Une corrélation est une relation statistique entre deux variables dont les valeurs varient dans le même sens ou dans le sens opposé. Ainsi la corrélation peut-elle être positive ou négative. Une causalité est une corrélation dans laquelle une variable dépend de l’autre et cette relation persiste dans le temps. Le problème de la relation cause/effet a pris une importance toute particulière avec le développement des sciences soit donc à partir du XIXème siècle. “L’homme a naturellement envie de savoir” ce qui explique le monde des questions qu’il pose et se pose. Il est donc vraisemblable que cette appétence est à l’origine de la technique, concevant des objets dont le but est bel et bien de lui venir en aide grâce aux réponses qu’elle sera en mesure de lui apporter. Mais le problème vient de ce que trouver qu’il existe des corrélations entre des facteurs ne signifie pas qu’il y ait une relation de cause à effet. La relation entre deux variables, qu’elle soit négative ou positive ne signifie pas que l’une agit sur l’autre ce qui signe la causalité. La recherche de corrélation implique donc d’étudier des variables sans chercher à les manipuler. La relation de cause a effet ne peut intervenir dans la démarche du chercheur que dans un second temps : la recherche causale nécessite une expérience programmée dont les variables seront contrôlées. Mais aujourd’hui ce problème va se poser à l’Intelligence Artificielle qui détecte parfaitement les corrélations mais se révèle particulièrement mutique en ce qui concerne le domaine de la causalité (Why AI needs to understand consequences). D’où la question que peut faire l’homme pour sa machine s’il veut valider sa prise de décision ? Il faudra donc adapter la machine pour transformer ses capacités et les rapprocher des qualités humaines qui font que l’appréciation de la causalité est le résultat de nombreuses acquisitions et qualités humaines parmi lesquelles l’imagination et les retours en arrière ! C’est “l’inférence causale” où les mathématiques vont devoir prendre en main l’acte décisionnel humain pour le meilleur en évitant le pire !
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Corrélation vs causalité
samedi, mars 4th, 2023Après la dactyloscopie ?
samedi, novembre 21st, 2020Même si le nom de Bertillon reste attaché en criminologie à l’utilisation des empreintes digitales dès 1902, les papilles et crêtes dermiques étaient connues depuis 1678 et déjà utilisées en 1880. En réalité, Bertillon n’y croyait pas trop ! Pourtant leur valeur signalétique fut reconnue à la hauteur “de tout autre ensemble de caractères physiques”. Aujourd’hui les empreintes digitales restent utilisées dans différentes situations : ainsi celle de l’index gauche est indispensable pour l’établissement de la carte d’identité française, une autre peut servir de clef pour remplacer la saisie d’un mot de passe : c’est donc bel et bien une donnée biométrique. Alors qu’en est-il de cette nouvelle application de l’IA, à savoir l’utilisation de la reconnaissance faciale, toute nouvelle donnée biométrique. Car à cette donnée se rattache un questionnement éthique absent du recueil des empreintes digitales (Ethical questions confront facial recognition). La biométrie est selon la CNIL une “Caractéristique physique ou biologique permettant d’identifier une personne”, c’est ce que permet l’empreinte digitale, l’ADN, la voix tout autant que les relevés de biométrie foetale indispensables aux études de datation ou de trophicité dans la surveillance d’une grossesse à risque. Quelles sont alors les conditions pour que le recueil de paramètres morphométriques interroge l’éthique ? Les conditions d’obtention et/ou les conditions d’utilisation ? Chacun sait qu’à la technique ne s’attache aucune qualité : elle n’est ni bonne ni mauvaise, c’est ce que l’homme en fait qui peut poser question. Ainsi en est-il de la finalité du marteau ! Avant que d’être traitées, les informations ont dû être obtenues : c’est le comment qui est en cause par exemple le volontariat de l’individu. Enfin le troisième point important est le paramètre lui-même et dans le cas présent, la reconnaissance faciale. Car si le visage est le médiateur à la relation d’autrui selon Levinas, cette capture subie le dépossède de sa qualité essentielle, sa responsabilité envers l’autre.
