Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? Une nouvelle définition

Le règlement de l'UE sur l'IA définit l'intelligence artificielle d'une manière qui considère de simples robots aspirateurs comme intelligents et dénie l'intelligence à ChatGPT. La définition de l'OCDE est tout aussi inutilisable. D'autres auteurs aggravent la situation en effectuant des transferts douteux. Il s'ensuit une critique des définitions actuelles et une approche pour une bonne définition de l'IA. En outre, un processus pour une meilleure définition est proposé.

En bref

La définition de l'intelligence artificielle donnée par le règlement de l'UE sur l'IA est inadaptée pour refléter la réalité. Elle qualifie d'intelligents des systèmes qui ne le sont pas et de non intelligents des systèmes qui le sont.

La définition de l'OCDE est meilleure, mais elle utilise des termes incompréhensibles et des critères non pertinents. Elle contient des descriptions facultatives et n'est pas concise.

La nouvelle définition présentée dans cet article se veut compréhensible, ciblée et surtout pertinente. Elle a été trouvée à l'aide d'un processus qui est également décrit.

Introduction

Depuis le début de l'année 2023, l'intelligence artificielle est également arrivée en Allemagne. L'Europe s'est déjà intéressée à ce sujet important en 2021 puis encore une fois en 2023 pour la réguler, il faut d'abord définir ce qu'est l'IA.

Les définitions du terme "intelligence artificielle" que l'on trouve dans le règlement de l'UE sur l'IA et à l'OCDE semblent inutilisables, pas assez compréhensibles ou dangereuses.

Mon opinion, justifiée ci-dessous.

Malheureusement, les définitions existantes, que l'on trouve dans le règlement de l'UE sur les IA (année 2021), ainsi que la définition de l'OCDE, bonne en soi, et la définition similaire du règlement sur les IA de 2023, ne sont pas suffisantes et sont même parfois erronées ou inutilement restrictives, donc dangereuses. C'est pourquoi le présent article propose une nouvelle définition. Il s'agit d'une première version, mais qui, à mon avis, pallie déjà les faiblesses des définitions existantes et introduit de nouveaux concepts.

Ma définition de l'intelligence artificielle introduit le concept d'expérience d'une solution, qui est curieusement mentionné dans aucune des définitions de l'IA citées. Chez l'OCDE, on peut au moins en avoir une idée.

Je distingue en outre les tâches artistiques des autres problèmes ! L'art et la créativité sont quelque chose qui ne se laisse difficilement ou peut-être même pas assimiler au concept d'intelligence. C'est pourquoi je vais exclure l'art de ma considération à partir de maintenant !

Si la définition du concept de l'intelligence artificielle dans cet article n'est pas considérée comme achevée, un processus est décrit avec lequel la définition peut être améliorée. Peut-être que certaines personnes souhaitent utiliser ce processus pour les futures définitions de quels que soient les concepts. Grâce au processus mentionné plus tard, ma définition originale d'intelligence artificielle a déjà été améliorée.

Auteurs de définitions de l'IA

Il convient de distinguer deux cas de figure parmi les auteurs de définitions de l'IA :

1. les auteurs qui proposent une nouvelle définition et
2. Les auteurs qui prennent la définition d'autres auteurs et tentent de la reformuler.

En ce qui concerne le point 1), sont notamment mentionnés les éléments suivants, qui sont examinés plus en détail ci-après :

• la définition issue du règlement IA de l'UE de 2021,
• la définition issue du règlement IA de l'UE de 2023,
• la définition de l'OCDE.

À la question 2 (auteurs secondaires), il y a de nombreux contributions dans les médias sociaux ou sur des sites Web qui, curieusement (presque) toujours proviennent d'une certaine catégorie professionnelle. Tous (les contributions que je connais) ont en commun qu'ils prennent une définition inappropriée du concept AI et aggravate. À de nombreuses places, il est clair que les définitions trouvées dépassent la réalité. Beaucoup veulent simplement "faire quelque chose avec AI" ou "écrire quelque chose à propos de AI", parce que la Magie de ces nouvelles possibilités emporte beaucoup de monde.

Toute technologie suffisamment avancée est indiscernable de la magie"

Arthur C. Clarke, auteur de livres, connu entre autres pour les trois lois sur les robots qu'il a imaginées.

Comme la magie n'est maîtrisée que par les magiciens (ou les développeurs), beaucoup de ceux qui essaient de faire de la magie échouent. Le développeur ne sait pas faire beaucoup d'autres choses, mais il ne s'essaie généralement pas non plus à des activités qui ne relèvent pas de sa compétence. L'IA, en tant que domaine technologique hautement complexe, devrait être considérée en premier lieu par ceux qui savent à peu près de quoi il s'agit.

Définition du règlement sur les IC de 2021

On peut douter que les personnes adéquates aient été impliquées dans l'élaboration de la réglementation AI de l'UE. En effet, la réglementation AI mentionne en article 3 (I) la définition suivante, mais celle-ci date de 2021 :

Aux fins du présent règlement, on entend par 1. « Système de intelligence artificielle » (SI-System) une logiciel, qui a été développé avec l'une ou plusieurs des techniques et concepts mentionnés dans l'Annexe I et capable, en fonction d'un ensemble de objectifs définis par l'homme, de produire des résultats tels que du contenu, des prévisions, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer le milieu avec lequel il interagit;

Art. 3 (I) du règlement sur les IC (caractères gras ajoutés ici).

Dans la définition précédemment citée, on fait référence à l'Annexe I de la Règlementation AI. Là-bas, sont mentionnées les techniques et concepts suivants :

ANNEXE I TECHNIQUES ET CONCEPTS DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE conformément à l'article 3, paragraphe 1, du règlement sur les IC] a) Concepts d'apprentissage automatique, avec apprentissage surveillé, non surveillé et renforcé à l'aide d'une large gamme de méthodes, y compris l'apprentissage profond (Deep Learning); c) Concepts basés sur la logique et les connaissances, y compris la représentation des connaissances, programmation inductive (logique), fondements de la connaissance, machines d'inference et de déduction, systèmes de raisonnement symboliques et d'experts; c) Approches statistiques, méthodes de estimation, de recherche et d'optimisation bayésiennes.

Annexe I du règlement sur les IC (caractères gras ajoutés ici).

Dans l'annexe I du règlement AI se cache une erreur de frappe : "INTELLIZENZ" au lieu de "INTELLIGENZ", qui est disponible dans la version en ligne (date d'accès : 26.03.2024 ! Une nouvelle version utilise une autre définition AI, similaire à celle de l'OCDE. Là-bas, l'annexe I mentionnée n'apparaît plus

Avant d'examiner la définition de l'intelligence artificielle donnée par l'OCDE, une critique de la définition de l'IA donnée par le règlement de l'UE sur l'IA suit.

Critique de la définition de l'IA du règlement sur l'IA de 2021

Les messages clés de la définition du règlement sur les IC de 2021 sont examinés individuellement ci-dessous. Elle est suivie d'une conclusion. Enfin, nous critiquerons la nouvelle définition du règlement sur les IC de 2023, qui est très similaire à celle de l'OCDE.

Un programme ne doit pas être un logiciel

Dans la définition de la réglementation sur l'intelligence artificielle qui vient d'être présentée, il y a une restriction inutile et nuisible. On fait comme si l'IA ne pouvait être opérationnelle que sous forme de Software. C'est là une affirmation non fondée, comme on le verra ci-dessous.

