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maj le 01/11/00

N°3 - 11 novembre 2000
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logo Revue les automates intelligents - © image : Anne Bedel

Le feuilleton
Eléments de définition
J.P.Baquiast

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Eléments de définition précédents  
intelligence ; intelligence artificielle
; cybionte ; automate ; paradigme de l'automate

Avertissement: ces définitions n'ont aucun caractère vraiment scientifique, ni même philosophique ou politique.
Elles visent seulement à illustrer les propos parfois sibyllins ou trop rapides de nos deux amis Alain et Bernard. Nous les modifierons éventuellement au fil des discussions.

Darwinisme
Théorie computationnelle de l'esprit
Emergence


Darwinisme Remonter en haut de la page

 Le concept de sélection darwinienne est devenu incontournable, dans l'ensemble des sciences étudiant l'évolution des systèmes, quels que soient ces systèmes. Elle s'inscrit dans la théorie générale de l'évolutionnisme. L'on ne peut sans doute pas s'en servir pour TOUT expliquer, tout déterminer, du plus simple au plus complexe, du plus matériel au plus intellectuel. Mais d'une façon générale, l'hypothèse de la sélection darwinienne est la clef indispensable permettant de comprendre comment la nature, au lieu de se reproduire sans modifications (au lieu d'évoluer sur place, si l'on peut dire) laisse émerger des structures et phénomènes nouveaux - qui peuvent d'ailleurs être soit plus complexes, soit plus simples que leurs prédécesseurs. Si ces phénomènes et structures se conservent, c'est qu'ils s'avèrent plus viables, plus compétitifs que ces mêmes prédécesseurs. Le darwinisme moderne ne cherche pas à savoir a priori quels sont les mécanismes grâce auxquels la reproduction ne se fait pas à l'identique. Ces mécanismes sont divers, accidentels ou systématiques. L'essentiel est qu'ils introduisent de nouveaux compétiteurs dans un milieu stabilisé par l'équilibre de fait s'étant établi entre les forces qui, si l'on peut dire, occupaient jusque là le terrain.

Le mécanisme de la sélection darwinienne est simple, et a été décrit dans toutes les disciplines du vivant par les innombrables chercheurs évolutionnistes. Il suppose trois éléments: un générateur de modifications,  interne à un organisme donné, un milieu qui exerce une pression  sur cet organisme tendant à éliminer ces modifications, la capacité pour l'organisme de retenir et amplifier les modifications ayant résisté à la pression du milieu (mutation, sélection, amplification). A la fin du cycle, qui dans la réalité ne s'arrête jamais, l'organisme se trouve renforcé parce que mieux adapté. Le générateur de modification est la clef du dispositif. Il est constitué d'un  système réplicateur (qui se reproduit à l'identique) comportant des défauts (certaines réplications ne sont précisément pas à l'identique). La plupart de ces défauts entraînent la disparition de la réplication défectueuse, sous la pression du milieu. Mais certaines réplications défectueuses se trouvent en fait mieux adaptées au milieu. Il ne reste plus à l'organisme qu'à les reprendre à son compte pour les intégrer à sa structure permanente.

Les applications du concept de la sélection darwinienne sont innombrables, de la génétique, évidemment, jusqu'aux sciences sociales. Ce qui nous intéresse particulièrement ici est l'usage qu'en fait la neurologie moderne, pour qui la sélection darwinienne joue un rôle essentiel dans la création puis la spécialisation des aires, des cartes et des réseaux de neurones dans le système nerveux, ainsi d'ailleurs que leur collaboration éventuelle, ceci jusqu'et y compris en ce qui concerne la formation et l'enrichissement du moi autour duquel se structure la conscience individuelle évolué, ses références, ses créations. Il sera possible d'en tirer des applications concernant la réalisation d'automates intelligents auto-adaptatifs.

C'est ce mécanisme de la sélection darwinienne que nous avons évoqué par l'expression de "machine à inventer". Il est évident qu'il est utilisé non seulement au niveau génétique ou entre espèces et cultures en compétition, mais aussi dans le domaine des sociétés humaines. Celles-ci ne se reproduisent pas à l'identique, sinon nous en serions encore à l'âge de pierre. Une organisation politique ou sociale intelligente s'efforcera donc de se doter du générateur de modifications, ainsi que du dispositif permettant de distinguer et réutiliser les modifications les mieux adaptées aux nouvelles contraintes du milieu. Le générateur de modification marchera d'autant mieux qu'il fonctionnera sur le mode aléatoire, que nous appelons ailleurs aussi anarchique. S'il se comporte en simple réplicateur fiable à 100%, il perd tout intérêt.