C’était il y a soixante quinze ans …
samedi, mai 11th, 2019
En 1944, Erwin Schrödinger, qui depuis dix ans s’amusait déjà beaucoup avec son chat, commet un ouvrage de vulgarisation dans lequel il pose une question essentielle : Qu’est-ce que la vie ? La question semble tout aussi difficile à résoudre que la question de la définition du temps à laquelle Saint Augustin avait apporté la réponse suivante : “Qu’est-ce donc que le temps ? Si personne ne m’interroge, je le sais ; si je veux répondre à cette demande, je l’ignore “. Et c’est un peu en le paraphrasant que François Jacob avait répondu sans répondre ” ..chacun de nous sait ce qu’est la vie”. C’est avec plus d’acuité encore que se pose de nouveau la question au regard des robots et autres dérivés de l’Intelligence Artificielle (Opinion: How to Define Life, https://www.the-scientist.com/news-opinion/opinion–how-to-define-life-65831 ), cette dernière n’arrêtant pas de s’améliorer. La question est d’autant plus prégnante que l’industrie en cause se mobilise pour définir à son profit des lois à propos de la robotique, autres que celles d’Isaac Asimov ! (Don’t let industry write the rules for AI,
https://www.nature.com/articles/d41586-019-01413-1?WT.ec_id=NATURE-20190509 ). Un robot ne s’est-il pas vu attribué une nationalité ? Parmi tous les critères proposés, il en est certains auxquels répondent les produits de l’IA et on pourrait poser comme indispensable qu’ils répondent à tous. Il en est pourtant deux qui jusqu’à aujourd’hui sont encore spécifiquement humains : l’évolution darwinienne mais aussi la connaissance qu’a l’homme de sa finitude. Mais il ne peut s’agir là que d’une réponse à l’aune des connaissances actuelles. L’expression “Demain est un autre jour” reste on ne peu plus pertinente !
Rien de nouveau depuis 1931
dimanche, janvier 20th, 2019
Peut-être cette découverte sera-t-elle en mesure de rassurer les opposants à l’IA augmentée. En effet ceux qui actuellement s’y intéressent de près, viennent de se heurter de nouveau à une aporie formulée il y a déjà près de quatre vingt dix ans. En 1930, Gödel, mathématicien autrichien âgé de 25 ans à l’époque, énonce deux théorèmes dits “théorèmes d’incomplétude”, dont seul le premier sera détaillé (!!) : “il existe des énoncés mathématiques vrais, mais indémontrables” ! (Le théorème d’incomplétude de Gödel, https://sciencetonnante.wordpress.com/2013/01/14/le-theoreme-de-godel/). La question est d’importance : tout ce qui est vrai est-il forcément démontrable mais aussi, ce qui n’est pas démontrable est-il faux ? Dans l’article, Mathematicians Discovered a Computer Problem that No One Can Ever Solve (https://www.livescience.com/64469-unsolvable-math-problem.html?utm_source=ls-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=20190113-ls) il s’agit de traiter du problème de l’apprenabilité. Or comme celle ci repose sur la quantité de données fournies, elle se situe donc dans le cadre de l’hypothèse du continu (voir la théorie des ensembles). Attention, si l’hypothèse du continu ( Hypothèse du continu, https://www.techno-science.net/definition/6080.html) n’est pas reconnue par tous les mathématiciens et si elle est particulièrement difficile a comprendre pour un béotien en la matière, il n’en reste pas moins vrai qu’il est intéressant de savoir qu’il existe encore des barrières à la progression de l’IA. Pour autant quelle(s) est (sont) la(les) différence(s) entre les barrières humaines et celle(s) des machines à l’apprenabilité ?
Pourquoi pas un peu d’humour ?
lundi, août 6th, 2018Des discussions enflammées, des séminaires à l’infini, des publications à ne plus savoir que lire, tels sont les manifestations que provoque le thème actuel de l’Intelligence Artificielle. Pas de salut sans avoir choisi entre le Pour et le Contre. Pour choisir entre ces deux extrêmes de quels arguments dispose-t -on ? Des bienfaits tout autant que des méfaits supposés de l’une ou l’autre de ces deux attitudes et contrairement à ce que l’on pourrait penser le Candide serait bien en mal de trancher au vu et au su des confrontations entre spécialistes. Contrairement à ce que R. Poincaré préconisait, le scientifique n’est pas toujours le mieux placé pour traduire en termes compréhensibles le fait scientifique. Mais peut-être est-ce parce qu’il n’y a rien de scientifique dans ce domaine ! Comme cette affirmation est à tout le moins compatible avec la définition d’une oxymore pourquoi ne pas lire l’article Officially Intelligent de Bob Gran (https://www.the-scientist.com/editorial/officially-intelligent-64587?utm_campaign=TS_DAILY%20NEWSLETTER_2018&utm_source=hs_email&utm_medium=email&utm_content=64887135&_hsenc=p2ANqtz–xDvzS5n-Mv14EfKwbZ8C6eyepYKrql06jAcRQoBaxVwyrHc9PBxWynZggLUy3Ic7QzHX42IGqG3deynskPWaAaXO5RQ&_hsmi=64887135). A la manière des adorateurs de la Deep Ecology pour qui la nature ne retrouvera son équilibre originel qu’avec la disparition de l’homme, le biocentrisme l’emportant sur l’anthropocentrisme, l’avenir pourrait-il être meilleur si l’homme disparaissait au profit de la machine ? Une seule solution à ce cauchemar ! Foin de genre, la femme n’est plus le devenir de l’homme, c’est la créativité de l’un comme de l’autre qui sauvera l’humanité !
