Cette page fait office de protocole pour les expériences qui seront présentées à l’oral. Le contenu y est donc incomplet, et certains aspects de nos expériences pourront encore évoluer…
La première expérience consistera en la résolution d’un problème logique par trois sujets différents : une intelligence faible (dont le comportement a été préprogrammé par un humain), une intelligence forte (qui aura acquis son comportement de son apprentissage) et une intelligence humaine (dont les capacités de résolution dépendent du niveau d’éducation).
L’objectif de chacune des intelligences est de résoudre un problème logique de type XOR, ou « OU EXCLUSIF ». Cette opération logique s’applique sur deux valeurs booléenne A et B (dont les valeurs sont donc soit fixées à 1, soit fixées à 0) et retourne une valeur booléenne C. Sa table de vérité est la suivante :
Quatre combinaisons d’entrées différentes sont possibles pour cet opérateur. La valeur retournée n’est positive que si une seule des deux entrées est positive.
L’objectif pour chaque sujet de l’expérience sera de fournir le bon résultat à l’opérateur XOR. Les deux intelligences artificielles seront créées dans un programme fonctionnant avec la console de commandes.
Intelligence Faible
L’intelligence faible créée ici sera extrêmement simpliste : ce sera un petit programme en C# exécuté sur console dont la seule fonction sera de comparer deux nombres fournis par l’utilisateur :
Intelligence Forte
L’intelligence forte sera un petit perceptron avec :
- 2 neurones sur la couche d’entrées
- 1 neurone sur la couche cachée
- 1 neurone sur la couche de sortie
Cette IA sera entraînée à partir d’un petit fichier de données composé de la manière suivante :
Humain
La capacité de l’Humain à résoudre l’opération logique dépend de ses connaissances : en effet, l’apprentissage du sujet humain n’ayant pas été supervisé, celles-ci peuvent être variable d’un individu à l’autre. Les individus testés ici connaissent cependant tous le fonctionnement de l’opérateur XOR.
Expérience (vidéo)
Conclusion
Nous pouvons constater les faits suivants :
- L’intelligence faible est parfaitement adaptée pour résoudre les opérations logiques : elle est très rapide, et ses résultats sont toujours justes, si celle-ci a été correctement programmée.
- L’intelligence forte est tout aussi rapide que l’intelligence faible, mais les résultats de celle-ci sont, dans le meilleur cas, incorrects et proches de la valeur attendue, ou dans le pire cas, complètement faux. Cela est dû à l’architecture du réseau et à ses méthodes d’apprentissage qui ajoutent une sorte de « flou » dans les données fournies en résultat.
- Les sujets humains sont plus lents à résoudre les calculs, et peuvent parfois faire des erreurs. Mais leur entraînement étant plus adapté, et leur cerveau étant plus puissant, les sujets humains seront ici plus efficaces que l’IA forte que nous avons entraîné.
On peut donc en conclure que pour des tâches simples dont les critères de réussites sont définis, il est contre productif de mettre en place un IA forte, qui, cherchant à être plus polyvalente, va calculer des résultats erronés : cela montre que les IA faibles ont encore une grande utilité pour notre société.
Bloom Magazine 