La philosophie de l'intelligence artificielle tente de répondre à des questions telles que define the philosophy of AI as consisting of the first two questions, and the additional question of the ethics of artificial intelligence. : Une machine peut-elle agir intelligemment ? Peut-elle résoudre n'importe quel problème qu'une personne voudrait résoudre par la réflexion ? L'intelligence humaine et l'intelligence artificielle sont-elles fondamentalement les mêmes ? Le cerveau humain est-il analogue à un processus de traitement de l'information ? Une machine peut-elle avoir un esprit ou une conscience similaire à celle de l'humain ? Peut-elle sentir comment les choses sont ? Ces trois questions reflètent les intérêts divergents des chercheurs en intelligence artificielle, des scientifiques cognitifs et des philosophes. Les réponses philosophiques à ces questions sont en cours d'élaboration. Elles reposent sur les définitions de « l'intelligence » et de la « conscience » et nécessitent de déterminer de quelles « machines » on parle.
Quelques propositions en philosophie de l'intelligence artificielle émergent : La proposition Dartmouth : .. L'hypothèse du système de symbole physique de Newell et Simon : and .. L'hypothèse de l'intelligence artificielle forte de Searle : This version is from Searle (1999), and is also quoted in .. Le mécanisme de Hobbes : ..
Une machine peut-elle faire preuve d'intelligence ?
Est-il possible de créer une machine qui puisse résoudre tous les problèmes que les humains résolvent en utilisant leur intelligence ? Cette question définit la portée de ce que les machines seront en mesure de faire à l'avenir et oriente ainsi la direction de la recherche en intelligence artificielle. Elle ne concerne que le comportement des machines et ignore les questions d'intérêt pour les psychologues, les chercheurs en sciences cognitives et les philosophes ; pour répondre à cette question, le fait qu'une machine puisse vraiment penser (comme une personne pense) ou pas, n'a pas d'importanceSee , where they make the distinction between acting rationally and being rational, and define AI as the study of the former..
La position de base de la plupart des chercheurs en intelligence artificielle se résume dans cette déclaration, qui est apparue dans la proposition pour la conférence de Dartmouth de 1956 :
Les arguments contre ce principe de base doivent montrer que la construction d'un système d'intelligence artificielle fonctionnel est impossible, parce qu'il y a une limite pratique aux capacités des ordinateurs ou qu'il y a une certaine qualité particulière de l'esprit humain qui est nécessaire pour penser et qui ne peut pas être dupliquée par une machine (ou par les méthodes de recherche actuelles en IA). Les arguments en faveur de ce principe de base doivent montrer qu'un tel système est possible.
La première étape pour répondre à la question est de définir clairement l'« intelligence ».
Qu'est-ce que l’intelligence ? vignette| Le test de Turing représenté en dessin. A est la machine, B est l'humain, C est l'interrogateur.
Depuis, au moins, Alfred Binet, c'est-à-dire le , scientifiques et philosophes essayent de définir ce qu'est l'intelligence.
Le test de Turing Alan Turing, dans un célèbre article de 1950 and see , where they call his paper "famous" and write "Turing examined a wide variety of possible objections to the possibility of intelligent machines, including virtually all of those that have been raised in the half century since his paper appeared.", propose de remplacer le problème de la définition de l' par un dialogue entre un interrogateur et deux interlocuteurs, dont l'un est un humain et l'autre une machine, dialogue qu'il appelle le . L'objectif est de savoir si la machine est capable de tromper un juge (l'interrogateur) dans ce jeu. Autrement dit, une machine peut-elle duper l'interrogateur en répondant à toutes les questions qu'il lui pose et en interagissant avec lui, comme le ferait un humain, de sorte que l'interrogateur identifie à tort la machine et l'humain ? Si c'est le cas, on dit aujourd’hui qu'elle a passé avec succès le . Une version moderne du jeu d’imitation serait un salon de discussion en ligne, où l'un des participants est un humain et l'un des participants est un programme informatique, le tout sous le regard d'un observateur, qui peut les interroger. Le programme réussit le test si l'observateur ne peut pas dire lequel des deux participants est l'humain.
Une critique du test de Turing est qu'il est trop à l'image de l'homme, En effet, si l'objectif est de créer des machines qui soient plus intelligentes que les gens, ou différemment intelligentes, pourquoi insister pour que ces machines leurs ressemblent ? Ainsi, Russell et Norvig affirment que , ce qui se rapproche de ce qu'écrivait Djikstra : .
Définition de l'agent intelligent gauche|vignette Dans le livre Intelligence Artificielle, Stuart J. Russell et Peter Norvig définissent l'intelligence en termes d'agents intelligents. Un « agent » est un artéfact qui perçoit et agit dans un environnement. Une définit ce qui compte comme réussite pour l'agent. Russell and Norvig would prefer the word "rational" to "intelligent". Les définitions comme celle-ci tentent de percevoir l'essence de l'intelligence, mais ont l'inconvénient de ne pas essayer de correspondre au concept intuitif de pensée. Par cette définition, même un thermostat a une intelligenceRussell & Norvig (2003, ) consider a thermostat a simple form of intelligent agent, known as a reflex agent. .
Une machine peut-elle faire preuve d'intelligence générale ?
