses années, l’AI a été une déception. En tant que chercheurs, nous nous battons pour rendre la machine un peu plus intelligente, mais elles sont toujours aussi stupides. Je pensais que nous ne devrions pas appeler ce domaine celui de l’intelligence artificielle, mais celui de la stupidité artificielle. Vraiment, nos machines sont idiotes, et nous essayons juste de les rendre moins idiotes. Maintenant, à cause de ces progrès que les gens peuvent voir avec des démos, nous pouvons maintenant dire: « Oh, ça alors, elle peut effectivement dire des choses en anglais, elle peut comprendre le contenu d’une image. » Eh bien, maintenant que nous connectons ces choses avec toute la science-fiction que nous avons vue, cela devient, « Oh, j’ai peur! »
D’accord, mais c’est tout de même important de penser dès maintenant aux conséquences éventuelles de l’AI.
Absolument. Nous devons parler de ces choses. La chose qui me rend le plus inquiet, dans un avenir prévisible, ce n’est pas que des ordinateurs prennent le pouvoir dans le monde entier. Je suis plus préoccupé par une mauvaise utilisation de l’AI. Des choses comme de mauvaises utilisations militaires, la manipulation des gens par le biais de publicités vraiment intelligentes; aussi, l’impact social, comme beaucoup de gens perdant leur emploi. La société a besoin de se réunir et de trouver une réponse collective, et ne pas laisser la loi de la jungle arranger les choses.
Will Knight est le rédacteur en chef pour l’AI de la MIT Technology Review. Il couvre principalement l’intelligence des machines, les robots, et l’automatisation, mais il est intéressé par la plupart des aspects de l’informatique. Il a grandi dans le sud de Londres, et a écrit sa première ligne de code sur un puissant Sinclair ZX Spectrum. Avant de rejoindre cette publication, il travaillait comme éditeur en ligne au magazine New Scientist. Si vous souhaitez entrer en contact, envoyer un e-mail à will.knight@technologyreview.com .
Crédit – Illustration par Kristina Collantes
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Les robots ont été dans les océans les plus profonds et ils sont allés sur Mars.
Ils ont été dans tous ces endroits, mais ils commencent tout juste à entrer dans votre salon.
Pour les robots, votre salon est la dernière frontière.
Adolescent, je dévorais les romans de science-fiction d’Isaac Asimov qui montraient à quoi pourrait ressembler le futur une fois que l’humanité se mettrait à créer des machines à son image. Ce qui me troublait le plus dans ces lectures était que les robots m’apprenaient plus sur les humains que les humains eux-mêmes. Comme si nous avions toujours besoin de nous confronter au non-humain pour parvenir à nous comprendre.
Aujourd’hui, j’ai l’impression de vivre à l’intérieur d’un de ses romans. Nous vivons en effet le moment précis où le monde décrit par Asimov est en train de devenir réalité :
Terry Gou, le président de FoxConn, ironise ainsi sur le fait que le lorsqu’il aura enfin remplacé les enfants qui travaillent dans ses usines par des robots, on cessera de l’accuser d’esclavagisme et les occidentaux équipés d’iPhone pourront enfin dormir du sommeil du juste. Il ne précise pas, cependant, quelle est son opinion sur le devenir du million de personnes qu’il envisage de licencier.
Ces signaux économiques émergents montrent en tous cas que, pour la première fois dans l’histoire de l’humanité, les machines deviennent si complexes et intelligentes qu’elles sont susceptibles de se substituer à une large échelle au travail fourni par les êtres humains, y compris pour accomplir des tâches spécialisées.
Cette révolution va avoir un impact sans précédent sur le monde travail. Selon les études les plus récentes de l’OCDE et de France Stratégie (2016), jusqu’à 20% des emplois sont appelés à disparaître d’ici 2025. Autant de nouveaux métiers vont apparaître alors qu’il n’existera aucune formation initiale correspondante. Quant aux métiers qui vont continuer à exister, ils vont se restructurer entièrement pour faire appel à de nouveaux types de compétences.