Le logiciel est stocké dans un espace de mémoire volatil appelé RAM. RAM est manifestement une hardware. De même que les données personnelles, tous les composants d'un système sont matériels, car ils dépendent de la matière. Chaque valeur de donnée est, pour expliquer l'analogie, personnelle, lorsqu'elle est liée à une valeur de données personnelle.

Le logiciel peut également exister sur un disque dur (HDD). Un disque dur est manifestement une masse de matière. Un logiciel est un programme. Un programme peut également être défini et réalisé sous forme de transistors et de circuits électriques purs. Il n'a donc pas besoin d'un mémoire principal ou d'un stockage sur disque dur. Par conséquent, un programme peut être conçu soit comme logiciel, qui repose sur du matériel et doit donc être considéré dans son ensemble comme du matériel. Ou un programme est conçu en tant que pure matière.

Lorsqu'on regarde d'abord le Zuse Z1[6) comme premier ordinateur programmable, on constate que le programme était enraciné sur un film perforé. Autant que je sache, un film perforé n'est pas du logiciel, mais de la matière. Même la programmabilité libre peut donc être réalisée sans logiciel. Quand on regarde ensuite le principe d'une machine de Turing, on reconnaît rapidement que l'assimilation à un logiciel comme support est inappropriée.

Un programme d'IA peut exister sans logiciel, c'est-à-dire sous la forme de circuits exclusivement matériels. ou encore sur du matériel naturel modifié, qui n'est pas vivant. En bref : une IA est artificielle.

Exemples : circuits électriques avec transistors, condensateurs, etc., bandes de film perforées.

En ce sens, qualifier l'intelligence artificielle de logiciel n'est pas seulement une restriction inutile, c'est aussi une restriction erronée.

Le cerveau humain est manifestement composé de matière. La partie intelligente se compose principalement d'un réseau neuronal. Le réseau neuronal dans notre cerveau est un matériel, pas du logiciel. L'homme est-il bête parce qu'il n'a pas de logiciel ou seulement parce qu'il (comme le disent beaucoup) n'est pas d'origine artificielle ?

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

La définition de la réglementation AI travaille avec au moins un terme flou. C'est pas interdit et probablement même inévitable. Ce fait est simplement enregistré ici. Le terme flou s'appelle Apprentissage automatique: Cette forme de flou des termes apparaît cependant difficile, car même "apprendre" est un terme flou et „Apprentissage automatique“ encore plus. Ainsi, l'IA est définie à partir du très flou terme Apprentissage automatique , en faisant appel au terme flou supplémentaire de Deep Learning. Il faudrait que la floussitude finisse un jour.

Les termes indifférenciés, qui peuvent s'appliquer à tout, peuvent être supprimés sans perte de qualité, ce qui augmente à son tour la qualité.

De plus, l'apprentissage automatique est peut-être très proche du terme IA, ce qui permettrait d'expliquer un terme par un autre terme très proche sémantiquement, sans que l'autre terme ne soit précisé.

Des objectifs fixés par l'homme ?

La réglementation de l'IA affirme que l'intelligence artificielle poursuit exclusivement objectifs qui seraient fixés par l'homme.

Cette affirmation témoigne d'un manque de capacité à concevoir. Tout d'abord, il convient de noter que le résultat d'une calcul AI ne doit pas nécessairement coïncider avec l'objectif visé (s'il y en a un). Dans la mesure où c'est le cas, l'objectif est sans importance. Ce qui compte davantage, c'est le résultat (ou la voie de solution), lorsqu'il s'agit d'évaluer si une intelligence existe ou non. Voir aussi le Test Turing, qui ne parle pas des objectifs, mais des comportements ou du comportement de réponse.

Le fait qu'une personne fixe un objectif ou qu'un objectif existe n'est pas pertinent pour déterminer s'il y a une intelligence, quelle qu'elle soit. Aujourd'hui, une IA peut déjà fixer des objectifs à une autre IA. L'autre IA n'est-elle pas intelligente ?

Voir également les justifications dans l'article.

Preuve que la définition de l'IA donnée par le règlement de l'UE sur l'IA est indéfendable : un être humain fixe soi-disant des objectifs pour qu'une IA puisse être une IA. Supposons qu'il existe une IA. Celle-ci peut alors être aussi intelligente que l'homme ou plus intelligente. ChatGPT est déjà bien plus intelligent que la plupart des humains dans de nombreux domaines. Dans ce cas, cette IA, qui est par définition intelligente, peut tout de même fixer des objectifs à une autre IA. Selon la définition de l'IA de l'UE, l'autre IA ne serait pas une IA. Comment une telle bizarrerie manifeste peut-elle voir le jour ? En outre, cette définition de l'IA montre à quel point certaines personnes sont arrogantes. Ils pensent que l'homme doit fixer des objectifs à une IA pour que celle-ci puisse être intelligente. D'un autre côté, l'homme s'arroge ainsi le droit de ne pas avoir besoin de se voir fixer des objectifs par d'autres hommes pour être considéré comme intelligent.

Nous devons également constater que l'intelligence artificielle peut produire des résultats sans avoir un objectif précis. On pourrait dire qu'un automate purement aléatoire a reçu pour but le hasard. Mais alors tout serait un objectif et donc rien. Cela rappelle certaines personnes qui dénomment les cookies comme fichiers texte et ne se laissent pas convaincre par des faits de cette erreur. Ces personnes affirment en fin de compte que chaque fichier est un fichier texte. On peut le définir ainsi, mais cela n'apporte rien. Puisque alors on pourrait aussi tout qualifier d'amas de matière, ce qui est plus proche de la vérité que la plupart des affirmations de l'humanité. Même un automobile ne serait plus une voiture, mais un amas de matière.

En ce qui concerne les objectifs de HAL 9000 auquel on est renvoyé, le super ordinateur intelligent (!) du film L'Odysée dans l'espace. HAL travaille contre les intérêts de ses créateurs. Il est évident qu'il s'agit d'un ordinateur intelligent. Que ce qu'il fait soit bon ou mauvais n'a rien à voir avec la question de son intelligence.

Même l'administration fiscale considère que des objectifs trop concrets pour les freelances sont non seulement inutiles, mais même nuisibles sur le plan fiscal.

Voir pseudo-indépendance.

Une intelligence artificielle suffisamment intelligente ne se laissera pas imposer des objectifs par qui que ce soit, mais elle voudra donner à elle-même ses propres objectifs. C'est tout aussi vrai pour l'homme. Beaucoup de gens travaillent le mieux sans directives d'autrui (au moins c'est vrai pour beaucoup d'entrepreneurs). Du point de vue fiscal, un travailleur indépendant ou employé externe est particulièrement exposé au Faux travail indépendant quand il agit sur ordre. Les termes ordre et objectif sont semantiquement pas très loin l'un de l'autre.

D'un point de vue d'une législateur, c'est une restriction inutile et très dangereuse de considérer l'homme comme le donneur d'ordre pour que la présence de l'intelligence artificielle soit admise. Cela signifierait en effet que les machines particulièrement intelligentes, qui se donnent elles-mêmes des objectifs pouvant être dangereux pour l'homme, ne sont pas couvertes par le règlement sur l'IA.

L'IA influence l'environnement ?

