Réussites
Une lente maturation
Les différentes approches, technologies et méthodes infusent doucement. Les théories des probabilités et de la prise de décision rationnelle constituent une base scientifique solide. La perception de l'IA change, au sein même de la communauté. En s'autorisant un peu de lyrisme, disons que les chercheurs n’ont plus l’impression de tâtonner dans le noir, en s’accrochant désespérément à ce qu’ils trouvent.
Une défaite historique : IBM DeepBlue en majesté
La percée la plus importante pour le grand public est réalisée par
1997 est un moment historique, bien qu'il s'agisse d'une machine utilisant la force brute, et non d'une machine avec un raisonnement humain. Mais comme nous l'avons découvert, les échecs étaient vulnérables à des machines très puissantes avec de bons algorithmes, de grosses bases de données et des processeurs très rapides. Gary Kasparov (2017)
Après le morpion,
Face à une machine, vous serez rapidement dépassé. C'est pourquoi tout système fermé - et les jeux sont des systèmes fermés - donne automatiquement l'avantage aux machines. Je le savais en 1997. Lorsque vous regardez la puissance de calcul des ordinateurs d'échecs, Deep Blue était relativement faible par rapport aux normes modernes. Aujourd'hui, les machines sont absolument monstrueuses. Elles sont beaucoup plus fortes que Magnus Carlsen [champion du monde d'échecs depuis 2013], et une application d'échecs gratuite sur votre appareil mobile est probablement plus forte que Deep Blue. Gary Kasparov (2017)
Lorsque vous opposez les humains aux machines dans des jeux, les machines l'emporteront, que ce soit aux échecs ou au go, ou tout autre jeu. Pas parce qu'elles peuvent résoudre le jeu. Les échecs sont mathématiquement insolubles. Le nombre de coups légaux est énorme. Mais en fin de compte, la machine n'a pas besoin de résoudre le jeu. La machine doit gagner la partie. Et pour gagner la partie, elle doit simplement faire moins d'erreurs que les humains. Ce n’est pas si difficile, car les humains ne sont qu’humains et sont donc vulnérables; nous n'avons pas le calme et la sérénité d’un ordinateur. Gary Kasparov (2017)
Ruser avec l'explosion combinatoire
Une seconde réalisation majeure de l'époque est restée plus confidentielle. Elle concerne la complexité des calculs et l’explosion combinatoire qui en découle.
Certains problèmes mathématiques sont extrêmement complexes à résoudre, mais une fois un candidat trouvé, il est très rapide de vérifier que c'est une solution. Ils font partie de la grande famille des problèmes dits NP, qu'on ne sait pas (encore !) résoudre de manière satisfaisante. NP signifie non-deterministic polynomial time ; le non-deterministic fait référence à la machine de Turing non déterministe qui permet de savoir si le problème est décidable. De nombreux problèmes importants relèvent de cette classe de complexité, malheureusement. Ils se ramènent à des problèmes dites classiques, a car représentatifs et bien étudiés par les spécialistes : voyageur du commerce, sac à dos, postier chinois, partition de graphes. Ils sont liés à la recherche opérationnelle et à l’optimisation logistique.
À la fin des années 1990, certains programmes de résolution de problèmes sont suffisamment puissants pour être utilisés de manière systématique sur des instances suffisamment détaillées pour être réellement utiles. Il s'agit des solveurs capable de résoudre efficacement des problèmes de satisfaisabilité booléenne (dits SAT).
Cela ne signifie pas que tous les problèmes NP ou NP-difficile peuvent désormais être résolus : certaines instances continueront de mettre à genoux les meilleures heuristiques. Mais nous n'avons plus systématiquement peur de cette classe de complexité, et c'est l'une des principales réussites techniques des 40 dernières années.
… Et l’intelligence générale ?
Il n'y a toujours pas de feuille de route vers l'IA générale. Ce sujet est délaissé.