Les auteurs de ce livre partent d'un constat clair : il n'y a pas de problème d'intelligence artificielle, il n'y a que le problème de nos attentes à l'égard de ce que nous avons nous-mêmes créé. L'ouvrage étudie donc un enjeu sociétal actuel décisif : notre rapport aux technologies. Mené à deux voix, il interroge notre vision de l'intelligence artificielle en tant que technologie. Il présente l'intérêt du double éclairage de la philosophie et de l'informatique. L'informaticien (...) sait ce que fait ou ne fait pas la machine. Le philosophe interroge, par sa position délibérément "naïve" vis-à-vis de la technologie, le sens et la pertinence des usages que nous en faisons sur tous les plans : personnel, économique, commercial, social, politique, etc. Ces échanges montrent que, s'il y a un sujet, il n'est pas tant relatif aux technologies elles-mêmes, mais bien aux usages que nous en faisons, à ce que nous en attendons et à ce dont nous rêvons. (shrink)

L'auteur distingue, dans les.travaux sur l'intelligence artifi- cielle, deux approches : l'approche technologique et l'approche cognitiviste. Il montre que les rapprochements faits, dans l'approche cognitiviste, entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle, ne vont pas de soi, et que les thèses sur l'intelligence artificielle sont largement tributaires de certaines spéculations rationalistes et empi- ristes de la philosophie classique. Il expose la principale difficulté que rencontre alors une compréhension de l'intelligence humaine à partir de l'approche (...) cognitiviste, à savoir la nécessité d'oblitérer la dimension sémantique et de professer un solipsisme radical, et il plaide en faveur d'une compréhension de l'intelligence humaine selon ce qu'elle est dans la culture plutôt que dans les machines.In the literature on artificial intelligence, the author distinguishes two approaches : the technological approach and the cognitivist approach. He shows that the parallels made between human intelligence and artificial intelligence within the cognitivist approach do not go without saying, and that the theses on artificial intelligence are largely dependent upon certain rationalist and empiricist speculations of classical philosophy. He exposes the principal problem that then encounters an understanding of human intelligence in the light of the cognitivist approach, namely the necessity to obliterate the semantic dimension and to profess a radical solipsism, and he pleads for an understanding of human intelligence commensurable with what it is in culture rather than in machines. (shrink)

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé pose la question des limites de celle-ci : jusqu’où devons-nous employer l’intelligence artificielle, la médecine pourrait-elle être déshumanisée et perdre son sens \textit{princeps}? Le philosophe Gilbert Simondon (1924-1989) propose durant la seconde moitié du vingtième siècle une philosophie de la technique. Il s’agit de repenser la technique, non pas comme aliénation, mais comme possibilité d’évolution, avec le développement de la technique. Cet article présente ainsi l’intelligence (...) artificielle comme une technique que l’humain doit s’approprier afin de limiter les risques de déshumanisation et d’optimisation du potentiel de l’intelligence artificielle. La pensée de Gilbert Simondon est alors un outil philosophique et éthique permettant d’intégrer l’intelligence artificielle dans le domaine de la médecine, en conservant tout son sens éthique. (shrink)

Depuis dix ans et avec le mouvement big data, l’intelligence artificielle a le vent en poupe. Les acteurs politiques et économiques retrouvent ainsi un intérêt à promouvoir activement l’intelligence artificielle dans le même temps que les chercheurs issus de tous les horizons scientifiques orientent de plus en plus leurs travaux vers cet objet d’étude qui, bien souvent et à tort, leur apparaît nouveau. Cet engagement collectif est nécessaire contenu de l’immensité des enjeux humains, sociaux et économiques (...) qui sont associés au développement de l’intelligence artificielle. Le problème est qu’il s’accompagne d’un tapage médiatique qui tend à embrouiller les débats et les travaux. Un exemple frappant est le fait qu’il existe aujourd’hui plusieurs spécialistes renommés qui expriment l’idée que l’intelligence artificielle n’existe pas! De telle sorte que, même dans la communauté scientifique, il est parfois difficile d’identifier ce qu’est l’intelligence artificielle. Cet article vise à lever le voile sur cette obscurité. (shrink)

Les ordinateurs, peuvent-ils être un instrument pour faire de la philosophie? La réponse proposée par cet article développe dix moments dont les thèmes sont.

