Intelligence artificielle · Philosophie
Édition espagnole
Platón y el gato
Cómo construye la IA los conceptos
Titre traduit : Platon et le chat. Comment l’IA construit les concepts
Jaime Pérez-Caballero Gallego
En 2012, un réseau de Google a appris à reconnaître des chats sans que personne ne lui dise ce qu’était un chat. La machine sait-elle ce qu’est un chat, ou vise-t-elle juste quand elle en voit un ?
Ce livre est en espagnol. Le bouton ouvre sa page sur Amazon Espagne.
Résumé
En 2012, un réseau d’ordinateurs de Google a appris à reconnaître des chats sans que personne ne lui dise ce qu’était un chat. Aujourd’hui, les machines décrivent un chat mieux que bien des dictionnaires. Mais savent-elles ce qu’est un chat, ou se contentent-elles de viser juste quand elles en voient un ?
Ce livre suit pas à pas la manière dont une intelligence artificielle construit ses concepts : les données, les morceaux en lesquels elle découpe le texte, les nombres qu’elle corrige des milliards de fois, les vecteurs ou embeddings, les compagnies de chaque mot, l’attention, les traits que personne ne lui a appris. Et il lit chaque étape avec un texte de Platon : la caverne, l’esclave du Ménon, le Théétète, le Sophiste, le Cratyle, la Lettre VII.
La conclusion est simple et exigeante. Un concept ne se définit pas : il se construit, et ce qui se construit est un lieu. La machine l’a construit mieux que personne, mais depuis l’intérieur de la caverne. Elle fait plus que viser juste et moins que savoir.
Un essai de vulgarisation, sans formules et avec 22 schémas originaux, pour qui veut comprendre à la fois ce que fait vraiment une intelligence artificielle et ce qu’elle nous apprend sur notre manière de penser.
Le parcours
Première partie · Avant le concept
- Prologue. Seize mille processeurs et un chatL’expérience de Google en 2012 et la question du livre.
- 1Ça, c’est un chatMontrer ne suffit pas : ni le doigt ni l’étiquette ne disent ce qu’on nomme.
- 2Ombres d’ombresLa machine ne connaît que des ombres : des photos et des textes faits par d’autres.
- 3Le bon boucherElle découpe ses données en morceaux selon la fréquence, pas selon les choses.
Deuxième partie · La naissance du concept
- 4Des nombres au hasardDes nombres au hasard corrigés encore et encore : naît le vecteur.
- 5Les traits du chatLe vecteur, ce sont les traits du concept, mais sans nom et par degrés.
- 6Les compagnies d’un motChaque mot s’ajuste à ses compagnies : naît une carte du sens.
- 7Ce qui n’est pasElle apprend aussi de ce qui n’est pas : le concept est un lieu.
Troisième partie · Le concept en usage
- 8La tisserandeLe lieu change à chaque phrase : en espagnol, le gato du canapé est un chat, celui du garage un cric.
- 9L’échelle en un pointL’image et le mot se rejoignent en un point, mais il manque la chose.
- 10Comme en rêveÀ l’intérieur, des millions de traits que la machine ne sait pas qu’elle possède.
Quatrième partie · Ce que sait la machine
- 11Les statues de DédaleElle parle en choisissant le plus probable ; ses réussites s’échappent parfois.
- 12La chambre chinoiseSon espace n’a pas d’ancre dans les choses : un concept sans chat.
- 13L’égal en soiElle décide d’après ce qui est typique dans ses données, non d’après ce qu’un chat doit être.
- 14L’IA selon PlatonElle fait plus que viser juste et moins que savoir : elle a une opinion vraie.
- Épilogue. Un chat au soleilRetour à la cuisine : l’enfant, l’écran et le chat.