En ce qui concerne la compréhension des mécanismes de la vie et de l'évolution, comme l'on sait, la question non encore résolue est de savoir quelle molécule chimique, dans quel environnement énergétique et chimique initial, a commencé à se répliquer (avec des erreurs de réplications). Le phénomène fut-il spécifique à la Terre, se retrouve-t-il dans des planètes telluriques analogues à cette dernière, voire dans des molécules flottant dans l'espace? Pour ce qui concerne en tous cas les automates, l'enjeu est de taille. Il n'y aura pas de véritable automate intelligent indépendant des hommes, c'est-à-dire susceptible d'inventions de son propre chef, si ne se met pas en place un dispositif original de réplication-erreurs-sélection lui permettant de s'adapter à l'environnement, sans intervention humaine. L'hypothèse qu'un automate auto-adaptatif puisse voir le jour fait peur. Mais rien n'interdit au contraire de penser qu'il pourrait travailler en symbiose avec les hommes pour accélérer ou "booster" (de façon aléatoire et anarchique) leurs propres machines à générer de la diversité. Des logiciels très simples, aujourd'hui, simulent ce qui pourrait se passer. Mais il ne s'agit encore que d'expériences sans grandes conséquences applicatives.

Pour en revenir au darwinisme, force est de constater qu'il est malheureusement encore connoté politiquement d'une façon détestable. L'on peut s'en servir pour justifier tous les conservatismes. Si l'homme est plus grand que la femme et la bat, ou si il y a des guerres, c'est parce que ces solutions ont permis la survie des chasseurs-cueilleurs, et continuent à assurer la survie de nos propres sociétés, puisque  précisément elles n'ont pas encore été éliminées par l'évolution. Plus généralement, cette forme de darwinisme primaire fonctionnaliste chante les louanges du libéralisme comme le meilleur moyen de faire triompher les forts sur les faibles, afin d'assurer les meilleures chances de survie. Le problème est qu'avec l'accélération des techno-sciences, et des modifications éventuellement destructrices qu'elles permettent à l'homme d'introduire dans l'environnement, les mécanismes adaptatifs darwiniens classiques, passant par des modifications génétiques, entraînant elles-mêmes des modifications neurologiques et de comportement, tant chez l'homme que chez les autres espèces vivantes, demandent beaucoup trop de temps pour offrir éventuellement des remèdes à des innovations catastrophiques ou mal utilisées.

Il faut donc mettre en place des générateurs de diversité et de mutations fonctionnant sur un tout autre rythme, et entraînant à court terme des retombées efficaces intéressant la planète entière. Le darwinisme  nous rappelle cette évidence : si l'on veut survivre, il faut être le meilleur, pour résister aux pressions de l'environnement, environnement que nous créons nous-mêmes (gaz à effets de serre...) ou qui se modifie de son propre fait (un hiver nucléaire provoqué par une explosion sismique de très grande magnitude). Etre le meilleur n'est pas nécessairement être le plus gros ou le plus brutal. C'est être le plus intelligent, le plus inventif. C'est aussi savoir regrouper et fédérer les faibles, ou proposer des synthèses entre forces antagonistes.

En matière de sciences sociales et de sciences tout court,  le darwinisme, faut-il le rappeler, est la clef de l'innovation. Prétendre innover sans mettre en compétition les solutions nouvelles soi-disant inventées n'aboutit qu'à reproduire le présent. Mieux encore, on ne peut attendre d'innovation que d'un organisme mis en compétition darwinienne pour sa survie. D'où l'intérêt de faire la chasse aux académismes de toutes sortes, pour le plus grand bien de l'avancement des sciences, comme l'on disait jadis. Si l'on devait désigner le génie fondateur le plus marquant de ces cinq cent dernières années, y compris les premières du présent millénaire, nous proposerions personnellement (mais nous ne serions pas les seuls) Charles Darwin.

Dans cet esprit, nous pourrions conclure en disant que nous voyons le darwinisme comme une incitation permanente à la mobilité et à la création, y compris par des démarches non-libérales de rupture allant à contre-sens de ce qui paraît l'évolution spontanée. Ajoutons que la compétition darwinienne auto-organisée telle que nous l'entendons ici ne devra être guidée par aucune finalité pré-définie. Comme dans la nature, ses résultats se constateront après-coup. Elle poura conduire à tout et n'importe quoi, au meilleur pour nous ou au pire. A nous de mettre en place, si nous  le pouvons, des mécanismes de ré-entrance de celles des adaptations se révélant, sur le moment, apporter une amélioration.