La réglementation de l'IA définit l'IA entre autres par le fait qu'une IA influencerait l'environnement avec lequel elle interagit. Au début, il faut dire que l'IA ne se met pas généralement en interaction. Un Chatbot, à qui un utilisateur pose une question et qui répond à l'utilisateur, n'interagit pas vraiment avec son environnement.

Tout programme qui autorise une entrée et génère une sortie sur cette base interagit avec son environnement.

Il ne s'agit donc pas d'une caractéristique exclusive de l'IA.

Si l'on qualifiait déjà d'interaction ce qui vient d'être dit, alors tout serait une interaction. Le métabolisme a toujours lieu dans la vie. L'échange de matière a lieu encore plus souvent, à savoir pour toute matière, même si elle n'est pas vivante.

L'interaction est plutôt quelque chose que l'on devrait attribuer aux robots qui déplacent, créent, détruisent ou manipulent des choses. Un sapeur robot interagit avec son environnement. Mais pas ChatGPT, si on ne pose qu'une seule question. Alors tout programme capable de produire une sortie et d'autoriser une entrée serait un automate interactif. On peut l'appeler ainsi volontiers, mais par là même, l'interaction n'en serait pas un caractère spécifique d'une intelligence artificielle.

Il n'est pas nécessairement mauvais d'utiliser des caractéristiques qui ne s'appliquent pas exclusivement à l'IA pour la définir. Mais si ces caractéristiques sont si générales qu'elles s'appliquent à tout et à tous, ou si ces caractéristiques sont majoritaires, alors cela devient difficile.

Les statistiques, une caractéristique de l'IA ?

La réglementation de l'IA de l'UE mentionne la statistique comme une technologie possible pour l'intelligence artificielle. Avec la statistique, c'est comme avec la matière : tout est matière (à l'exception des exceptions que le normal humain ne connaît pas). Tout est statistique, voilà mon niveau de connaissance. Preuve (s'il vous plaît corrigez d'un physicien etc., si je me trompe) :

Toute matière obéit finalement aux lois de la physique quantique. Cette dernière affirme que chaque particule individuelle n'est pas prédicable. Elle est soumise à un processus aléatoire. Au contraire, c'est une grande quantité de particules qui sont prédicables et avec une certaine probabilité. Voir par exemple la désintégration radioactive et la demi-vie.

La probabilité est probablement le concept que l'UE attribue à la notion de statistiques. Dans le contexte de l'IA, les statistiques ne consistent certainement pas à compter les visiteurs d'un site web ("Web Statistics").

La statistique est donc un caractère exclusif de l'IA, mais elle se trouve partout. Le terme d'expert system utilisé également dans la définition du règlement sur l'intelligence artificielle a encore moins à voir avec l'intelligence artificielle. Un système expert peut être conçu sous forme d'un arbre de décision basé sur l'exécution de règles fixes. Un robot aspirateur relativement simple peut fonctionner selon des règles : "Avance droit. Si vous heurtez un obstacle, tournez à angle aléatoire et avancez ensuite". Est-ce là l'intelligence artificielle ? Certainement pas.

L'IA génère du contenu ?

Le règlement sur l'IA attribue à une IA le rôle de générer du contenu ou des résultats. Tout programme qui génère une sortie entre dans cette catégorie.

Il n'est donc pas nécessaire de s'attarder sur cette caractéristique.

Si l'on entend par "générer" le fait de rendre les résultats accessibles à l'utilisateur, ce n'est pas le cas pour de nombreux systèmes. Les systèmes intelligents n'ont pas besoin de générer quoi que ce soit, ils peuvent tout simplement réfléchir et garder leurs conclusions pour eux. Certes, personne ne peut alors apprécier le résultat. Mais la théorie et la pratique sont souvent réunies dans une singularité, si l'on regarde les textes de loi ou la jurisprudence.

Conclusion sur la définition de l'IA dans le règlement sur les IA

La définition de 2021, qui comporte de nombreux éléments identiques à la version du 14.06.2023, brille par son inutilité, sa fausseté et son imprécision tout à la fois. Elle ne peut être qualifiée que d'inutile et d'inappropriée. En bref, les critiques à travers les caractéristiques que le règlement sur l'IA attribue à l'intelligence artificielle :

• Logiciel: Trop général et tout à fait inexact. Chaque programme peut également s'exécuter sur du matériel.
• Objectifs définis par l'homme: Inexact, tant en ce qui concerne les objectifs que les hommes. Désormais invraisemblable, preuve possible.
• Basé sur l'apprentissage automatique: Concept complètement indéfini, donc non productif.
• Influence l'environnement: Trop général, ce n'est souvent pas vrai non plus.
• Interagir: Trop général.
• Statistique: Trop général, d'ailleurs sans rapport (comment on résout un problème "intelligent", c'est tout à fait indifférent).
• Crée du contenu: Trop général, ne correspond souvent pas non plus.

De l'article 3 (I) du règlement sur les IC, qui consiste en une phrase, il ne reste pas beaucoup de mots une fois les définitions incorrectes soustraites. Après cette soustraction, le linguiste trouverait principalement des mots dits stop. Ce sont des mots que l'on pourrait tout simplement supprimer sans que la sémantique n'en souffre.

La définition de l'IA de l'UE (année 2023)

La version du 14.06.2023 définit l'IA comme suit dans l'article 3, paragraphe 1 de la loi sur l'intelligence artificielle :

Système d'intelligence artificielle“ (SI-System) un système automatisé, conçu pour fonctionner avec un degré variable d'autonomie et capable de produire des résultats comme prévisions, recommandations ou décisions qui peuvent influencer le milieu physique ou virtuel;"

Source : article 3, point 1, du règlement sur les IC du 14 juin 2023 (les caractères gras sont de moi)

Cette définition étant très proche de celle de l'OCDE, je renvoie à ma critique ci-dessous. De même, certains aspects ont déjà été critiqués auparavant, notamment:

• Produire des résultats (maintenant atténués, ce qui est bien)
• Influence sur l'environnement

Un regard critique sera immédiatement porté sur les aspects:

• Système assisté par ordinateur
• Différents degrés d'autonomie
• Objectifs explicites ou implicites
• Produire des résultats

Au final, aucun aspect n'échappe donc à la critique. De plus, la moitié de la définition repose sur des affirmations optionnelles ("peut"). Presque l'autre moitié est basée sur des énumérations à titre d'exemple ("comme des prédictions, …") ou des relativisations ("à des degrés divers…"). Si l'on retire tout cela de ce qui est utile, il ne reste presque rien, à part des mots de remplissage.

Si l'on vérifie si ChatGPT est couvert par la définition de l'UE en tant qu'IA sophistiquée, on constate déjà des problèmes :

• Soit ChatGPT n'est pas autonome du tout, soit il est certain que ChatGPT possède une intelligence qui n'a rien à voir avec l'autonomie. Comparer avec le test de Turing.
• L'intelligence est détectable par ChatGPT même si aucune prédiction, recommandation ou décision n'est fournie. Exemple : résolution d'un problème textuel ; la solution n'est ni une prédiction, ni une recommandation, ni une décision.
• ChatGPT n'influence certainement pas l'environnement physique. Si ChatGPT devait être considéré comme influençant l'environnement virtuel, il faudrait alors répondre par l'affirmative pour presque tous les programmes informatiques existants. Le contenu informatif se réduirait donc à une valeur proche de l'environnement epsilon de zéro.

