Comment créer un esprit
Expériences de penséemodifier
Kurzweil ouvre le livre en nous rappelant l’importance des expériences de pensée dans le développement des grandes théories, y compris l’évolution et la relativité. Il convient de noter que Kurzweil considère Darwin comme « un bon candidat » pour le scientifique de premier plan du 19ème siècle. Il suggère ses propres expériences de pensée liées à la façon dont le cerveau pense et se souvient des choses. Par exemple, il demande au lecteur de réciter l’alphabet, mais ensuite de réciter l’alphabet à l’envers. La difficulté à revenir en arrière suggère que « nos souvenirs sont séquentiels et en ordre ». Plus tard, il demande au lecteur de visualiser quelqu’un qu’il n’a rencontré qu’une ou deux fois, la difficulté ici suggère « qu’il n’y a pas d’images, de vidéos ou d’enregistrements sonores stockés dans le cerveau » que des séquences de motifs. Finalement, il conclut que le cerveau utilise une hiérarchie de reconnaisseurs de motifs.
Théorie de la reconnaissance de motifs de MindEdit
Kurzweil affirme que le néocortex contient environ 300 millions de reconnaisseurs de motifs très généraux, disposés dans une hiérarchie. Par exemple, pour reconnaître un mot écrit, il peut y avoir plusieurs reconnaisseurs de motifs pour chaque trait de lettre: diagonal, horizontal, vertical ou incurvé. La sortie de ces reconnaisseurs alimenterait des reconnaisseurs de motifs de niveau supérieur, qui recherchent le motif de traits qui forment une lettre. Enfin, un outil de reconnaissance au niveau des mots utilise la sortie des reconnaisseurs de lettres. Pendant tout ce temps, les signaux alimentent à la fois « en avant » et « en arrière ». Par exemple, si une lettre est masquée, mais que les lettres restantes indiquent fortement un certain mot, le reconnaisseur au niveau des mots peut suggérer au reconnaisseur de lettres quelle lettre rechercher, et le niveau des lettres suggérerait quels traits rechercher. Kurzweil explique également comment l’écoute de la parole nécessite des reconnaisseurs de motifs hiérarchiques similaires.
La thèse principale de Kurzweil est que ces reconnaisseurs de motifs hiérarchiques sont utilisés non seulement pour détecter le monde, mais pour presque tous les aspects de la pensée. Par exemple, Kurzweil dit que le rappel de mémoire est basé sur les mêmes modèles qui ont été utilisés lors de la détection du monde en premier lieu. Kurzweil dit que l’apprentissage est essentiel à l’intelligence humaine. Une version informatique du néocortex serait initialement comme un nouveau-né, incapable de faire grand-chose. Ce n’est que par une exposition répétée à des schémas qu’il finirait par s’auto-organiser et devenir fonctionnel.
Kurzweil écrit beaucoup sur la neuroanatomie, à la fois du néocortex et du « vieux cerveau ». Il cite des preuves récentes que les interconnexions dans le néocortex forment une structure de grille, ce qui lui suggère un algorithme commun à « toutes les fonctions néocorticales ».
Brainemodifier
Kurzweil écrit ensuite sur la création d’un cerveau numérique inspiré du cerveau biologique qu’il décrit. Un effort existant qu’il souligne est le projet Blue Brain d’Henry Markram, qui tente de créer une simulation complète du cerveau d’ici 2023. Kurzweil dit que la modélisation moléculaire complète qu’ils tentent sera trop lente et qu’ils devront échanger des modèles simplifiés pour accélérer l’auto-organisation initiale.
Kurzweil estime que ces simulations à grande échelle sont précieuses, mais affirme qu’un « modèle algorithmique fonctionnel » plus explicite sera nécessaire pour atteindre des niveaux d’intelligence humaine. Kurzweil n’est pas impressionné par les réseaux de neurones et leur potentiel alors qu’il est très optimiste sur la quantification vectorielle, les modèles de Markov cachés et les algorithmes génétiques puisqu’il a utilisé les trois avec succès dans son travail de reconnaissance vocale. Kurzweil assimile les reconnaisseurs de motifs dans le néocortex à des instructions dans le langage de programmation LISP, qui est également hiérarchique. Il dit également que son approche est similaire à la mémoire temporelle hiérarchique de Jeff Hawkins, bien qu’il pense que les modèles de Markov cachés hiérarchiques ont un avantage dans la détection de motifs.