Jean-Paul Baquiast  


La théorie computationnelle de l'esprit Remonter en haut de la page

Le terme de théorie computationnelle de l'esprit n'est pas nouveau, puisqu'il remonte à Alain Turing, Putnam et autres logiciens qui ont voulu montrer que l'esprit n'était pas un phénomène mystérieux, mais pouvait s'expliquer par la présence d'informations, fragments de matière organique dans les circuits neuronaux, analogues aux fragments de matière électronique dans les circuits d'ordinateurs. Mais, dès le début, l'on s'est bien gardé de comparer l'esprit à un ordinateur, tel du moins que nous le connaissons actuellement. La comparaison cerveau-ordinateur revient souvent, mais seulement dans des approches journalistiques. Elle repose sur l'idée que le monde extérieur fournirait des "instructions" au cerveau, analogue à celles données par les programmeurs aux ordinateurs (instructionnisme). Elle est bien trop simpliste pour faire comprendre le fonctionnement et surtout l'émergence des systèmes nerveux, même les plus simples. Par contre, la théorie computationnelle de l'esprit, aujourd'hui, a le grand intérêt d'aider à expliquer, dans une perspective transformiste darwinienne, comment une structure complexe comme le cerveau humain a pu progressivement se construire par agrégations successives de circuits nerveux élémentaires, présents chez l'animal le plus rudimentaire. Dès lors qu'une espèce vivante a trouvé un avantage sélectif à recueillir une information sensorielle sur le monde extérieur, à la transmettre, la mémoriser, la traiter ou s'en servir pour commander une action en réponse, l'amorce du cerveau a été mise en place. Il s'est agi d'abord de réseaux plus ou moins spécialisés, touchant la vision, l'audition, ... les émotions, etc. mais les couches s'ajoutant ou se juxtaposant aux couches, de nouvelles fibres, de type associatif réentrant, se sont mises en place (toujours par sélection darwinienne, dans la mesure où de tels dispositifs aidaient les animaux ainsi équipés à mieux s'adapter).

Les principales fonctions computationnelles permettant la survie apparaissent dès les premières structures cérébrales: à partir de l'interprétation des messages des sens: mesurer, compter, extrapoler, évaluer, élaborer des statistiques, des probabilités, etc. L'intérêt de la théorie computationnelle de l'esprit est de montrer comment, par superpositions et ajouts successifs (le "bricolage" propre à tout processus évolutif naturel) les cerveaux les plus complexes en sont arrivés à réaliser des synthèses ou des symbioses associant leurs différentes couches - chacune de celles-ci s'enrichissant sans perdre son rôle. Ainsi, contrairement à ce qu'affirmait il y a quelques décennies l'hypothèse des trois cerveaux, reptilien, limbique, etc., ceux-ci n'interviennent pas dans la régulation globale de façon indépendante, comme ils le faisaient quand ils étaient seuls, mais en symbiose "ré-entrante" avec les autres, et avec les aires et fibres du cortex associatif.

La théorie computationnelle de l'esprit est évidemment totalement compatible avec l'analyse du rôle des gènes dans l'évolution. Ce sont certains gènes spécialisés qui permettent à certaines cellules de se transformer en neurones, puis à s'organiser en circuits plus ou moins compliqués. Dans une espèce donnée, chaque individu naît donc avec une plate-forme neurologique lui permettant d'exercer telle ou telle des activités qui lui sont propres - lui permettant, si l'on préfère, de manifester telle ou telle forme d'esprit qui caractérise l'espèce concernée - esprit dont l'animal est généralement inconscient . Mais, comme l'on sait aussi, l'organisation neurologique de l'embryon puis du nouveau-né se spécifie et s'enrichit au fur et à mesure du développement du jeune, lequel acquiert de nombreuses informations nouvelles par imitation de ses parents ou de la "culture" de l'espèce. La théorie computationnelle de l'esprit peut alors servir à analyser comment se font ces nouvelles complexifications, et comment elles se transmettent par usage au sein de l'espèce, en pouvant créer de nouveaux environnements favorables à de nouvelles sélections génétiques.

La question constamment posée, dans cette approche, est celle de distinguer ce qui est génétique de ce qui est acquis par l'expérience. Les études sur les langages, sur les mathématiques, et plus généralement sur toutes les dispositions cognitives évoluées de l'esprit humain, s'efforcent en permanence d'approfondir ces points - non sans débats constants entre spécialistes. D'une façon générale, la prédisposition ou l'inné est généralement admise. Le langage ou le calcul mathématique ne seraient pas dans la nature, mais le résultat élaboré de comportements de survie acquis loin dans le passé évolutif

Pour les automaticiens, la question est primordiale. L'idéal sera de doter les automates que l'on voudra rendre intelligents et conscients, non seulement d'une plate-forme de simili-neurones, circuits et unités de computation de l'information suffisamment évoluée pour permettre des comportements déterminés à l'avance, mais de leur donner la possibilité, par auto-apprentissage spontané en présence de facteurs sélectifs aléatoires, d'enrichir et relier entre eux les supports computationnels de ce que nous appellerons leur esprit.

