Un cerveau artificiel (ou esprit artificiel) est un logiciel et du matériel dotés de capacités cognitives similaires à celles du cerveau animal ou humain.
Les recherches sur les « cerveaux artificiels » et l’émulation du cerveau jouent trois rôles importants en science:
Les neuroscientifiques tentent actuellement de comprendre le fonctionnement du cerveau humain, connu sous le nom de neuroscience cognitive.
Une expérience de pensée dans la philosophie de l’intelligence artificielle, démontrant qu’il est possible, du moins en théorie, de créer une machine qui possède toutes les capacités d’un être humain.
Un projet à long terme visant à créer des machines présentant un comportement comparable à celui des animaux à système nerveux central complexe, tels que les mammifères et plus particulièrement les humains. Le but ultime de créer une machine présentant un comportement ou une intelligence de type humain est parfois appelé IA forte.
Un exemple du premier objectif est le projet présenté par l’Aston University de Birmingham, en Angleterre, où des chercheurs utilisent des cellules biologiques pour créer des « neurosphères » (petites grappes de neurones) afin de développer de nouveaux traitements pour des maladies telles que la maladie d’Alzheimer, le motoneurone et la maladie de Parkinson. .
Le deuxième objectif est une réponse à des arguments tels que l’argument de la chambre chinoise de John Searle, la critique de l’IA par Hubert Dreyfus ou l’argument de Roger Penrose dans The New Mind de l’empereur. Ces critiques ont fait valoir qu’il existe des aspects de la conscience humaine ou de l’expertise qui ne peuvent être simulés par des machines. Une réponse à leurs arguments est que les processus biologiques à l’intérieur du cerveau peuvent être simulés avec un degré de précision quelconque. Cette réponse a été faite dès 1950 par Alan Turing dans son article classique « Computing Machinery and Intelligence ».
Le troisième objectif est généralement appelé intelligence générale artificielle par les chercheurs. Cependant, Ray Kurzweil préfère le terme « forte IA ». Dans son livre, La singularité est proche, il se concentre sur l’émulation du cerveau entier en utilisant des machines informatiques conventionnelles comme une approche pour la mise en œuvre de cerveaux artificiels, et affirme (pour des raisons de puissance informatique continuant une croissance exponentielle) que cela pourrait être fait d’ici 2025. Henry Markram , directeur du projet Blue Brain (qui tente une émulation du cerveau), avait fait la même déclaration (2020) lors de la conférence Oxford TED en 2009.
Bien que l’émulation directe du cerveau à l’aide de réseaux de neurones artificiels sur une machine informatique haute performance soit une approche courante, il existe d’autres approches. Une autre implémentation du cerveau artificiel pourrait être basée sur les principes de cohérence / décohérence de la phase non linéaire de la technologie holographique neurale (HNeT). L’analogie avec les processus quantiques a été réalisée grâce à l’algorithme synaptique nucléaire, qui présente de grandes similitudes avec l’équation d’onde QM.
Certains critiques de la simulation du cerveau estiment qu’il est plus facile de créer directement une action intelligente générale sans avoir à imiter la nature. Certains commentateurs ont utilisé l’analogie selon laquelle, lors des premières tentatives de construction de machines volantes, ceux-ci étaient conçus comme des oiseaux, alors que les avions modernes ne ressemblent pas à des oiseaux. Un argument informatique est utilisé dans AI – Qu’est-ce que c’est? Il est montré que, si nous avons une définition formelle de l’IA générale, le programme correspondant peut être trouvé en listant tous les programmes possibles, puis en testant chacun d’eux pour voir si cela correspond à la définition. Il n’y a pas de définition adéquate à l’heure actuelle. EvBrain v est une forme de logiciel évolutif capable de faire évoluer des réseaux de neurones semblables au cerveau, tels que le réseau situé immédiatement derrière la rétine.
