De la vie augmentée à la vie transformée
Tout au long de l’histoire, les êtres humains et les outils, aujourd’hui les machines, ont co-évolué, provoquant l’augmentation de la vie sous trois formes : biologique, artificielle et sociale. Avec le temps, ces trois formes d’augmentation s’entrecroisent, s’hybrident, finissant par se rejoindre.
L’augmentation peut être faible (dans ce cas nous emploierons simplement le mot augmentation), ou forte au sens où elle transforme la nature de la forme vivante (dans ce cas nous emploierons le mot transformation).
1. Augmentation de l’homme grâce à la machine
De l’homme augmenté
ie. ce que nous sommes déjà, avec de nouvelles interfaces externes qui augmentent l’information disponible et contractent l’espace-temps
à l’homme transformé (à l’intérieur de son corps)
– trans- et post-humanisme : allongement de la durée de vie tendant vers l’immortalité. Cf. La mort de la mort de Laurent Alexandre. Sorte d’impasse élitiste, égoïste, narcissique pour l’humanité (cf. Joël de Rosnay)
– émergence du digital comme un 6ème sens directement connecté au cerveau par l’intermédiaire de neuro-puces ou de tout autre dispositif, rendant envisageable à terme la convergence entre le cerveau humain et l’intelligence artificielle
2. Augmentation de la machine grâce à l’homme
De la machine augmentée
connaissance artificielle (faculté d’apprendre, big data et analytics) et intelligence artificielle (faculté de comprendre et de s’adapter)
à la machine transformée
conscience artificielle (faculté de ressentir et de penser, entité à la fois sujet et objet), singularité (autonomie)
2. Augmentation du lien social entre les hommes et/ou les machines
De la connectivité augmentée
Internet des Objets (IoT), Internet of Everything (IoE)
à la connectivité transformée (densification et percolation des interactions)
émergence d’un cerveau planétaire : cf. la noosphère de Teilhard de Chardin ; cf. le cybionte, l’homme symbiotique et l’hyperhumanisme de Joël de Rosnay
La pyramide cognitive
Pour évaluer le niveau cognitif d’une machine, il peut être utile de la situer sur l’échelle de la cognition humaine, en faisant référence à l’un des cinq niveaux de ce que j’ai nommé la « pyramide cognitive ». A l’identique de la pyramide de Maslow, chaque niveau de la pyramide cognitive s’appuie sur ses niveaux inférieurs et s’en nourrit.
1. donnée : représentation conventionnelle
représenter quelque chose de manière conventionnelle, figurer
> concept manipulé : convention, représentation conventionnelle
> composantes ou niveaux systémiques = structure (données)
> entité informatique : données
> nature du système : mémoire(s) de données
2. information : donnée signifiante
modéliser, prévoir
> concepts manipulés : signification, sens, représentation
> composantes ou niveaux systémiques : structure organisée (structure + fonctions)
> entité informatique : objet (données + méthodes donnant du sens)
> nature du système : système d’information
3. connaissance : corrélation mémorisée d’informations
apprendre, prédire en extrapolant les connaissances acquises, trouver la bonne réponse, regarder vers le passé et le présent pour dire le futur
> concepts manipulés : corrélation (morphologie des structures sous-jacentes), mémoire
> composantes ou niveaux systémiques = structure + espace d’action (fonctions + environnement)
> entité informatique : service (objet + interface avec l’environnement)
> nature du système : système de connaissances (Big data + Deep learning (Analytics))
4. intelligence : faculté de s’adapter et de comprendre
s’adapter, prospecter en posant de larges hypothèses (aléatoires), se poser les bonnes questions du point de quelqu’un ou de quelque chose, se tourner vers l’avenir pour explorer les futurs possibles
> concepts manipulés : empathie, opinion, décision
> composantes ou niveaux systémiques : organisation (structure + fonctions + transformations) + stratégie (environnement + finalités)
> entité informatique : agent intelligent = service + logique d’action (finalités + transformations)
> nature du système : système intelligent = système d’exploration (SMA) + système de connaissances (Deep learning)
comprendre (prospecter pour contextualiser, détourer et abstraire les connaissances sous forme de concepts, relier les concepts, inclure dans un réseau sémantique)
> concepts manipulés : évocation, inférence, concept
5. conscience : faculté de ressentir et de subjectiver
Une entité consciente est capable de penser. Elle est à la fois objet et sujet, à la différence des entités de niveaux inférieurs qui ne sont qu’objet.