Le cerveau peut-il être simulé ?
vignette|256x256px|Un examen par IRM d'un cerveau normal d'adulte humain. Hubert Dreyfus décrit cet argument en faisant valoir que «si le système nerveux obéit aux lois de la physique et de la chimie, et que nous avons toutes les raisons de supposer qu'il le fait, alors .... nous ... devrions être en mesure de reproduire le comportement du système nerveux avec un certain dispositif physique.» Cet argument, introduit dès 1943 et vivement décrit par Hans Moravec en 1988, est maintenant associé au futurologue Ray Kurzweil, qui estime que la puissance de l'ordinateur sera suffisant pour une simulation d'un cerveau complet d'ici l'an 2029. . Une simulation en temps-non-réel d'un modèle de neurones thalamo-corticaux qui ont la taille du cerveau humain (1011 neurones) a été réalisée en 2005 : il a fallu 50 jours pour simuler 1 seconde de la dynamique du cerveau par un groupe de 27 processeurshttp://vesicle.nsi.edu/users/izhikevich/publications/large-scale_model_of_human_brain.pdf .
Searle souligne que, en principe, tout peut être simulé par un ordinateur ; amenant ainsi la définition à son point de rupture, et à la conclusion que tout processus peut techniquement être considéré comme un « calcul ». Ainsi, se contenter d'imiter le fonctionnement d'un cerveau serait en soi un aveu d'ignorance en ce qui concerne l'intelligence et la nature de l'esprit.
La pensée humaine est-elle le traitement des symboles ? En 1963, Allen Newell et Herbert A. Simon ont proposé que la « manipulation de symboles » était l'essence de l'intelligence humaine et artificielle. Ils ont écrit : Un système de symbole physique dispose des moyens nécessaires et suffisants pour l'action intelligente générale. Cette affirmation est très forte : elle implique à la fois que la pensée humaine est une sorte de manipulation de symboles (car un système de symboles est nécessaire pour l'intelligence) et que les machines peuvent être intelligentes (car un système de symboles est suffisant pour l'intelligence)Searle writes "I like the straight forwardness of the claim." . Une autre version de cette position a été décrit par le philosophe Hubert Dreyfus, qui l'a appelé « l'hypothèse psychologique »: L'esprit peut être considéré comme un dispositif fonctionnant sur les bits d'information selon des règles formelles. Une distinction est généralement faite entre le type de symboles de haut niveau qui correspondent à des objets dans le monde, tels que <chien>, <chien>et<queue> ou <queue>, et les « symboles » plus complexes qui sont présents dans une machine, comme un réseau neuronal. Les premières recherches dans IA, par John Haugeland, étaient axées sur ce genre de symboles de haut niveau.
Arguments contre le traitement des symboles
Ces arguments montrent que la pensée humaine ne consiste pas (uniquement) à une manipulation de symboles de haut niveau. Ils ne montrent pas que l'intelligence artificielle est impossible, seulement qu'elle nécessite plus le traitement de symboles.
Arguments gödeliens anti-mécanistes
En 1931, Kurt Gödel a démontré avec son premier théorème d'incomplétude qu'il est toujours possible de construire une proposition dans un système formel logique suffisamment puissant (tel un programme de manipulation de symboles de haut niveau), qui ne peut être ni démontré ni réfuté dans ce système (une ). En dépit d'être une véritable proposition, la proposition de Gödel est indémontrable dans le système donné.
Plus spéculativement, Gödel a conjecturé que l'esprit humain peut éventuellement correctement déterminer la vérité ou la fausseté de tout énoncé mathématique bien fondé (y compris toute proposition de Gödel), et que, par conséquent, l'esprit humain ne se réduit pas à un mécanismeGödel, Kurt, 1951, Some basic theorems on the foundations of mathematics and their implications in Solomon Feferman, ed., 1995. . Le philosophe John Lucas (depuis 1961) et Roger Penrose (depuis 1989) ont défendu cet argument philosophique anti-mécaniste, , .
Dreyfus : la primauté des compétences inconscientes Hubert Dreyfus a fait valoir que l'intelligence et l'expertise humaine dépendait principalement des instincts inconscients plutôt que de la manipulation symbolique consciente, et a fait valoir que ces compétences inconscientes ne seraient jamais pris en compte dans les règles formelles, , . .
L'argument de Dreyfus avait été anticipé par Turing dans son article de 1950 «Computing Machinery and Intelligence» En réponse, Turing a souligné que, simplement parce que nous ne connaissons pas les règles qui régissent un comportement complexe, cela ne signifie pas qu'il n'y a pas de telles règles qui existent. Il a écrit : » under "(8) The Argument from the Informality of Behavior"
Une machine peut-elle avoir un esprit, une conscience et des états mentaux ? Ceci est une question philosophique, liée au problème des autres esprits et au problème difficile de la conscience. La question tourne autour d'une position définie par John Searle comme « IA forte » : Un système de symbole physique peut avoir un esprit et des états mentaux. Searle a distingué cette position à partir de ce qu'il a appelé « IA faible » : Un système de symbole physique peut agir intelligemment. Searle a introduit les termes pour isoler l'IA forte de l'IA faible. Il a fait valoir que, même en supposant que nous ayons un programme informatique qui agit exactement comme un esprit humain, il y aurait encore une question philosophique difficile à résoudre .
Aucune des deux positions de Searle ne sont de grande préoccupation pour la recherche en IA, car elles ne répondent pas directement à la question « une machine peut-elle faire preuve d'intelligence générale ? » (sauf si elle peut aussi montrer que la conscience est nécessaire à l'intelligence). Turing a écrit : « je ne veux pas donner l'impression que je pense qu'il n'y a pas de mystère sur la conscience... mais je ne pense pas que ces mystères doivent nécessairement être résolus avant que nous puissions répondre à la question [de savoir si les machines peuvent penser]. » Russell et Norvig conviennent que « la plupart des chercheurs en IA prennent l'hypothèse de l'IA faible pour acquis, et ne se soucient pas de l'hypothèse de l'IA forte. »..