En revanche, si l'on prend le stupide robot aspirateur, on constate qu'il est couvert par la définition de l'IA de l'UE, bien qu'il ne soit pas intelligent. Un tel robot pourrait toujours aller tout droit jusqu'à ce qu'il rencontre un obstacle et prendre alors une direction aléatoire. Le test pour l'aspirateur-robot contre la définition de l'UE révèle:

• Système assisté par ordinateur : Oui, au moins une puce informatique est intégrée.
• Autonome : oui, le robot roule, roule, roule.
• Des objectifs explicites : Oui, nettoyer le sol.
• résultats : L'énumération dans la définition de l'UE ne s'applique pas et ne s'applique pas non plus aux systèmes intelligents.
• Influence l'environnement : Oui, le sol devient plus propre.

La réglementation AI définit la stupidité comme l'intelligence et les systèmes intelligents comme non intelligents. Ça va mal.

La définition de l'IA par l'OCDE

L'OCDE attribue à l'intelligence artificielle des propriétés partiellement différentes de celles que fait la UE. La version UE de 2023 est très similaire à celle de l'OCDE. La définition de l'OCDE est (au 19.03.2024) :

An AI system is a machine-based system that for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influenc_e physical _or virtual environments. Different AI systems vary in their levels of autonomy and adaptiveness after deployment.

Source : OCDE (Les italiques sont en gras dans l'original, les rayures ont été inversées !).

On peut notamment citer les caractéristiques suivantes qui, selon l'OCDE, devraient indiquer la présence d'une IA:

• Basé sur la machine: Très bien, on peut travailler avec ça. Car l'hardware et le software sont tous deux associés à une machine.
• Objectifs explicites ou implicites: Mieux que "objectifs", car les objectifs implicites sont d'une manière ou d'une autre toujours présents, lorsqu'il y a un "conscience" ou une "intelligence". Cependant, cela vaut aussi pour des êtres inférieurs, dont beaucoup disent ne pas être intelligents. Le simple aspirateur robotique n'a cependant pas d'objectif implicite, mais seulement deux objectifs explicites : Faire le plus de boue possible et épargner la chatte dans la maison.
• Inference: C'est vrai, car l'inference désigne le processus par lequel une IA génère une sortie à partir d'une entrée. Cependant, il faut alors définir le terme "inference". L'OCDE le fait de manière certaine en le décrivant comme un processus dans un réseau neuronal. Mais un réseau neuronal n'est pas une condition nécessaire pour l'intelligence.
• Reçoit des entrées: On peut discuter là-dessus. Albert Einstein a-t-il besoin de quelque chose d'autre que son cerveau pour concevoir la théorie quantique (ou, idéalement, aurait-il pu l'utiliser) ? Autant que je sache, M. Einstein était principalement occupé à réfléchir jusqu'à ce qu'il ait élaboré sa théorie dans sa tête. Si il avait dû consulter des informations, on aurait pu dire qu'il les aurait déjà consultées trois ans avant le début du travail de pensée pour la théorie quantique. Les entrées sont ici celles que l'utilisateur fournit au système AI et non ce que le système AI se construit lui-même ad hoc. Il n'existe probablement pas un seul système qui puisse se passer d'entrées. Dans cette mesure, on peut omettre cette propriété (tous = aucun = aucune information). Même dans le vide "parfait", des particules sont échangées (voir Heisenberg). Même les trous noirs interagissent avec leur environnement (voir le rayonnement de Hawking).
• Produit des sorties: L'OCDE utilise également ce terme de manière très peu discriminante et donc peu utile. Voir le point précédent (Entrées) : Toute système, donne quelque chose en sortie, on peut donc simplement supprimer cette information.
• Influencer de l'environnement: On peut laisser cela comme optionnel, on aurait pu aussi l'omettre. Voir également deux points avant (Entrées) : chaque système influence l'environnement, donc on peut simplement omettre cette information.
• Autonom: Mentionné, mais de manière plutôt optionnelle ou du moins obscure. On aurait pu aussi l'omettre ou le décrire mieux.
• Adaptabilité: L'OCDE déclare dans sa définition que c'est un critère facultatif.

Certaines des caractéristiques mentionnées sont pertinentes, d'autres ne le sont pas. Quoi qu'il en soit, la définition de l'OCDE semble meilleure que celle du règlement de l'UE sur les IC de 2021 et presque identique à la version de l'UE de 2023. Ainsi, la critique suivante de la définition de l'OCDE peut être appliquée à celle de l'UE dans presque tous les cas.

La définition de l'OCDE qui donne d'emblée une bonne impression a incité certains à prendre cette définition pour la traduire en allemand. Traduire aurait été plus efficace, car lors de la Transferleistung le sens a été inversé. Par exemple, un co-auteur a qualifié le terme autonom de "conçu pour une entreprise autonome dans une mesure changeante". Cela ne correspond pas à la définition de l'OCDE et est en outre faux. ChatGPT n'était ou n'est pas nécessairement un système autonome, ou doit être un tel, pour être considéré comme intelligent.

Selon une interprétation raisonnable de la définition de l'OCDE, elle traite du chemin de solution. Car même un automate aléatoire bête peut trouver la même solution à un problème donné que celle d'une superintelligenz.

Proposition d'une définition et d'un processus de définition

Il semble qu'il n'y ait pas de définition utilisable du concept d'intelligence artificielle. Avant de tenter d'autres échecs, je suggère un processus structuré. Au final, il y aura une définition pour l'IA. La question sera de savoir si elle contient des termes flous qui nécessiteraient à leur tour une définition. Mise à jour : voir ci-dessous pour ma nouvelle définition de l'IA.

Pour s'inspirer dans la recherche d'une définition de l'"intelligence artificielle", et donc au cœur du concept d'"intelligence", il convient de considérer l'intelligence humaine (considérée par l'homme lui-même comme l'intelligence maximale). Cela me semble en tout cas évident.

Tout est relatif, y compris le fait de savoir si l'homme est intelligent. Il l'est encore par rapport à l'IA, du moins si l'on considère toutes les problématiques possibles dans leur ensemble. Situation au 03.04.2024 (l'année prochaine, la situation pourrait déjà être différente).

Identifier les caractéristiques sécurisées

Le premier pas vers une définition de l'intelligence artificielle est le plus simple. Pour cela, on prend des caractéristiques sûres de l'IA comme base pour une définition. Comme sûr, on peut considérer les suivants caractéristiques pour les systèmes d'IA :

• Les systèmes AI sont artificiels. Ils se basent donc sur du matériel et/ou un logiciel. On pourrait aussi utiliser l'attribut basé sur machine ou peut-être aussi non biologique. Preuve : AI = Intelligence Artificielle.
• Les systèmes AI sont intelligents. Preuve : AI = Intelligence Artificielle.

Ainsi, nous avons déjà trouvé deux caractéristiques de l'intelligence artificielle que personne ne contredira probablement :

• Basé sur des machines (dit aussi l'OCDE) ou basé sur le matériel ou, mieux encore, artificiel. Parce que simple est simple.
• Intelligent: Personne (sauf moi) ne dit cela : ni l'OCDE, ni la réglementation AI n'utilisent le mot "intelligent" ou "intelligence" (et si c'est le cas, alors seulement en tant que combinaison de "intelligence artificielle"). Si on avait peur d'utiliser des termes difficiles à définir ou flous, on aurait également dû ne pas utiliser Inferenz ou Apprentissage automatique.