La théorie computationnelle de l'esprit a un autre intérêt, celui d'aider à expliquer les limites de la science et de la connaissance: il y a des choses dans l'univers que nous ne comprenons pas, malgré tous nos acquis cognitifs, parce que notre esprit n'a pas encore eu l'occasion de développer les réseaux ou algorithmes permettant de les traiter. C'est déjà très satisfaisant de voir tout ce qu'un esprit sélectionné pour résoudre les problèmes de survie dans la savane est devenu capable de faire. Il faudra sans doute attendre encore un peu (automates hyper-intelligents aidant) pour que les problèmes encore apparemment insolubles s'éclaircissent - si jamais ce jour arrive sur terre.

Sur toutes ces questions, l'on consultera avec le plus grand profit les travaux de Steven Pinker  et de Daniel Dennett.

Steven Pinker, Comment fonctionne l'esprit, Odile Jacob 1999
Daniel C. Dennett, La conscience expliquée, Editions Odile Jacob 1991-1993
Daniel C.Dennett, Darwin est-il dangereux? Editions Odile Jacob 1995-2000

Jean-Paul Baquiast  


Emergence Remonter en haut de la page

Les spécialistes de la vie artificielle donnent à ce mot un sens précis (du moins, Hughes Bersini, chercheur à l'IRIDIA à Bruxelles, qui a donné au CNAM une conférence sur la vie artificielle, le 18 septembre 2000).

Pour lui, l'émergence est un système qui se prête à deux types de lecture :

Les exemples suivants, et la démonstration interactive du jeu de la vie, permettront ici de mieux fixer les idées :

1) Expérience du double pont : deux voies (dont l'une est plus courte que l'autre) sont offertes à des fourmis pour aller d'un point à un autre. Au début, elles choisissent aléatoirement les deux ponts : il n'y a pas de préférence. Et au bout d'un moment, les fourmis prennent toutes un même chemin : celui le plus court.
C'est un phénomène émergent : aucune fourmi n'est architecte, aucune fourmi n'a un plan dans la tête de la longueur des deux ponts. C'est un phénomène émergent car pour arriver au chemin le plus court, chaque fourmi n'a utilisé que deux règles :

C'est un phénomène émergent car la sélection du chemin le plus court (qui ici est un nouveau phénomène) n'a été nulle part codé dans les règles que suivent les fourmis.

2) Le jeu de la vie (simulation  inventée par Conway au milieu des années 60, intimement liée aux problèmes que posent les réflexions sur l'auto-organisation du vivant et, plus généralement, sur la «vie artificielle».)
L'idée est de réaliser un automate cellulaire : on a un grillage, avec des cellules. Chaque cellule peut être dans deux états : vivant ou mort (vivant symbolisé par la couleur bleue, mort par la couleur jaune.
Ce qui fait passer une cellule de l'état vivant à mort (ou mort à vivant), c'est la configuration des cellules situées immédiatement autour d'elle (il y en a huit), avec des règles très simples.

Réalisez votre simulation en cliquant ici

On démarre à partir d'une configuration initiale et on lance le système, par simulation informatique : on observe des choses, incompréhensibles, d'une complexité extraordinaire, on voit des petits mobiles qui se déplacent tout seuls, mais personne n'a dit qu'un petit mobile devait se déplacer tout seul. Le fait que cette «créature informatique» se déplace provient de l'effet des deux règles simples que l'on a appliquées. Avec leur itération et leur déploiement dans l'espace, apparaissent des choses nouvelles complètement imprévisibles et d'une complexité infinie parce que très difficiles à décrire.
A ce sujet, une bonne définition de la complexité pourrait être : "c'est la longueur de l'information nécessaire pour décrire ce qui se passe".
Ainsi, pour parler des petites règles à appliquer, il me faut vingt secondes. Mais pour parler de ce que l'automate cellulaire fait, c'est beaucoup beaucoup plus long.

3) Système auto-reproductif, qui s'auto-reproduit à l'infini (automate cellulaire)
Il suffit de huit règles très simple pour faire cette "espèce de petit gène".
Cette auto-reproduction n'a pas été codée dans l'automate : c'est un phénomène émergent.
Si, sur un écran, nous voyons un automate qui s'auto-reproduit, c'est pour l'informaticien qui a codé les huit règles quelque chose d'assez inattendu, car justement non prévisible à partir des huit règles en question.

Christophe Jacquemin


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