L'informatique se définissant comme le traitement rationnel de l'information par machine automatique et l'intelligence se caractérisant par une même capacité de traitement rationnel, il était inévitable que l'on songe à associer l'intelligence au traitement automatique de l'information. C'est ce qu'a fait John McCarthy en forgeant le terme d'intelligence artificielle. Par «intelligence artificielle» on peut vouloir exprimer l'ambition de1. Recréer, transformer ou développer l'intelligence artificiellement2. Simuler l'intelligence en la reconstituant dans des modéles imitant (...) certains aspects de notre intelligence dite naturelle. (shrink)

This essay replies to some representative authors, canonic indeed, of the opposition to artificial intelligence : Hubert L. DREYFUS, with his study, systematic enough in its time, What Computers can't do. His phenomenological critic meets a numerous audience, even among computer scientists. Joseph WEIZENBAUM, research worker in artificial intelligence himself, gone over to the opposition with his book Computer Power and Human Reason. His objections are classically moral and anti-techno-scientific. The philosopher John R. SEARLE, whose book Mind, Brain (...) and Science reminds us most of the resistances of linguistic scientists against artificial intelligence, turning the real difficulties of formalization of language in ontological impossibilities. Terry WINOGRAD, another research worker of the early times of AI, and Fernando FLORES, former economy minister of Chile in 1973, both rebels against the computerization of the human's world - thanks to the phenomenological post-hedeggerian way of think -, in their common work, Understanding Computers and Cognition. Phenomenological philosophy has found the perfect target with AI, which embodies the image of science for the post-romantic thinking. This image can be perfectly symbolized by the frescos, choosen for the cover of this very book, situated on the walls of the Sorbonne University Library stairs! Againts the arguments of this running down romantical thinking, this book make the effort to answer on every point. But this work invites us to give up the intellectual illusions too, against which the method of cognitive sciences and information processing can be used as riddle. Incidentally, the approach of this critical method itself can be considered too as an automatic knowledge management try. (shrink)

Dans cet article, nous interrogeons la désuétude du projet initial de l’intelligence artificielle, fondé conjointement avec la science cognitive, et partageant avec elle ce qu’on appela plus tard l’hypothèse computationnelle de l’esprit, c’est-à-dire l’idée que la pensée intelligente peut être décrite sous la forme de programmes informatiques. Si cette désuétude reflète en partie notre éloignement d’une période très particulière du xxe siècle, celle des années 1950 marquées par les angoisses de la guerre froide, nous souhaitons montrer qu’elle est (...) sous-tendue par une désuétude plus profonde encore, celle d’une conception hétérodoxe, voire « alchimique », de la science. Malgré son abandon au cours des années 1980, nous explorons l’idée que cette hypothèse reste tout de même vivace comme tentation congénitale au projet même de la science cognitive, en examinant les thèses récentes de Gualtiero Piccinini qui considère les mécanismes neuronaux comme une forme élargie de calcul. (shrink)

Dans le sillage de Chris Marker ou de Grégory Chatonsky, de plus en plus d’artistes contemporains pratiquent la réappropriation, le détournement, l’usage critique de l’intelligence artificielle. Grand connaisseur des arts numériques, Fabien Zocco est l’un d’entre eux. Il est l’auteur, avec le réalisateur Gwendal Sartre, d’ Attack The Sun, film dont des dialogues ont été générés par une IA au cours même du tournage qui suit la dérive d’un youtuber californien paraissant sombrer dans une folie de tuerie. L’enjeu (...) : éprouver « de l’intérieur » des outils contemporains comme l’IA pour « escompter ensuite analyser et déconstruire leurs effets ». (shrink)

Depuis quelques années, un mouvement d'idées venu des Etats-Unis, qualifié de "Révolution transhumaniste", a pris un essor considérable. Demain, on vivra 200 ou 300 ans... et bien sûr en parfaite santé : l'immortalité n'est pas loin! Ces prophéties s'appuient sur les avancées réelles de l'intelligence artificielle et de la recherche en biologie, en particulier dans le domaine du vieillissement, passant ainsi allègrement de l'homme préservé et/ou augmenté à un véritable homme dieu. Mais dès que l'on s'intéresse au cerveau, (...) les données, particulièrement complexes, ne vont pas dans leur sens. Il existe une contradiction criante entre la jeunesse éternelle promise et la réalité actuelle, marquée en particulier par les échecs thérapeutiques répétés dans les maladies neurodégénératives. Forts de leur expérience et de leur autorité dans le domaine des neurosciences et du vieillissement, Danièle Tritsch et Jean Mariani dénoncent l'imposture du transhumanisme et ses excès ou délires, données scientifiques à l'appui. De façon accessible et vivante, avec de nombreux exemples de la vie quotidienne, ils démontrent que les efforts lents et soutenus de la recherche biologique et médicale - auxquels contribuera l'intelligence artificielle - restent la seule voie pour comprendre le fonctionnement du cerveau, le maintenir en bonne santé (cerveau préservé), le doter de capacités nouvelles (cerveau augmenté) et, dans un délai non prévisible, guérir ou stabiliser les maladies neurodégénératives (cerveau réparé). L'homme dieu, quant à lui, ne s'appuie sur rien de tangible. (shrink)