Il y a de bonnes raisons de croire que, indistinctement de la stratégie d’application, les prévisions concernant la réalisation de cerveaux artificiels dans un avenir proche sont optimistes. En particulier, le cerveau (y compris le cerveau humain) et la cognition ne sont pas bien compris et l’échelle de calcul requise est inconnue. De plus, il semble y avoir des limites au pouvoir. Le cerveau consomme environ 20 W d’énergie, tandis que les superordinateurs peuvent utiliser jusqu’à 1 MW ou sur une commande de 100 000 autres (remarque: la limite de Landauer (en) est de 3,5 x 10 20 op / sec / watt à température ambiante).
De plus, il y a des problèmes éthiques qui doivent être résolus. La construction et le maintien d’un cerveau artificiel soulèvent des problèmes moraux, c’est-à-dire relatifs à la personnalité, à la liberté et à la mort. Est-ce qu’un « cerveau dans une boîte » constitue une personne? Quels droits cette entité aurait-elle, légalement ou autrement? Une fois activés, les êtres humains auraient-ils l’obligation de continuer leurs opérations? Cela constituerait-il la désactivation d’une mort cérébrale artificielle, d’un sommeil, d’une perte de conscience ou de tout autre état pour lequel il n’y a pas de description humaine? Après tout, un cerveau artificiel n’est pas sujet à la décomposition post-mortem des cellules (et à la perte de fonction qui en résulte) comme le cerveau humain. Un cerveau artificiel pourrait donc, théoriquement, reprendre sa fonctionnalité exactement comme il était avant.
Approches de la simulation cérébrale
Bien que l’émulation directe du cerveau par le biais de réseaux de neurones artificiels dans un moteur de calcul haute performance soit une approche courante, il existe d’autres approches. Une autre implantation artificielle du cerveau pourrait être basée sur la technologie holographique neurale (HNET), avec des principes de cohérence / décohérence de phase non linéaires. L’analogie a été réalisée avec des processus quantiques via l’algorithme synaptique central, qui présente de nombreuses similitudes avec l’équation d’onde QM.
EvBrain est une forme de logiciel évolutif capable de faire évoluer des réseaux neuronaux cérébraux, tels que le réseau situé immédiatement derrière la rétine.
Il y a de bonnes raisons de croire que, quelle que soit la stratégie de mise en œuvre, les prévisions concernant la réalisation de cerveaux artificiels dans un proche avenir sont optimistes. Les cerveaux particuliers (y compris le cerveau humain) et la cognition ne sont pas encore bien compris et l’échelle de calcul requise est inconnue. En outre, il semble que le pouvoir soit limité. Le cerveau consomme environ 20 W d’énergie, tandis que les supercalculateurs peuvent utiliser jusqu’à 1 MW (soit 100 000 de plus) (remarque: la limite de Landauer est de 3,5 x 10 20 op / sec / watt à la température ambiante).
Différentes approches
Différentes approches sont envisagées:
Simuler l’activité biologique des neurones
Simuler l’activité fonctionnelle des neurones
produire un exocortex qui serait un système de traitement de l’information externe artificiel qui pourrait compléter les processus cognitifs biologiques de haut niveau du cerveau via une interface cerveau-ordinateur directement, en faisant de ces extensions une partie fonctionnelle de l’esprit de l’individu cérébral. Un tel dispositif est encore de la science fiction, mais des interfaces cerveau-machine commencent à apparaître (permettant par exemple de contrôler le mouvement d’une balle sur un écran par la pensée).
L’architecture des circuits neuronaux (zones fonctionnelles du cortex, colonnes corticales) joue un rôle clé dans l’émergence des propriétés cognitives. Depuis les années 1960 (dans le cadre de ce qu’on appelait alors la cybernétique), des modèles de cognition utilisant des tables associatives (hash) ont été proposés, sans résultats probants sur les machines de cette époque (une taille typique était de 256 kilo-octets). Certains de ces modèles fonctionnaient sur des mondes pré-conceptualisés, c’est-à-dire qu’ils ne dégageaient pas de nouveaux concepts sur des observations brutes, mais sur des observations liées à un modèle préétabli.