Les machines, en effet, ne dorment jamais, ne se plaignent jamais et n’ont pas de problèmes existentiels qui affectent leurs performances. Sauf si, bien sûr, une machine dotée de conscience finissait par apparaître, auquel cas les machines pourraient réclamer des congés afin de se consacrer à des choses véritablement utiles, comme calculer Pi jusqu’à un quintillion de décimales, ou encore se débarrasser de l’humanité !
Reste que cette mécanisation massive de la force de production économique soulève, auprès du grand public, des interrogations, pour ne pas dire des angoisses.
Exposons tout de suite le scénario négatif : une société où les machines prennent le travail des gens, provoquant un chômage de masse et un accroissement exponentiel des inégalités économiques et sociales. En réponse, les démocraties évoluent en Etats policiers où les robots sont utilisés pour assurer l’ordre et juguler le mécontentement populaire. Sans parler des technologies qui permettent d’améliorer les êtres humains et qui provoquent une scission sociale sans précédent entre les « normaux » et les « augmentés »…
Il est difficile de trouver un homme compétent qui ne cherche pas à travailler le moins possible tout en cherchant à convaincre son employeur qu’il fait le maximum. (…)
Dans le passé, l’homme venait en premier. A présent, c’est le système qui doit venir en premier.
Quand nous sommes en face de l’inconnu, une part de nous est toujours tentée de s’accrocher au passé. Une façon de reproduire le passé est de projeter une vision négative du changement, ce qui nous entretient dans la nostalgie et atténue la violence du système dans lequel nous vivons.
Pour ma part, je vois dans le bouleversement en cours la possibilité que les machines, paradoxalement, nous rendent enfin notre propre humanité, jusqu’ici largement confisquée par l’idéologie matérialiste et scientiste qui a dominé toute l’ère moderne.
L’organisation actuelle est née avec la révolution industrielle. Elle a cherché à reproduire le plus fidèlement possible le modèle de la machine, instrumentalisant les êtres humains pour qu’ils fonctionnent comme des rouages bien huilés destinés à accomplir une tâche spécialisée. Le taylorisme, tout en apportant l’efficacité de la méthode scientifique à l’entreprise, a aussi enfermé les êtres humains dans un carcan de contraintes, de méfiance et de contrôle.
Cette mécanisation des organisations est allée de pair avec la financiarisation à outrance de l’économie, jusqu’au point où nous avons fini par considérer que les êtres humains étaient des actifs de l’entreprise mobilisables au même titre que l’argent, et généralement considérés comme bien moins importants que ce dernier. C’est ainsi que l’on parle des ressources humaines au même titre que les ressources financières ou immobilières.
Mais plus profondément encore que cela, ce qui aura fait la singularité de l’époque moderne est qu’elle représente le seul moment de l’histoire où l’homme s’est cru totalement affranchi de la nature, au point de s’en rendre maître et de la plier complètement à sa volonté.
A ce stade, un petit détour par l’histoire de la philosophie peut se révéler éclairant. Du 16 ème au 18 ème siècle, le programme original de la science moderne est défini par les penseurs de la Renaissance puis par les philosophes des Lumières. Il porte principalement sur l’objet . A travers une lecture mécaniste des phénomènes, il s’agit de comprendre — et donc de maîtriser — ce qui se passe dans le monde naturel. L’esprit humain, de par son caractère transcendant, est donc exclu de ce champ.
Cette ligne de démarcation permet de mettre en parallèle le processus de mécanisation de la nature et l’accroissement du bien-être et de la liberté humaine, selon l’équation suivante : plus la maîtrise des forces techniques permet à l’humanité de remodeler son environnement à sa guise, et plus son bonheur augmente.