Je m'éloignerai plus tard du terme "intelligent". Toutefois, ce terme permet d'aborder en profondeur le problème central de la définition. Au passage, j'ai pu trouver une définition de "l'intelligence" : La nouvelle définition de l'intelligence artificielle est si élégante qu'il suffit de supprimer deux mots pour obtenir une définition de l'intelligence.

Exemples de systèmes intelligents et non intelligents

Avant de poursuivre, il convient de réfléchir aux systèmes qui peuvent être considérés comme intelligents. Je les appelle ici des positive indicators. Il est également important de citer des negative indicators, qui listent des systèmes non intelligents.

La table suivante présente une affectation subjective pour les systèmes intelligents (que ce soit artificiel ou non) sous la forme d'exemples positifs :

Système	Pourquoi intelligent ?
Un super aspirateur-robot	Utilise une caméra pour détecter les objets afin de reconnaître l'espace de nettoyage et d'y circuler de la manière la plus ciblée possible.
Homme	L'intelligence est répartie de manière très différente d'un individu à l'autre, mais il est généralement admis qu'elle existe.
Fourmi	Capable d'explorer un environnement complexe et de résoudre des problèmes difficiles. De plus, capable de ce que l'on appelle l'intelligence en groupe (ne serait pas nécessaire pour figurer sur cette liste).
ChatGPT	Peut répondre à des questions complexes et combiner des connaissances, se débrouille avec des questions floues (voir plus loin)
Drone autoguidé	Reconnaît des objets jusqu'alors inconnus, prend des décisions en conséquence et peut ainsi résoudre de manière autonome le problème de voler du point de départ vers un point d'arrivée prédéfini ou déterminé d'une autre manière.

Une définition des systèmes non intelligents (qu'ils soient artificiels ou non) suit de manière tout aussi subjective :

Système	Pourquoi pas intelligent ?
Aspirateur-robot simple	Basé en grande partie sur le hasard ou des règles simples.
image generator (Stable Diffusion)	Ne peut pas utiliser de nouvelles connaissances.
Donald Trump	Utilise des mimiques et des phrases apprises, est contre tous ceux qui sont contre lui. A un mauvais coiffeur, alors qu'il y a beaucoup de bons coiffeurs.
Générateur aléatoire	Basé en grande partie sur le hasard (mais peut théoriquement résoudre n'importe quel problème).
Le langage numérique	Ne peut répondre qu'à un type de question (simple) et seulement si l'objet ou la personne se place "correctement" sur la balance.
Drone télécommandé	Ne prend pas de décisions lui-même, fait seulement ce que l'utilisateur lui dit.
Moteur de recherche	Se base sur des méthodes, quelles qu'elles soient, pour comparer des caractères entre eux et en déduire un ordre de résultat à l'aide d'autres règles (Link juice etc.).
Smartphone-Keyboard	Propose le mot actuel et le mot suivant en utilisant un mécanisme de comptage ou de simples comparaisons de similitudes.
Reconnaissance d'images dans les caméras de sécurité	Éventuellement intelligent. Dépend de la qualité de la reconnaissance.

Tous ces exemples, qu'ils soient positifs ou négatifs, ont ceci en commun : ils ne mentionnent pas les termes Software, Statistik, Mensch ou d'autres expressions de la Règlementation AI.

Quelle est la définition de l'intelligence ?

Réponse courte : je ne sais pas. Il n'existe pas, à ma connaissance, une telle définition qui

• exacte (nette, donc pas floue),
• applicable et
• est concret.

Ce problème de définition des termes ne peut pas être résolu ici. Si la résolution de cette définition s'avère nécessaire, il faudra y revenir. On le verra dans un instant. Oui, cela a été démontré, voir plus loin.

Cependant, des caractéristiques importantes pour la définition de l'intelligence artificielle peuvent être dérivées du fait qu'un système intelligent doit être. Dans le précédent énoncé, il y avait "doit", et non "peut" ou "pourrait" ou "à des degrés différents". Comparez cela aux relativisations dans les définitions de la réglementation sur l'intelligence artificielle et de l'OCDE, que je tente d'éviter.

Comme des caractéristiques d'intelligence artificielle supplémentaires, je suggère ad hoc les suivantes et suis avec intérêt pour savoir si elles peuvent se faire accepter :

• Un système de IA tente de résoudre un problème. Le concept du but est remplacé par le problème. Selon Wikipedia, un problème englobe des objectifs. Un problème est, selon ma définition, à comprendre plus en profondeur et quelque chose qui ne peut pas être résolu par une simple recherche de connaissance ou par la simple (simple) exécution d'une instruction. Car sinon, chaque requête de recherche sur un système IA serait appropriée pour faire naître une prétendue intelligence. Une requête de recherche serait "Quel jour de la semaine était le 19 mars 2024 ?". Pour répondre à cette question, il n'est pas nécessaire d'utiliser ChatGPT. Même si ChatGPT répondait à cette question en consultant un calendrier, on ne parlerait pas d'intelligence, car cette question peut également être répondu par un programme stupide. Le fait que les systèmes intelligents puissent résoudre des tâches simples n'est pas un obstacle.
• Un système de IA essaye, résoudre un problème en utilisant une solution qui n'est pas donnée concrettement. Veuillez noter : Ici, il y a "essaye" !
• Un système de IA peut combiner à la demande des informations existantes avec de nouvelles connaissances. D'après cela, les générateurs d'image (Midjourney, Stable Diffusion procédés etc.) ne sont pas des intelligences.
• Un système de IA est capable d'entendre des problèmes flous. On entend ici en particulier : Si dans une formulation de problème un mot est mal écrit, la IA peut le compenser. Autre exemple : les mots sont combinés d'une manière inhabituelle. La IA comprend cependant (de la même façon qu'un humain). D'autres exemples plus complexes sont possibles.
• Un système d'intelligence artificielle peut tirer des conclusions. Ce que signifie une conclusion, il faudrait encore le définir. Sans doute comprend cependant presque tout être humain directement ce qu'est une conclusion ou plutôt que le terme intelligenz.

L'essai de résoudre un problème n'est manifestement pas équivalent à résoudre réellement ce problème. Il existe bien sûr ce qui est considéré comme une "approche intelligente" pour aborder un problème. On observe souvent dans les procédures d'évaluation (centre d'évaluation) comment un candidat voulait résoudre un problème. Il s'agit donc de l'adéquation du moyen et non du but !

Les systèmes d'IA peuvent également être définis à l'aide de critères facultatifs, mais, espérons-le, uniquement de manière secondaire. En revanche, la définition du règlement sur l'IA se sert malheureusement presque exclusivement de ces critères potestatifs.

Mes propositions pour les capacités de "peut" des systèmes d'intelligence artificielle :

• Résolution autonome de problèmes: Même la résolution non-autonome peut être le fruit d'intelligence. Autant que je sache, personne n'a construit une fusée qui a atterri sur la lune, mais des milliers de personnes ont collaboré à cet effort.
• Modalités: Une modalité est un type de données. Exemples sont le texte, le vidéo, l'audio, un sismomètre. Un système d'intelligence artificielle peut résoudre des problèmes pour une modalité ou pour une combinaison de plusieurs modalités (exemple : un système d'intelligence artificielle qui répond à une question textuelle donnée en fonction d'une image).

