{"id":20356,"date":"2024-12-11T19:43:50","date_gmt":"2024-12-11T18:43:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revue3emillenaire.com\/blog\/?p=20356"},"modified":"2024-12-11T19:43:50","modified_gmt":"2024-12-11T18:43:50","slug":"ce-que-les-ordinateurs-ne-peuvent-pas-savoir-les-inconnus-inconnus-par-eric-holloway","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revue3emillenaire.com\/blog\/ce-que-les-ordinateurs-ne-peuvent-pas-savoir-les-inconnus-inconnus-par-eric-holloway\/","title":{"rendered":"Ce que les ordinateurs ne peuvent pas savoir\u00a0: les inconnus inconnus par Eric Holloway"},"content":{"rendered":"
\n
<\/dd>\n
18 novembre 2024<\/span><\/dt>\n<\/dl>\n

Il y a les choses que nous savons que nous savons, les choses que nous savons que nous ne savons pas, et les choses que nous ne savons pas que nous ne savons pas. Ce sont ces derni\u00e8res qui nous pi\u00e8gent.<\/i><\/span><\/span><\/strong>\u00a0\u2014\u00a0Donald Rumsfeld (1932-2021)<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Dans cette c\u00e9l\u00e8bre citation, Rumsfeld soulignait une lacune importante dans les connaissances de chacun. Parfois, nous ne savons pas ce que nous ne savons pas. Si nous pouvons nous pr\u00e9parer aux choses que nous savons ne pas savoir, nous ne pouvons pas nous pr\u00e9parer aux inconnues inconnues \u2014 <\/span>\u00e0 moins d\u2019<\/span><\/span>attendre l\u2019inattendu.<\/span><\/p>\n

Sans surprise, les inconnues inconnues posent \u00e9galement un probl\u00e8me \u00e0 <\/span>l\u2019intelligence artificielle <\/span><\/span>(<\/span><\/span>IA<\/span>)<\/span>. Cependant, l\u2019IA est diff\u00e9rente de l\u2019homme en ce sens qu\u2019elle ne peut pas s\u2019attendre \u00e0 l\u2019inattendu. Pour une IA, tout doit \u00eatre d\u00e9fini d\u2019une mani\u00e8re <\/span>compr\u00e9hensible pour<\/span><\/span> les ordinateurs, m\u00eame l\u2019inattendu. Mais <\/span>ce qui est vraiment <\/span><\/span>inattendu ne peut pas \u00eatre d\u00e9fini d\u2019une mani\u00e8re compr\u00e9hensible par les ordinateurs.<\/span><\/p>\n

L\u2019incapacit\u00e9 \u00e0 d\u00e9finir ce qui est vraiment inattendu est plus qu\u2019une simple observation sur les syst\u00e8mes d\u2019IA. Il s\u2019agit en fait d\u2019un r\u00e9sultat math\u00e9matique profond captur\u00e9 par la <\/span>complexit\u00e9 de Kolmogorov<\/a>\u00a0:<\/span><\/span> d\u00e9crire un objet de la mani\u00e8re la moins redondante possible. La description la moins redondante d\u2019un objet est le programme informatique le plus court qui puisse g\u00e9n\u00e9rer <\/span>cet <\/span>objet, et la longueur d<\/span>e ce<\/span> programme <\/span>correspond \u00e0<\/span><\/span> la complexit\u00e9 de Kolmogorov de l\u2019objet.<\/span><\/p>\n

La complexit\u00e9 de Kolmogorov, dans son essence, est aussi une d\u00e9finition de l\u2019inattendu. L\u2019inattendu est ce qui est impr\u00e9visible. Cependant, si quelque chose est redondant, cela signifie qu\u2019il est, dans une certaine mesure, pr\u00e9visible. Par cons\u00e9quent, <\/span>ce qui est<\/span><\/span> impr\u00e9visible, et donc inattendu, doit \u00e9galement ne pas \u00eatre redondant.<\/span><\/p>\n

La complexit\u00e9 de Kolmogorov d\u2019un objet \u00e9tant sa description la moins redondante, <\/span>cette<\/span> complexit\u00e9 d\u00e9crit \u00e9galement <\/span>le caract\u00e8re inattendu<\/span><\/span> d\u2019un objet. Plus l\u2019objet est impr\u00e9visible et inattendu, plus la complexit\u00e9 de Kolmogorov est grande.<\/span><\/p>\n

Attendez une minute Eric\u2026<\/span><\/strong><\/p>\n

Vous avez dit pr\u00e9c\u00e9demment que l\u2019inattendu ne pouvait pas \u00eatre d\u00e9fini, mais ici vous venez de d\u00e9finir l\u2019inattendu en termes de complexit\u00e9 de Kolmogorov\u00a0? C<\/span>\u2019est \u00e0 n\u2019y rien comprendre<\/span>\u00a0?<\/span><\/p>\n

