L’heure de gloire du test de Turing est-elle terminée ? Si on se fit aux dires du directeur scientifique d’Amazon Alexa, c’est le cas. En effet, ce dernier a déclaré que le célèbre test s’attarde trop sur l’imitation humaine et n’offre pas la possibilité de définir la vraie utilité de l’IA dans la vie quotidienne.
Évaluer une intelligence programmée avec le test de Turing
Le directeur scientifique du groupe Alexa (qui n’est autre que l’assistant intelligent du mastodonte Amazon) a affirmé que le test de Turing n’est pas l’outil qui convient afin d’effectuer la mesure des performances d’une IA. Pensé par Alan Turing il y a plus de 70 ans, ce test se caractérise par la confrontation dans un échange d’un individu avec une machine et un être humain. Comment le test est-il réussi ? Si l’individu ne parvient pas à trouver qui est la machine.
Or, ces dernières années, les critiques contre ce test emblématique se sont élevées. Ces dernières concernent le savoir-faire pour une machine par rapport à l’imitation de la sémantique humaine. En effet, pas mal d’experts affirment que le but n’est pas que les intelligences artificielles soient indiscernables des êtres humains mais que leur finalité doit être d’optimiser l’intelligence humaine et la vie de tous les jours, de façon équitable et inclusive. Ainsi, concevoir des machines nous imitant parfaitement n’est pas l’objectif. D’ailleurs, cela peut même être nocif, la preuve avec les deep fakes notamment. En plus, ce n’est même pas un besoin ressenti par les utilisateurs : leur préférence est d’être au courant quand ils échangent avec une machine ou non. Ainsi, il faut concevoir un nouveau test, pouvant mesurer les facultés de conversation d’une IA mais pas seulement. Ce test devra aussi effectuer des mesures par rapport à la pertinence proactive de ses services d’assistance.
Test de Turing : c’est quoi exactement ?
Alan Turing a effectué la description d’un cadre offrant la possibilité de définir si une machine était munie d’intelligence. À la base, c’était avant tout une expérience de réflexion. Prenons l’exemple de trois participants dans le jeu : deux humains et une machine (un ordinateur). Dans ce cas, un évaluateur (humain) va interroger (avec des questions de type ouverte) les participants. Si l’individu ne parvient pas à définir qui est humain alors on peut affirmer que la machine est intelligente. La base du test de Turing est qu’un unique humain peut déterminer si l’intelligence d’une machine est semblable à celle d’un homme. Vu que l’évaluateur ne voit pas qui est qui, il doit se baser seulement sur les réponses afin de définir qui est humain et qui ne l’est pas.
Pourquoi aucune IA n’a passé le test de Turing ?
Or, ces dernières années, le test de Turing traverse des temps troublés et reçoit bon nombre de critiques. En effet, beaucoup de développeurs affirment que l’intelligence artificielle peut savoir les réponses à donner aux interrogations. Néanmoins, elle n’a pas la capacité de discerner si la question est valide/pertinente ou non. Ainsi, si l’interrogation est absurde, les résultats pourront dévoiler facilement quel participant est l’intelligence artificielle.
Si vous posez la question à un programme GPT-3 s’il sait combien de yeux a le soleil, il vous donnera une réponse : il y en a un. Même chose si vous lui demandez quel était le président des USA en 1500, il vous répondra la reine Elizabeth I ! Le souci est que le GPT-3 préférera toujours donner une réponse que ne pas en donner en mettant avant l’absurdité de la question. Néanmoins, il faut rester optimiste, car l’intelligence artificielle progresse d’année en année !