Dans son célèbre article de 1950 «Computing Machinery and Intelligence», Alan Turing suggère qu'un critère d'intelligence pour une machine serait qu'elle puisse se faire passer pour un interlocuteur humain. Ce test, appelé «Test de Turing», a été critiqué par John Searle, qui a remis en cause sa pertinence en s'appuyant sur une expérience mentale connue sous le nom de l'argument de la chambre chinoise. L'expérience tend à montrer que l'intelligence artificielle au sens propre du terme est (...) impossible, parce que les symboles manipulés par les programmes de prétendue «intelligence artificielle» sont dépourvus de signification. L'intentionalité propre à certains êtres vivants peut seule faire naître le sens. L'imitation d'un comportement intentionnel ne le peut pas. Le test de Turing serait done insatisfaisant, parce qu'il ne permettrait pas de distinguer les systèmes intentionnels de systèmes qui ne le sont pas, et que par conséquent il ne permettrait pas de distinguer l'intelligence authentique de la simulation de l'intelligence. (shrink)

Le cognitivisme, conçu comme une théorie computationnelle de l'esprit, s'inspire du traitement informatique des données. Cet article examine les thèses principales du cognitivisme, ainsi que ses origines dans les travaux de Turing, les débats qu'il suscite, et les difficultés qu'il soulève. Le cognitivisme n'est, en définitive, que l'une des conceptions philosophiques possibles à l'intérieur du cercle des sciences cognitives. Cognitivism is a comptutational theory of mind which originates from computer science and data processing. This paper examines the main tenets of (...) cognitivism, its fountain-head in Turing's work, the issues it raises, and the quandaries it is up against. Finally, cognitivism is but one of the sundry philosophical theories of mind upon which cognitive sciences may be grounded. (shrink)

Artificiell intelligens (AI) är ett ungt forskningsområde där många av de grundläggande problemen förefaller att vara av filosofisk art.1 Ämnet har sina filosofiska rötter dels i traditionen från Leibniz, Frege, Russell och Hilbert, som strävar efter att formalisera principerna för exakt tänkande, dels i den klassiska mekanismen: idén att människan är en maskin och att det mänskliga tänkandet är en mekanisk process. Som en första approximation kan vi säga att AI är det vetenskapliga studiet av hur man konstruerar och bygger (...) maskiner (datorer) som är intelligenta (eller uppvisar intelligent beteende). Det är lätt att se att denna forskning aktualiserar frågor av filosofiskt slag. Hit hör problem som rör tänkandets natur samt förhållandet mellan medvetandet och kroppen. Inom AI ses ofta datorns arbetssätt som en modell för människans kognitiva processer och man föreställer sig kanske att hjärnan är ett slags dator. Eftersom hjärnan liknas vid en dator och en dator tänks arbeta rent mekaniskt i enlighet med ett givet program (en given algoritm), så föreställer man sig att samma sak bör gälla för hjärnan. Analogin hjärna-dator leder till föreställningen att tänkande inte är något annat än en dators mekaniska manipulerande av symboler i enlighet med givna formella regler. Denna uppfattning om tänkandets natur förefaller samtidigt problematisk: mekanisk manipulation av symboler förutsätter ingen förståelse av symbolernas innebörd; genuint tänkande, å andra sidan, tycks förutsätta sådan förståelse. Ibland verkar också analogin hjärna-dator i den motsatta riktningen. Eftersom hjärnan liknas vid en dator och hjärnan har en mental dimension, så föreställer man sig kanske att samma sak måste gälla för vissa datorer: synen på hjärnan som en dator leder till tanken att det borde vara möjligt att konstruera datorer som bokstavligen tänker, känner och förnimmer. Man föreställer sig kanske att man skall kunna konstruera ett artificiellt medvetande. Vi är alla förtrogna med datorer som (i en viss mening) kan lösa förelagda uppgifter på ett intelligent sätt, men följer det därav att dessa datorer kan tänka? Inte tänker väl en schackspelande dator på schack? Hur intelligent dagens datorer än beter sig, så verkar det ändå inte rimligt att säga att de har tankar, känslor eller upplevelser. Men kan man utesluta att vi någon gång i framtiden kommer att kunna konstruera datorer som verkligen förstår, är medvetna, och tänker? Dessa frågor rymmer många begreppsliga oklarheter. Vad är intelligens, tänkande, förståelse, medvetande? Hur förhåller sig intelligens och tänkande till medvetandets fenomenella sida: upplevelser och känslor? Om vad slags ting är det meningsfullt att säga att de har intelligens, medvetande, mentala tillstånd, etc.? Är det meningsfullt att säga detta om en hjärna, en maskin, en dator? Vad menas med en maskin (dator)? Hur kan vi veta (avgöra) om ett ting har intelligens, tankar, känslor eller upplevelser? I denna uppsats avser vi att närmare belysa sambandet mellan filosofi och AI samt kritiskt granska några av AI-forskningens förutsättningar inom filosofi och logik. (shrink)