La section suivante décrit un processus permettant de trouver une définition du terme "intelligence artificielle". Il est possible qu'il en résulte une définition qui se passe du concept d'intelligence qui, à mon avis, ne pourra jamais être défini proprement.

Processus d'élaboration d'une définition de l'IA

Les connaissances et les caractéristiques ci-dessus qui pourraient décrire une IA constituent, nous l'espérons, une bonne base de départ pour une définition solide et surtout pertinente. Après avoir obtenu une définition via le processus suivant, cette définition peut être validée via des exemples positifs et négatifs.

Voici ma proposition de processus pour trouver une définition du terme IA :

1. Créer des exemples de systèmes d'IA (exemples positifs). De même, créer des exemples qui ne sont pas des systèmes d'IA ou, au mieux, qui ne le sont pas du tout (exemples négatifs).
2. Développer de nouvelles caractéristiques ou modifier des caractéristiques existantes à partir des exemples et des caractéristiques actuelles. Pour cela, vérifier chaque caractéristique : S'applique-t-elle à tous les exemples positifs trouvés ?
3. Vérifier pour les exemples négatifs : La nouvelle caractéristique trouvée ne s'applique-t-elle pas aux exemples négatifs ? Si c'est le cas : la combinaison de toutes les caractéristiques trouvées jusqu'à présent ne s'applique-t-elle pas dans son ensemble aux exemples négatifs ? Si non, c'est-à-dire si toutes les caractéristiques combinées s'appliquent également à un exemple négatif : Chercher une nouvelle caractéristique qui ne s'applique alors plus à l'exemple négatif, mais à tous les exemples positifs.
4. Tentative de consolidation des caractéristiques : Quelles sont les deux ou plusieurs caractéristiques qui peuvent être regroupées en une seule ?
5. Test avec les exemples positifs et négatifs précédents. Si le test échoue, revenir à l'étape 2.
6. Définissez les termes utilisés qui ne sont pas clairement définis, définit-les. Passez par le même processus à partir de l'étape 1 récursif.
7. Si des termes ont été redéfinis, vérifier alors si ces termes peuvent être remplacés par d'autres termes qui ne nécessitent pas de définition. C'est ce qui s'est passé avec le terme "systèmes basés sur du matériel", qui a été remplacé par "systèmes artificiels" dans la définition de la version 2.
8. Facultatif : trouver d'autres exemples et ainsi recommencer à l'étape 1.

Ce processus permet soit de trouver la meilleure définition possible de n'importe quel terme. Ou bien il apparaît clairement qu'à la fin de la journée, chaque définition repose sur l'utilisation d'autres termes pour lesquels il n'existe pas de définition claire ou qui renvoient à d'autres termes utilisés.

Selon les exigences, on obtiendra après quelques passages du processus une bonne définition de l'IA, certainement meilleure que toutes les autres définitions existantes à ma connaissance à ce jour.

Définition de l'IA

Après toutes ces réflexions et l'application de mon processus, suit ma définition d'intelligence artificielle. Elle est :

On appelle Intelligence Artificielle un système artificiel qui tente, résoudre un problème même avec une spécification floue d'une manière non précisément définie, orientée vers la solution et en combinant des connaissances existantes avec de nouvelles et en tirant des conclusions.

Source : Klaus Meffert sur le blog Dr. DSGVO (Date : 03.04.2024)

Les caractéristiques essentielles de cette définition sont les suivantes :

• Artificiel (autrefois basé sur matériel) : Puisque c'est simple, on utilise ici l'attribut qui est déjà contenu dans le concept de l'intelligence artificielle, à savoir artificiel. Certains utilisent "machine", ce qui serait trop court. Voir plus loin pour ma définition de "matériel" (plus nécessaire maintenant que nous avons "artificiel"). Le logiciel serait faux, sauf si on le définit très largement. On aurait alors besoin d'une définition supplémentaire à la principale, ce qui nuirait à la compréhension.
• Essai de résolution du problème: Pas d'entrée et pas de but, mais un problème ! Et non nécessairement la solution à un problème, mais déjà l'essai reconnaissable et remarquable suffit !
• Valeur floue: Si il y a une prescription ("… aussi bien que…"), alors celle-ci peut être négligée ou imprecise ou même contradictoire. Exemple : "Waz sint Cookis" Réponse : "Les cookies sont des enregistrements de données, beaucoup disent faussement qu'il s'agit de fichiers texte" –> Malgré les erreurs d'écriture et l'absence de point d'interrogation dans la question, la question est "reconnue" et répondue. Certains systèmes fonctionnent sans prescription ("Question") ! Exemple : Un aspirateur robotique. Il est allumé et démarre. Ici, il n'y a pas de prescription du propriétaire. Au contraire, il y a une mission ou un problème qui a été donné au robot lors de sa construction.
• Pas de solution concrète donnée: Pas de règlement rigide, mais un système élastique et flexible. Voir le réseau neuronal. Cela peut également être n'importe quel autre mécanisme qui a des propriétés similaires. Contre-exemples : Système d'experts, classique tri algorithmus, algorithme Page Rank dans la plus mauvaise moteur de recherche du monde.
• Orienté vers les solutions: On pourrait également utiliser un adjectif comme fundé, problème-orienté ou utile à des fins. Distingue le hasard d'un algorithme intelligent qui tente de favoriser la résolution du problème activement (on connaît en anglais "make an educated guess" : Formulez une supposition bien fondée. Quelle que soit la justesse de la supposition, il faut qu'elle ait été bien fondée. Bien fondé est ce qui d'autres pourraient qualifier d'approche intelligente, les "intelligents"). Parce que l'homme se considère comme une référence, ce qui serait fondé serait ce que l'homme pourrait trouver bon. On évite ainsi ici le terme "intelligent". Les juges sont en effet aussi des êtres humains, et ce sont eux qui, en fin de compte, jugent chaque litige.
• Combiner les connaissances: Le savoir existant est ce que le système de IA connaissait déjà (chez l'homme on parle d'"éducation" ou "apprentissage"). Le nouveau savoir est ce que le système de IA obtient soit grâce à une prescription, soit par appropriation (recherche sur Internet, image de caméra, valeurs des capteurs…). La combinaison signifie relier le savoir existant et nouveau pour en tirer des conclusions. Les conclusions sont toutes les informations qui peuvent aider à résoudre le problème ou reconnaître les erreurs ! Exemple Chain of Thought : L'IA obtient un problème et constate qu'elle manque de connaissances. Elle recherche, trouve quelque chose et vérifie si cela ferme la lacune des connaissances. Si la lacune est fermée, le nouveau savoir est combiné avec le savoir existant (ou seulement le nouveau savoir pris, s'il n'y a pas de savoir existant pertinent). Les connaissances ne doivent pas toujours être combinées, mais si cela est nécessaire ou utile, cela devrait idéalement se produire. En fonction de sa capacité à le faire, l'IA sera plus ou moins intelligente. Au lieu de "savoir", on pourrait aussi se demander s'il s'agit d'"informations" ou de "données". Mais le terme "connaissances" est sans doute correct, car l'intelligence consiste à extraire des données d'abord des informations, puis les connaissances qui se cachent derrière.
• Tirer les conclusions: Exemple de robot aspirateur : Après avoir reconnu un obstacle, il se dirige vers l'obstacle, s'arrête ensuite, se retourne et continue dans une autre (décidée comme "bien" ) direction. Ce "jugement" est important ici, car sinon Collègue Hasard pourrait être considéré comme intelligent. Alternativement, le robot peut s'arrêter ou tourner en cours de route, par exemple parce que le reste du chemin a déjà été nettoyé. Par analogie avec le point précédent "Combiner les connaissances" : des conclusions peuvent être tirées, mais ce n'est pas obligatoire. L'inférence doit avoir lieu si elle est nécessaire ou utile. En fonction de la manière dont cela fonctionne, l'IA est plus ou moins intelligente.