Or, si l’on rejoue à grande vitesse le film de ces derniers siècles, il devient vite évident qu’en réalité, l’accroissement de notre puissance technique a abouti à l’effet inverse : plus notre maîtrise technique a gagné en ampleur, et plus nous avons perdu jusqu’à la capacité à être heureux. A place du schéma bien ordonné du départ où la science devait libérer l’humanité, s’est substituée une réalité où tout a semblé se confondre : la frontière entre homme et machine, en particulier, n’a pas arrêté de se redéfinir, chaque nouvelle découverte tendant un peu plus à appliquer à l’esprit humain la grille réductionniste qui devait être réservée à l’objet.
Ainsi, ce sont d’abord les étoiles qui se sont transformées en machines, puis les éléments naturels, puis les plantes, puis les animaux, puis le corps de l’homme, puis son cerveau, puis — enfin — son âme elle-même. Cette série de concessions s’est alors fort logiquement achevée au moment où nous nous sommes mis à considérer que l’être humain était lui aussi un simple produit de forces aveugles, et qu’en agissant sur elles, il devait être possible de le décomposer, de le réformer et de l’améliorer au même titre que le reste de la nature.
Le transhumanisme est la dernière étape logique de ce processus de réification. Il consiste à pousser jusqu’au bout la logique de contrôle en pliant une nature perçue comme irrationnelle et déficiente (notamment puisqu’elle nous force à mourir) afin « d’augmenter » de toutes les façons possibles notre corps, voire de nous affranchir ainsi de la mort elle-même.
Or, plus la puissance de l’homme sur la nature a augmenté, et plus son impuissance interne à elle aussi augmenté, ce qui interroge le sens profond de cette quête d’immortalité.
Et s’il valait mieux vivre une existence courte mais riche d’amour, d’amitié et d’apprentissages qu’une existence très longue et vide de sens ? Et si la mort n’était pas forcément un néant, mais un mystère qui donne sa profondeur à la vie ?
La tâche principale de l’homme dans la vie est de se donner naissance à lui-même, de devenir ce qu’il est potentiellement. Le produit le plus important de son effort est sa propre personnalité.
Voilà pourquoi je ne défends pas le monde du travail actuel « contre » l’arrivée des machines. Le problème auquel nous devons répondre, ce n’est pas que les machines vont remplacer le travail de l’homme. Le problème auquel nous devons répondre, c’est que le travail a été organisé depuis plus de deux siècles de sorte à transformer les êtres humains en machines.
Sous ses dehors humanistes, la société actuelle nous conditionne à répondre à trois impératifs principaux : obéir, consommer, contrôler . Ces impératifs conditionnent l’éducation, la formation et le travail.
Nous sommes à ce point devenus coupés de nos propres émotions et de nos désirs profonds que nous vivons dans une impuissance intérieure plus grande que jamais. Nous compensons alors cette impuissance intérieure par une recherche de puissance extérieure. Ce processus nous amène à exercer notre contrôle sur d’autres êtres humains. Cela donne naissance aux organisations avec leurs innombrables querelles d’egos, leurs hiérarchies, leur manipulations sans fin pour acquérir plus de pouvoir et plus de sécurité. Dans combien de CoDir d’entreprise les comportements se sont automatisés au point qu’on pourrait remplacer les dirigeants par des robots sans que personne ne le remarque ?
Nous travaillons toujours plus vite pour produire toujours plus. Ce cercle vicieux donne naissance à une civilisation en accélération constante, ivre de sa propre puissance, mais qui ne sait plus où elle va ni même pourquoi elle existe.
La vitesse et la puissance sont terriblement dangereuses car elles donnent une illusion de sens. Il est possible d’y consumer sa vie entière sans s’en apercevoir.
Est-ce qu’il existe une issue ? Je pense que oui. La voie nous est montrée par toutes les organisations qui ont remis le sens au cœur de tout, par exemple celles décrite dans l’ouvrage de Frédéric Laloux, Reinventing Organizations . Quand l’environnement de travail procède d’une raison d’être profondément ancrée, que les dirigeants sont en paix avec eux-mêmes, que l’activité suit un rythme naturel en accord avec les besoins biologiques et psychiques des êtres, l’organisation peut retrouver un équilibre, voire une fonction répara
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