Le constat que faisait Herbert Simon, Prix Nobel d’économie 1978, comme quoi l’IA est très éloignée de l’intelligence humaine naviguant dans un monde incertain, reste plus juste que jamais en 2020. D’abord, l’IA manque de rigueur méthodologique sur la constitution et le traitement des données. Pire : après avoir privilégié le modèle de l’intelligence symbolique, qui a trouvé ses limites, elle prend désormais pour modèle l’intelligence intuitive de l’enfant de moins de 6 ans, qui plus est de (...) façon caricaturale. Ne faudrait-il pas plutôt tenter d’aller vers un troisième âge de l’IA, augmentant nos capacités plutôt que les singeant, et s’appuyant sur tous les ressorts de l’intelligence? (shrink)

Introduction. Le problème de l’imagination artificielle Après les images photographiques et cinématographiques, puis les images de synthèse des effets spéciaux numériques, des films d’animation et des jeux vidéo, des images d’un nouveau genre apparaissent dans l’espace public. Celles-ci sont également produites automatiquement, mais cette fois-ci à partir d’algorithmes d’« intelligence artificielle générative », de sorte que ce n’est plus à partir du paramétrage mécanique ou logiciel d’une ma...

Artificial intelligence and normative ethics: Who is responsible for the crime of LAWS? In his text “Killer Robots”, Robert Sparrow holds that killer robots should be forbidden. This conclusion is based on two premises. The first is that attributive responsibility is a necessary condition for admitting an action; the second premise is that the use of killer robots is accompanied by a responsibility gap. Although there are good reasons to conclude that killer robots should be banned, the article shows (...) that Sparrow's argument for the ban is not correct. (shrink)

La logométrie et l’Intelligence artificielle (deep learning) appliquées aux textes politiques permettent de repérer dans le discours d’Emmanuel Macron les emprunts linguistiques qu’il contracte auprès de ses prédécesseurs à l’Elysée (de Gaulle, Pompidou, Giscard, Mitterrand, Chirac, Sarkozy et Hollande). Les emprunts les plus importants, lexicaux autour de la valeur travail et énonciatifs autour de l’exhibition du « je » et du « je veux », concernent statistiquement Nicolas Sarkozy.

-/- Les agents artificiels et les nouvelles technologies de l’information, de par leur capacité à établir de nouvelles dynamiques de transfert d’information, ont des effets perturbateurs sur les écosystèmes épistémiques. Se représenter la responsabilité pour ces chambardements représente un défi considérable : comment ce concept peut-il rendre compte de son objet dans des systèmes complexes dans lesquels il est difficile de rattacher l’action à un agent ou à une agente ? Cet article présente un aperçu du concept d’écosystème épistémique et (...) de la force de changement que représentent les nouvelles technologies pour celui-ci, puis illustre les difficultés rencontrées avec la notion classique de responsabilité dans les écosystèmes épistémiques. -/- Artificial agents and new information technologies, through their capacity to foster new information dynamics, have disruptive effects on epistemic ecosystems. Making sense of responsibility for these changes represent a challenge: the notion of responsibility struggles in complex systems, where actions are often hard to connect to an agent. This paper presents an overview of the concept of epistemic ecosystem and of the potential for disruption in new technologies, and then illustrates the difficulties with the classical notion of responsibility in such cases. (shrink)

Promises and disappointments of artificial intelligence for scientific discovery Recent successes within Artificial Intelligence with deep learning techniques in board games gave rise to the ambition to apply these learning methods to scientific discovery. This model for discovering new scientific laws is based on data-driven generalization in large databases with observational data using neural networks. In this study we want to review and critical assess an earlier research programme by the name of BACON. Though BACON was based on (...) different AI technology, we can learn from its limitations and thus adjust our expectations. The BACON program had two ambitions, one descriptive and one normative. On the one hand, it wanted to provide an explanation how philosophers of nature in history arrived at general laws from observational data and on the other hand it also aimed to reconstruct historical discoveries and realize new ones. We will assess the claims of the BACON program by means of two historical cases studies: the discovery of the sine law of refraction in optics and the discovery of Kepler’s third law of planetary motion. I will demonstrate that, despite the formulated claims, BACON did not use the same historical data available to its discoverers and, more importantly, that the model of inductive generalization of observational data does not correspond with the historical methods. Finally I will question the value of data-driven induction for scientific discovery in general. (shrink)