B<\/span>on<\/span>ne remarque<\/span>\u00a0! C\u2019est l\u00e0 <\/span>tout le paradoxe<\/span>. On pourrait penser que, puisque nous pouvons d\u00e9finir l\u2019inattendu math\u00e9matiquement avec la complexit\u00e9 de Kolmogorov, cela se traduit par une d\u00e9finition <\/span>compr\u00e9hensible pour<\/span><\/span> les ordinateurs, puisqu\u2019<\/span>ils<\/span> peuvent comprendre les math\u00e9matiques. Cependant, les ordinateurs ne peuvent pas comprendre toutes les math\u00e9matiques, comme l\u2019a prouv\u00e9 G\u00f6del avec ses c\u00e9l\u00e8bres <\/span>th\u00e9or\u00e8mes d\u2019incompl\u00e9tude<\/a>.<\/span><\/span><\/p>\n

Le m\u00eame probl\u00e8me se pose pour la complexit\u00e9 de Kolmogorov. Il s\u2019agit d\u2019une d\u00e9finition math\u00e9matique que les ordinateurs ne peuvent pas comprendre. La preuve est assez simple. Si nous pouv<\/span>i<\/span>ons mesurer la complexit\u00e9 de Kolmogorov \u00e0 l\u2019aide d\u2019un programme informatique, <\/span>alors <\/span>nous pou<\/span>rri<\/span>ons \u00e9galement \u00e9crire un programme informatique qui g\u00e9n\u00e8re un objet avec le degr\u00e9 de complexit\u00e9 de Kolmogorov que nous <\/span>d\u00e9sir<\/span>ons. Toutefois, cela signifie \u00e9galement que nous pou<\/span>rri<\/span>ons \u00e9crire un programme <\/span>capable de <\/span>g\u00e9n\u00e9re<\/span>r<\/span> un objet <\/span>avec une<\/span> complexit\u00e9 de Kolmogorov sup\u00e9rieure \u00e0 celle du programme lui-m\u00eame. <\/span>Or, puisque<\/span><\/span> la complexit\u00e9 de Kolmogorov <\/span>correspond \u00e0<\/span><\/span> la longueur du programme le plus court g\u00e9n\u00e9r<\/span>ant<\/span> un <\/span>objet, <\/span>cela constitue <\/span><\/span>une contradiction. Par cons\u00e9quent, les ordinateurs ne peuvent pas mesurer la complexit\u00e9 de Kolmogorov.<\/span><\/p>\n

Cela signifie que l\u2019IA sera toujours incapable de savoir si un objet est inattendu. Ainsi, contrairement aux humains, l\u2019IA ne peut pas s\u2019attendre \u00e0 l\u2019inattendu. Il s\u2019agit l\u00e0 d\u2019une capacit\u00e9 fondamentale que les humains poss\u00e8dent et que l\u2019IA n\u2019a pas\u00a0: la capacit\u00e9 de faire face aux <\/span>inconnus inconnus<\/span><\/span> de Rumsfield.<\/span><\/p>\n

Un corollaire int\u00e9ressant est que l\u2019IA ne peut pas non plus \u00eatre v\u00e9ritablement cr\u00e9ative. La cr\u00e9ativit\u00e9 consiste \u00e0 cr\u00e9er quelque chose de tout \u00e0 fait nouveau. Or, pour cr\u00e9er quelque chose de nouveau, un ordinateur doit \u00e9galement \u00eatre capable d\u2019augmenter sciemment la complexit\u00e9 de Kolmogorov, ce qui est <\/span>manifestement impossible.<\/span><\/a><\/u><\/span><\/p>\n

Eric <\/span><\/span>Holloway<\/b><\/span><\/span> est Senior Fellow au Walter Bradley Center for Natural & Artificial Intelligence. Il est titulaire d\u2019un doctorat en ing\u00e9nierie \u00e9lectrique et informatique de l\u2019universit\u00e9 Baylor. Capitaine dans l\u2019arm\u00e9e de l\u2019air am\u00e9ricaine, il a servi aux \u00c9tats-Unis et en Afghanistan. Il est co-\u00e9diteur de <\/span>Naturalism and Its Alternatives in Scientific Methodologies<\/i><\/span>.<\/span><\/h3>\n
\u00a0<\/address>\n
Texte original\u00a0: <\/span>https:\/\/mindmatters.ai\/2024\/11\/what-computers-cant-know-the-unknown-unknowns\/<\/span><\/a><\/u><\/span><\/address>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

18 novembre 2024 Il y a les choses que nous savons que nous savons, les choses que nous savons que nous ne savons pas, et les choses que nous ne savons pas que nous ne savons pas. 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