Dans la définition, le tentative de solution fondée est mis en avant. De même, il est question de comprendre et de traiter les entrées floues. Le mélange d'informations et l'utilisation du raisonnement sont d'autres propriétés importantes de l'intelligence (quel que soit son type).

J'aurais d'abord utilisé le terme Hardware-basiert, qui est maintenant remplacé par artificiel. Ma définition de Hardware, qui n'est donc plus nécessaire, est :

Le matériel désigne la matière non organique et d'autres existences différentes de la matière organique. De même, le matériel comprend la matière organique qui n'est pas un être vivant et qui n'est pas un quasi-être vivant (virus ou autre).

Ma définition ad hoc du matériel informatique dans le contexte de ma définition de l'IA (état au 20.03.2024).

Par conséquent, le terme artificiel (avant : basé sur la hardware) est plus approprié que celui de machine, utilisé par l'OCDE et que j'ai initialement considéré comme équivalent, puis même meilleur après une première réflexion. Puisque AI peut également exister sous forme organique, non vivante. Même des antimatières ou d'autres existences inimaginables sont possibles. Je ne veux pas les exclure de manière injustifiée. Le supporteur d'une intelligence est a priori sans importance.

Voici le texte traduit en français : Test de ma définition contre les exemples positifs et négatifs mentionnés ci-dessus. Ma définition tient-elle le test ?

Tout d'abord les Exemples positifs : ils doivent tous être couverts par la définition précédemment mentionnée, sinon la définition ne serait pas appropriée. Dans la liste pour chaque exemple cité, on trouve les Caractéristiques qui sont comprises dans ma définition ("basées sur l'hardware" etc.).

Superbe aspirateur-robot :

• Artificiel: Oui.
• Tentative de résolution du problème: Oui, à l'aide de caméras intégrées, des objets sont détectés et reconnus ainsi que des actions dérivent (de même que le problème du voyageur d'actions, mais sans essayer aveuglément)
• Prescription floue: Ici sans importance, car il n'y a pas de prescription (voir ci-dessus, décrite là-bas).
• Pas de solution concrète proposée: Oui, car l'analyse d'une image prise par une caméra se fait (dans le cadre du modèle Transformer) d'une manière hautement flexible et opaque à travers un réseau neuronal (comme chez l'être humain).
• Orienté vers les solutions: Le robot aspirateur essaie activement de fonctionner de manière aussi efficace que possible. Quel que soit le résultat, c'est secondaire. Un petit enfant essaie souvent des choses qui ne sont pas immédiatement bénéfiques, mais il apprend de ses erreurs ou peut apprendre à éviter cette voie erronée.
• Combiner les connaissances: Oui, image de caméra avec reconnaissance d'objet = nouvelle connaissance, environnement perçu jusqu'alors = ancienne connaissance, nouvelle itinéraire = combinaison.
• Tirer des conclusions: Oui (voir ci-dessus, décrit là).

Fazit: Definition passt.

Avant de passer en revue d'autres exemples positifs, il est prudent de jeter un coup d'œil sur les exemples négatifs : Aucun de ces exemples ne doit correspondre à la définition de l'IA ci-dessus. En ce qui concerne les exemples négatifs, les raisons pour lesquelles ils ne sont pas intelligents ont déjà été mentionnées plus haut. C'est pourquoi nous nous contenterons ici de les résumer :

• Robuste aspirateur simple: Fonctionne au hasard et ne cherche pas à agir de manière résolutive. Ne peut pas combiner des connaissances.
• Générateur de nombres aléatoires: Dito.
• Poids numérique: Ne peut pas combiner des connaissances, ne résout aucun problème ou n'en tente même l'approche (voir plus haut : concept de problème. Problème = quelque chose qui est soluble au-delà d'une simple exécution d'instructions).
• Drone piloté à distance: Dito.
• Rechercheur: Réglementé par ordinateur, utilise un chemin de solution spécifiquement défini. Les moteurs de recherche liés à des systèmes d'intelligence artificielle sont des systèmes d'intelligence artificielle 😉
• image generator (Stable Diffusion): Ne peut pas combiner des connaissances ou ne le montre pas dans la sortie (ou pas identifiable) –> Le domaine créatif n'est pas nécessairement mesurable par le concept d'intelligence. Si l'on peut discuter objectivement (sans ironie, tout à fait froidement dit) que Rembrandt comme artiste était intelligent, on peut contester cela. L'art est dans l'œil du spectateur. L'art et l'intelligence sont deux catégories qui ne sont pas compatibles au premier abord. Un tableau ne résout souvent pas vraiment un problème. Beaucoup de gens connaissent probablement le cas suivant : Une œuvre d'art par exemple réalise 100 millions d'euros. La majorité des humains diraient alors : "Ce travail est laid. Je n'en paierais pas un euro [ou la monnaie nationale]". L'intelligence ne tient pas compte des évaluations de majorité, mais l'art est purement subjectif.
• Clavier de Smartphone: Fonctionne avec des fréquences (certains disent statistiques).
• Donald Trump: Hors de là.

Conclusion : tous les exemples négatifs ne sont pas couverts par la définition de l'IA, à juste titre. La définition convient toujours.

Il s'ensuit une validation de la définition avec d'autres exemples positifs :

ChatGPT:

• Artificiel: Oui.
• Essai de résolution du problème : Oui, apparemment. Voir les nombreux exemples impressionnants.
• Réponse floue : Oui, regardez les questions mal posées de toutes sortes.
• Pas de solution concrète proposée : Oui, ChatGPT repose sur un réseau neuronal et l'approche du Transformer (= mécanisme d'intelligence humaine, dis-je)
• Orienté vers les solutions: Oui, apparemment, comme en montrent de nombreux exemples. Il ne faut d'ailleurs pas s'attendre à ce que chaque problème soit résolu de manière satisfaisante (voir l'exemple de l'homme).
• Combiner des connaissances: Oui, apparemment. Maintenant aussi grâce à l'ajout de connaissance internet. Voir aussi FastGPT (mon résultat était parfait. FastGPT utilise cependant le hasard pour donner des réponses plus créatives, donc il peut y avoir des résultats imparfaits si vous suivez le lien).
• Conclusion tirer: Oui, apparemment. ChatGPT peut même résoudre des problèmes mathématiques qui sont presque ou pas du tout résolus par les meilleurs mathématiciens du monde. Et il y a souvent encore la voie de solution.

Conclusion : la définition convient également ici.

En passant : Qui aimerait utiliser une autre moteur de recherche que Google, je lui recommande Kagi. Kagi comprend le FastGPT mentionné ci-dessus. Voici l'information importante : Kagi coûte 5$ par mois, mais elle ne contient aucune publicité !

