L’intelligence artificielle ne cesse de nous surprendre par ses prouesses: victoire au jeu GO face à un humain, aide au diagnostic médical, voitures autonomes, assistants virtuels capables de réserver une table au restaurant à votre place, et j’en passe. Mais quand il s’agit de résoudre des problèmes de mathématiques pures, l’IA est moins douée. C’est l’intelligence artificielle de Google, DeepMind, qui a été mise à l’épreuve: face à un examen de mathématiques de classe de seconde, elle a échoué, obtenant la note de 14/40. Cet échec prouve les limites de l’intelligence artificielle qu’on croyait “capable de tout faire”.

L’homme utilise plusieurs compétences pour résoudre des opérations mathématiques: d’abord, il doit comprendre la syntaxe en séparant les nombres des variables et des opérateurs. Puis, il doit savoir quelle opération exécuter en premier en suivant les règles de priorité (la multiplication l’emporte sur l’addition, …), et ensuite les exécuter au fur et à mesure, en gardant en tête les résultats intermédiaires. Parfois, il doit faire appel à des théorèmes et des axiomes qui lui permettront de résoudre le problème.

DeepMind se base sur des réseaux de neurones. Elle a été entraînée sur une base de données de plusieurs types de problèmes mathématiques, provenant d’écoles anglaises et comportant de l’algèbre, de l’arithmétique, du calcul, des mesures, des manipulations de polynômes et des probabilités. 
Le problème rencontré par DeepMind est le manque de compréhension des consignes: le mélange de chiffres et de lettres aurait créé une confusion — d’ailleurs, beaucoup de personnes disent avoir aimé les mathématiques jusqu’à ce qu’elles soient mélangées à l’alphabet; cela devrait être pareil pour l’intelligence artificielle. La traduction de l’énoncé en opérations simples à résoudre aurait donc posé problème, ce qui aurait conduit à l’échec de l’examen. Bien sûr, cette situation pourrait être résolue avec encore plus d’apprentissage et d’entraînement: en 2017, une intelligence artificielle avait passé un examen de mathématiques en Chine pour l’entrée à l’université.

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L’homme possède des compétences cognitives et une certaine logique et réflexion que les machines n’ont pas encore. Certes, elles sont déjà capables d’effectuer des tâches très complexes, mais ce qui leur manque pour résoudre des tâches que l’humain qualifie d’évidentes, c’est l’intuition.


Source: Artificial Intelligence on Medium