L’Homme et sa Machine
vendredi, mai 18th, 2018A propos de l’IA les articles se suivent et se succèdent à un rythme tel qu’une intelligence non artificielle peine pour se maintenir à niveau. Et pour atteindre le niveau supérieur de l’intelligence artificielle, celui dit de l’ apprentissage profond, le chemin semble plus escarpé encore. Mais il existe aussi un autre obstacle (probablement pas le dernier) à franchir celui du sujet lui même que l’on aimerait bien décrypter. Aujourd’hui, il ne s’agit ni plus ni moins que de celui qui fut récompensé par le Prix Nobel de physiologie ou médecine attribué en 2014 à Edvard Moser, May-Britt Moser et John O’Keefe : soit sous une forme extrêmement simplifiée, le comment du positionnement dans l’espace. A ce propos, deux articles analysent une lettre parue dans Nature (pour les plus avertis), Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents (http://www.nature.com/articles/s41586-018-0102-6.epdf?referrer_access_token=_lWNU8gc6P54Xyucs60zx9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0OEfySMT4t78PpPpCS7uExWqGH8Y85zx5sxUAfevtKBQhbJLTAeVlbUdZL1p8FMUwKd4qZMsU8gbExV1eNrCWgjyC9yqW3vQfcsml21Pu27QUUA4UjZLGUDRiLLfbcuOzknt2kNcLH672UsJIqltTUIk9mhOv-Mh5mx6OXvkjXf_Ue2UA6fDm55IYYG__qEH2enmCI3iGBsf8rZW9MhvmmfS10vUQ2DfmQzxiFZ7xlDj_iRfVtWBHdZb2YYkd3Q81IUDDdoRjX6ovQghMzXIctvzKkTQD7c0WSLCz9F6mFgUb5SqbTLcSX2eNdVTo180wC4VWMaxdunMcF0bH9EoyKk5JxKrDVp750hNsfG8ygqHgU6Ms_WYLql7geeoCD5gH_9WNORVT_XozsaqXSRdvIoy4jlgJqSAe7dbYOpG3KhBjPj-HTYs7T6u0nAUjJRZW2pvP9qWv-VGLzOtD4eYE0ZYH_jhewQ4WAHvjZGtw2_zvwQ4m54gyIx-3tQsZF1j_Sa1JgSJF20PQ2ZMdRk98yUgBqGpmqJVAOoqxVeq3CrzIAytJyAdiaCLJfxSir3K0F00MRJXr2wLELvk9eSbQREiJTIA5V3h3E2R6cmH2fqZA%3D%3D&tracking_referrer=www.the-scientist.com ). Pour les moins avertis, voici une des deux analyses parues récemment et qui s’y rapportent : AI recreates activity patterns that brain cells use in navigation (https://www.nature.com/articles/d41586-018-05133-w?utm_source=briefing-dy&utm_medium=email&utm_campaign=briefing&utm_content=20180510). Aujourd’hui, la puissance des algorithmes va plus loin que les succès obtenus au jeu de Go puisqu’ils réalisent des circuits neuronaux complexes comme ceux que suivent les cellules de grille (cf plus haut) permettant le cheminement de rats virtuels avec des performances supérieures à celles obtenues par des humains. En dehors de toute explication, ces prouesses pourraient s’apparenter à une magie moderne, magie qui devrait pourtant aider à la compréhension de certains fonctionnements neuronaux humains. Alors pour insister sur la pluralité des domaines embrassés par l’IA pourquoi ne pas se pencher sur cet article parce qu’il envisage une autre facette, La bêtise de l’IA est révolutionnaire (https://www.lexpress.fr/actualite/sciences/la-betise-de-l-intelligence-artificielle-est-revolutionnaire_2008927.html). Comme quoi avant de participer en société à ce débat controversé, il faut savoir de quoi on parle !