ressentir (éprouver des émotions)
> émotion (ce qui permet, au travers des interactions avec le monde, de se construire en tant que singularité distincte des autres : soi ≠ non-soi),
> sentiment (intériorisation des émotions)
subjectiver, faire sujet (juger, oser, construire l’intelligence de soi dans sa relation au monde, s’introspecter, être présent à son savoir)
> concepts manipulés : pensée, idée (ce qui résulte de la capacité de se référer à soi-même en tant que sujet et objet)
> composantes ou niveaux systémiques : organisation + stratégie + vision du monde en propre (situation + échelles + catégories)
> entité informatique : agent conscient = agent intelligent + vision du monde en propre
> nature du système : système conscient
L’empathie
Être intelligent, ce n’est pas simplement être sachant en trouvant les bonnes réponses, ce que font très bien les systèmes de Connaissance Artificielle (Big data + Analytics).
Être intelligent, c’est avant tout se poser les bonnes questions, bonnes du point de vue de quelqu’un ou de quelque chose, en essayant de se mettre à sa place pour comprendre ses intérêts dans son système de valeurs.
Être intelligent, c’est comprendre les intérêts et les émotions de l’autre, en se plaçant du point de vue de cet autre dans le système de valeurs de cet autre.
Être intelligent, c’est faire pivoter la relation et entrer en empathie avec les autres.
– C’est quoi être intelligent ?
– C’est se poser les bonnes questions, du point de vue de quelqu’un ou de quelque chose !
Dans une relation empathique, l’autre est toujours présent deux fois :
– en tant qu’entité réelle
– et en tant que représentation mentale quand on imagine se mettre à sa place
Avec l’Intelligence Artificielle, l’enjeu est, au-delà des organisations humaines, et tout en les incluant, de rendre les Systèmes d’Information empathiques.
De la connaissance à l’intelligence
Dans le passage de la connaissance (« apprendre ») à l’intelligence (« comprendre ») s’opère une profonde rupture épistémologique et culturelle
| Avoir des connaissances | Être intelligent |
|---|---|
| Apprendre = observer, corréler des informations, mémoriser | Comprendre = prospecter (“et si ?”), puis abstraire des connaissances en concepts, relier, mettre en réseau (sémantique) |
| Prédire = approche lamarckienne, fondée sur l’acquis (connaissances acquises) | Prospecter = approche darwinienne, fondée sur le hasard (hypothèses volontairement aléatoires) |
| “La terre est plate” | “La terre est ronde” |
| Lamarck (“la fonction crée l’organe”) : évolution par variations dirigées | Darwin : évolution par variations aléatoires et sélection |
| Le problème explique la solution | La solution explique le problème |
| Recherche orientée par les causes (pourquoi ?) | Recherche orientée par les finalités (comment ?) |
| Précepte d’évidence | Précepte de pertinence (cf. Jean-Louis Le Moigne) |
| “Trouver les bonnes réponses”, à partir des connaissances déjà acquises | “Se poser les bonnes questions”, bonnes pour autrui, par rapport aux intérêts d’autrui, dans le système de valeurs d’autrui ⇒ empathie cognitive (ie empathie prospective : “et si ?”) |
| Regarder vers le passé, pour prédire le futur, en découvrant l’implicite, en extrapolant l’acquis | Regarder vers l’avenir, en prospectant, en explorant les futurs possibles, en inventant le monde, en pensant l’utopie |
| Approche analytique et séquentielle | Approche systémique (globale et intégrative, cf. Joël de Rosnay) |
| Hémisphère gauche, “masculin” | Hémisphère droit, “féminin” |
| Communauté d’origine | Communauté de destin |
| Ordre, discipline, hiérarchie, solitaire | Chaos, indiscipline, transversalité, solidaire |
| La folie est pathologique | La folie est créatrice |
| La statistique “fait” les gens : l’individu est réduit à un nombre, a priori | Les gens “font” la statistique, a posteriori |
| Complication (“ce qui est plié ensemble), accumulation, nombre, quantité | Complexité (“ce qui est tissé ensemble” cf. Edgar Morin), interactions, qualité |
| Entropie | Néguentropie |
| Principe de précaution | Principe d’attrition |
| Morale | Ethique |
| Ressemblance | Différenciation |
| Innovation incrémentale (optimisation locale) et fermée (sur l’organisation) | Innovation de rupture (vision, paradigmes) et ouverte (stratégie) |
| Approche à court terme | Approche à moyen et long termes |
| Ambition | Passion |
| Déduction, convergence | Induction, divergence |
| « Run » | « Change » |
| Domaine de la Connaissance Artificielle : Big data et Analytics | Domaine de l’Intelligence Artificielle : Deep learning, Systèmes Multi-Agents |
| Machine learning | Machine reasoning |