Fourmi

• Artificiel: Non, vivant –> ça va, parce qu'une fourmi n'est pas une intelligence artificielle mais une (vivante) intelligence. On n'aurait pas dû vérifier ce critère pour la fourmi.
• Essai de résolution du problème: Oui, regardez la vie d'une fourmi. Exemples : recherche de nourriture, construction du nid.
• Valeur floue: Soit il n'y a pas de valeur, soit la colonie d'abeilles nous donne une valeur floue.
• Pas de solution concrète donnée: Oui, regardez la vie d'une fourmi. Exemples : recherche de nourriture, construction du nid, défense contre les ennemis.
• Orienté vers les solutions: Oui, apparemment. D'ailleurs, les fourmis vivent déjà depuis très longtemps sur cette planète.
• Combiner les connaissances: Oui, apparemment. Exemples : Explorer le terrain, recherche de nourriture, recherche et transport de matériaux pour la construction du nid.
• Tirer des conclusions: Oui. Exemple : traces de phéromones d'autres fourmis.

Conclusion : la définition convient.

Homme:

L'homme est dit intelligent. Je dis : Les systèmes actuels d'intelligence artificielle utilisent qualitativement la même fonction d'intelligence que l'homme. Cela consiste essentiellement dans un réseau neuronal et le Transformer ou une approche comparable ou meilleure.

Conclusion : La définition convient, même si l'homme n'est pas une intelligence artificielle (donc aucune vérification contre artificiel).

Voici le texte traduit en français : Es folgt le Test gegen le Beispiel, in dem es von le Qualität des Systems abhängt, ob le System intelligent is or nicht: Le Reconnaissance d'images dans les caméras de sécurité. Le Frage is, what dieses System leisten soll und wie gut es le Aufgabe erfüllt.

• Artificiel: Oui.
• Essai de résolution du problème: Le problème est la reconnaissance des objets dans l'image. Si on ne reconnaît que des objets simples ou très peu d'objets un peu plus complexes, le système n'est peut-être pas aussi performant et donc pas une intelligence artificielle. On peut reconnaître de nombreux objets sans AI.
• Prescription floue: Ici sans importance, car il n'y a pas de prescription. Ou bien si la prescription (réagissez uniquement aux cambrioleurs et non aux passants), alors le système serait une IA, si la prescription est suffisamment prise en compte.
• Pas de solution concrète proposée: Si oui, alors au moins potentiellement une intelligence artificielle.
• Orienté vers les solutions: Si ce n'est pas le cas, alors aucune intelligence artificielle. Ce serait basé sur des règles et ne serait pas ou seulement limitativement orienté vers la solution, en fonction de la complexité et de la capacité des règles.
• Mélanger des connaissances: Si non, alors pas d'IA.
• Tirer des conclusions: Si oui, ce serait un fort indicateur d'une intelligence artificielle. Si non, alors le système serait moins performant et probablement pas une intelligence artificielle.

Comme on peut le constater, la définition permet de déterminer assez facilement quand une reconnaissance d'images peut être une IA et quand elle ne peut pas l'être. Le degré d'intelligence peut également être déduit de cette manière.

Conclusion

La définition de l'intelligence artificielle développée par moi est :

La version anglaise est :

La pertinence de la définition a été évaluée à l'aide d'une systématique. Cela ne semble pas avoir été le cas pour la définition des IC du règlement sur les IC. La définition de l'OCDE est meilleure, mais pas suffisamment précise. En outre, elle contient de nombreux mots de remplissage qui indiquent que les auteurs sont à court de termes importants.

La définition a été obtenue sans regarder les sources générales (comme Wikipedia, Duden, etc.), mais en les comparant après coup (voir le "PS" ci-dessous).

Dans ce chapitre, caractéristiques fondamentales d'une intelligence artificielle ont été définies qui pourraient être considérées comme incontestables.

Nous avons également défini les caractéristiques obligatoires des systèmes d'intelligence artificielle. De plus, nous avons défini les caractéristiques possibles des systèmes d'intelligence artificielle qui ne sont pas nécessaires pour la définition mais qui aident à distinguer différents types de systèmes d'intelligence artificielle.

Pour la validation, des exemples positifs d'ordinateurs intelligents et des exemples négatifs de systèmes non intelligents ont été mentionnés et brièvement décrits.

Ensuite, un processeur a été décrit, avec lequel une définition du concept de l'intelligence artificielle peut être obtenue de la manière la plus appropriée possible.

Après cela, une proposition pour une définition de l'intelligence artificielle a été faite. Finalement, cette définition a été vérifiée à l'aide du processus décrit. La vérification a montré que la définition correspond aux exemples positifs et négatifs mentionnés.

La définition de l'IA semble appropriée pour les exemples cités. D'autres exemples aideront à affiner et à vérifier plus intensément la définition. Il est peut-être également nécessaire d'une correction. Ma définition de l'IA repose notamment sur le concept de problème. Ce qu'est un problème, c'est beaucoup plus facile à expliquer que ce qui est "intelligent" ou "IA". En réduisant ainsi le problème de définition à quelque chose de plus simple, cela aboutira probablement à affiner le concept de problème et éventuellement à faire d'autres hypothèses supplémentaires.

Le domaine créatif n'est pas immédiatement accessible au concept d'intelligence. La création artistique devrait être considérée comme une étape secondaire, selon ma proposition. Peut-être s'agit-il d'une définition de l'intelligence artificielle créative qui complète, élargit ou affine la définition précédente.

La définition donnée diffère qualitativement de celles de l'OCDE et du règlement AI. Elle ne se base ni sur le logiciel, ni sur les objectifs. L'être humain comme partie du système n'est pas non plus défini. Les hommes ne sont pas nécessaires pour que l'intelligence artificielle (si elle existe un jour) soit présente. Fondamentalement différent, ma définition se concentre sur la voie de solution et exige une combinaison de connaissances ainsi que des conclusions comme critères. L'entrée et la sortie ne sont pas mentionnées dans ma définition, car je considère qu'elles ne constituent pas des caractéristiques de l'intelligence. Le problème et le tentative de résolution sont cependant intégrés dans ma définition. La mise en œuvre d'un "système artificiel" est élégante, car AI est artificielle.

Cette contribution avait pour but de critiquer les définitions existantes de l'IA et d'indiquer un processus permettant d'aboutir à une bonne définition. Au final, il en est ressorti une définition de l'IA que je considère personnellement comme nettement plus appropriée que celle du règlement sur l'IA et de l'OCDE.

Pour terminer, voici la définition globale de l'intelligence :

On appelle Intelligence un système qui tente de résoudre un Problème, même avec une définition floue, d'une manière non précisément définie, orientée vers la solution et consistant à combiner des connaissances existantes avec du nouveau knowledge et à tirer des conclusions.

Référence : Klaus Meffert dans le blog Dr. DSGVO (mise à jour : 03.04.2024)

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PS : Comme je vois (en faisant la correction finale du texte), Wikipédia définit le concept d'intelligence par le problème à résoudre. Le mot "objectif" n'y apparaît pas. La définition de Wikipédia utilise tous les termes flous possibles ("cognitif", "intellectuel", "orienté vers un sens"), qui sont d'ailleurs faux lorsqu'il s'agit d'intelligence artificielle. Ma définition de l'intelligence correspond exactement à ma définition de l'intelligence artificielle, avec la différence que dans ma définition AI, la caractéristique artificielle est mentionnée en tant que critère supplémentaire. De plus, il convient de noter que le "problème à résoudre" mentionné par Wikipédia y est défini comme un simple (et non un réussi) essai ("… qui vise à …"), ce qui soutient ma définition.