Pour une nouvelle définition ?
vendredi, mars 30th, 2018Pour continuer de poser/de se poser des questions à propos de l’IA, en voici une, parmi tant d’autres non encore formulées. Il s’agit d’une activité humaine qui a été, est et sera à jamais, sujet de réflexion, de discussion, de philosophie pour MR Jourdain. Depuis des décennies, quand on demandait de définir l’ART, les réponses étaient légion d’autant plus variées que le mot est particulièrement polysémique. On pouvait néanmoins s’entendre sur le fait qu’il s’agissait d’une activité humaine pouvant être dépourvue d’intérêt pratique, mais parée d’un appel aux sens. En sera-t-il de même demain : When computers make art ? (https://pursuit.unimelb.edu.au/articles/when-computers-make-art?utm_source=newscientist&utm_medium=edm&utm_content=computerart_mar26&cmpid). Quand on prête attention aux différentes illustrations proposées dans l’article sus dit, la confusion est consternante ; il est réellement impossible de distinguer l’œuvre humaine et l’œuvre machine. C’est dans cette occurrence qu’il faut penser CAN ce qui équivaut pour chacun et pour tous, à penser GAN ( CANs are GANs that can think creatively, https://hackernoon.com/what-are-creative-adversarial-networks-cans-bb81d09aa235). Il ne s’agit ni plus ni moins que d’un système basé sur deux réseaux de neurones en compétition, générateur et discriminateur pour les GANs auxquels viendra s’ajouter pour le générateur des CANs la capacité de penser la créativité. Pour ceux que ce sujet intéresse, ils pourront lire, mais alors avec beaucoup d’attention, l’article suivant qui étant en français devient nettement plus compréhensible, Existe-t-il des IA créatives ( https://weave.eu/ia-creative/) ! On pourrait béatement se rassurer en se disant que les œuvres ainsi créées sont œuvres humaines du fait des algorithmes eux mêmes “ suite finie et non ambiguë d’opérations ou d’instructions permettant d’obtenir un résultat” à savoir l’image choisie, malheureusement la propriété de ces machines étant leur capacité à apprendre, elles seront rapidement capables de créer ces œuvres uniques qui étaient jusqu’à aujourd’hui le propre de l’homme
IA
jeudi, avril 13th, 2017IA ou l’AI de Steven Spielberg, film paru sur les écrans en 2001, doit être associé tout autant à Stanley Kubrick qu’à Brian Aldiss. Si le second comme le premier sont (est/était) reconnus pour leur implication dans une vision du futur, le troisième, sans doute moins connu en France que les précédents, s’inscrit également dans une vision humaniste du monde futur. A l’évidence ces trois personnages, aujourd’hui, sont loin d’être des habitants de l’Utopie de Thomas More puisqu’on peut sans difficulté les citer (mais les auteurs ne l’ont pas fait !) en exergue de cette publication éminemment sérieuse : Learning through ferroelectric domain dynamics in solid-state synapses (https://www.nature.com/articles/ncomms14736) commentée, sobrement, dans les médias français sous le titre : Une première synapse artificielle (https://www.lesechos.fr/idees-debats/sciences-prospective/0211930224978-une-premiere-synapse-artificielle-2078571.php) : pour plus de facilité on se rapportera à : Synapse artificielle : “Le memristor permettra des architectures neuromorphiques radicalement nouvelles” (https://www.sciencesetavenir.fr/high-tech/intelligence-artificielle/synapse-artificielle-le-memristor-chainon-manquant-vers-le-cerveau-electronique_112009). Point n’est besoin, étant donnée la difficulté du sujet de s’appesantir sur le procédé en lui-même : effet tunnel (Ferroélectricité de couches minces nanométriques, http://iramis.cea.fr/Phocea/Vie_des_labos/Ast/ast.php?t=fait_marquant&id_ast=2093) et ferroélectricité (matériau possédant une polarisation électrique à l’état spontané, polarisation qui peut être renversée par l’application d’un champ électrique extérieur) pour plutôt parler du memristor. Comme son nom l’indique (?) il ne s’agit ni plus ni moins que d’une mémoire/résistance ce qui signifie, tout simplement, qu’il s’agit d’une résistance variable à l’inverse d’une résistance classique dont la valeur est stable. C’est cette capacité de variation qui permettra à la synapse artificielle d’apprendre ! Dans ce cas particulier, il y a donc, une zone de contact spécifique qui assure le passage d’une information, mais une zone qui, parce qu’elle garde en mémoire, est douée de la capacité d’apprendre du fait de la variabilité de sa résistance ! C’est réellement l’IA à portée de main et bientôt, pourquoi pas, l’IA pour les nuls.