Le succès relatif des réseaux de neurones après une période de traversée du désert de 1965 à 1984, ainsi que l’existence de supercalculateurs, ont rétabli ce type de projet.
Approches de la simulation cérébrale
Bien que l’émulation directe du cerveau humain à l’aide de réseaux de neurones artificiels sur un moteur de calcul haute performance soit une approche couramment discutée, il existe d’autres approches. Une autre implémentation du cerveau artificiel pourrait être basée sur les principes de cohérence / décohérence de phase non linéaires de la technologie de neurologie holographique (HNeT). L’analogie a été faite avec les processus quantiques grâce à l’algorithme synaptique central, qui présente de fortes similitudes avec l’équation d’onde de la mécanique quantique.
EvBrain est une forme de logiciel évolutif capable de faire évoluer des réseaux de neurones «cérébraux», tels que le réseau situé immédiatement derrière la rétine.
En novembre 2008, IBM a reçu une subvention de 4,9 millions de dollars du Pentagone pour la recherche sur la création d’ordinateurs intelligents. Le projet Blue Brain est mené avec l’aide d’IBM à Lausanne. Le projet repose sur l’hypothèse qu’il est possible de relier artificiellement les neurones « dans l’ordinateur » en plaçant trente millions de synapses dans leur position tridimensionnelle appropriée.
Certains partisans d’une forte intelligence artificielle ont émis l’hypothèse que les ordinateurs associés à Blue Brain et à Soul Catcher pourraient dépasser la capacité intellectuelle de l’homme d’ici à 2015, et il est probable que nous pourrons télécharger le cerveau humain vers 2050.
Si Blue Brain est capable de représenter des connexions neuronales complexes à grande échelle, le projet ne permet pas d’établir le lien entre l’activité cérébrale et les comportements exécutés par le cerveau. En 2012, le projet Spaun (réseau unifié d’architecture de pointeur sémantique) a tenté de modéliser plusieurs parties du cerveau humain par le biais de représentations à grande échelle de connexions neuronales générant des comportements complexes en plus de la cartographie.
La conception de Spaun recrée des éléments de l’anatomie du cerveau humain. Le modèle, composé d’environ 2,5 millions de neurones, comprend des caractéristiques des cortex visuels et moteurs, des connexions GABAergiques et dopaminergiques, de la région du tegmental ventral (VTA), de la substance noire et de nombreuses autres. La conception permet à plusieurs fonctions de répondre à huit tâches, en utilisant des entrées visuelles de caractères dactylographiés ou manuscrits et des sorties effectuées par un bras mécanique. Les fonctions de Spaun incluent la copie d’un dessin, la reconnaissance d’images et le comptage.
Il y a de bonnes raisons de croire que, quelle que soit la stratégie de mise en œuvre, les prévisions de réalisation de cerveaux artificiels dans un proche avenir sont optimistes. En particulier, les cerveaux (y compris le cerveau humain) et la cognition ne sont pas bien compris et l’échelle de calcul requise est inconnue. Une autre limitation à court terme réside dans le fait que toutes les approches actuelles de la simulation du cerveau nécessitent une consommation d’énergie de plusieurs ordres de grandeur supérieure à celle d’un cerveau humain. Le cerveau humain consomme environ 20 W alors que les supercalculateurs actuels peuvent utiliser jusqu’à 1 MW, voire 100 000 de plus.
Expérience de pensée du cerveau artificiel
Certains critiques de la simulation cérébrale pensent qu’il est plus simple de créer directement une action intelligente globale sans imiter la nature. Certains commentateurs ont utilisé l’analogie selon laquelle les premières tentatives de construction de machines volantes les modélisaient d’après des oiseaux, mais que les avions modernes ne ressemblaient pas à des oiseaux.