Kurzweil touche à certaines applications modernes de l’IA avancée, y compris les voitures autonomes de Google, Watson d’IBM qui a battu les meilleurs joueurs humains au jeu Jeopardy!, l’assistant personnel Siri dans l’iPhone d’Apple ou son concurrent Google Voice Search. Il oppose les connaissances codées à la main du projet Cyc de Douglas Lenat à l’apprentissage automatisé de systèmes tels que Google Translate et suggère que la meilleure approche consiste à utiliser une combinaison des deux, ce qui explique l’efficacité de Watson d’IBM. Kurzweil dit que John Searle a nivelé son objection de « Chambre chinoise » à Watson, arguant que Watson ne manipule que des symboles sans signification. Kurzweil pense que le cerveau humain « ne fait que » des analyses statistiques hiérarchiques.
Dans une section intitulée A Strategy for Creating a Mind, Kurzweil résume comment il allait créer un esprit numérique. Il commencerait par un reconnaisseur de motifs et organiserait une hiérarchie pour s’auto-organiser en utilisant un modèle de Markov caché hiérarchique. Tous les paramètres du système seraient optimisés à l’aide d’algorithmes génétiques. Il ajouterait un « module de pensée critique » pour analyser les modèles existants en arrière-plan à la recherche d’incompatibilités, afin d’éviter de contenir des idées incohérentes. Selon Kurzweil, le cerveau devrait avoir accès à des « questions ouvertes dans toutes les disciplines » et avoir la capacité de « maîtriser de vastes bases de données », ce à quoi les ordinateurs traditionnels sont bons. Il pense que le cerveau numérique final serait « aussi capable que les cerveaux biologiques d’effectuer des changements dans le monde ».
Philosophiemodifier
Un cerveau numérique doté d’une intelligence humaine soulève de nombreuses questions philosophiques, dont la première est de savoir s’il est conscient. Kurzweil estime que la conscience est « une propriété émergente d’un système physique complexe », de sorte qu’un ordinateur émulant un cerveau aurait la même conscience émergente que le cerveau réel. Cela contraste avec des gens comme John Searle, Stuart Hameroff et Roger Penrose qui croient qu’il y a quelque chose de spécial dans le cerveau physique qu’une version informatique ne pourrait pas dupliquer.
Une autre question est celle du libre arbitre, la mesure dans laquelle les gens sont responsables de leurs propres choix. Le libre arbitre se rapporte au déterminisme, si tout est strictement déterminé par l’État antérieur, alors certains diraient que personne ne peut avoir de libre arbitre. Kurzweil a une croyance pragmatique en le libre arbitre parce qu’il estime que la société en a besoin pour fonctionner. Il suggère également que la mécanique quantique peut fournir « une source continue d’incertitude au niveau le plus fondamental de la réalité », de sorte que le déterminisme n’existe pas.
Enfin, Kurzweil aborde l’identité avec des scénarios futuristes impliquant le clonage d’une version non biologique de quelqu’un, ou la transformation progressive de cette même personne en une entité non biologique, une opération à la fois. Dans le premier cas, il est tentant de dire que le clone n’est pas la personne d’origine, car la personne d’origine existe toujours. Kurzweil conclut plutôt que les deux versions sont également la même personne. Il explique qu’un avantage des systèmes non biologiques est « la possibilité d’être copié, sauvegardé et recréé » et que les gens devront s’y habituer. Kurzweil croit que l’identité « est préservée grâce à la continuité du modèle d’information qui nous fait » et que les humains ne sont pas liés à un « substrat » spécifique comme la biologie.
Loi des retours accélérésmodifier
La loi des retours accélérateurs est à la base de toutes ces spéculations sur la création d’un cerveau numérique. Cela explique pourquoi la capacité de calcul continuera d’augmenter sans relâche même après l’expiration de la loi de Moore, ce qui, selon Kurzweil, se produira autour de 2020. Les circuits intégrés, la méthode actuelle de création de puces informatiques, disparaîtront des feux de la rampe, tandis que de nouvelles technologies plus avancées prendront le relais. C’est cette nouvelle technologie qui nous amènera aux niveaux massifs de calcul nécessaires à la création d’un cerveau artificiel.
Alors que les progrès exponentiels se poursuivent dans et au-delà de la singularité, Kurzweil déclare: « nous fusionnerons avec la technologie intelligente que nous créons ». De là, l’intelligence se développera rapidement vers l’extérieur. Kurzweil se demande même si la vitesse de la lumière est vraiment une limite ferme à la capacité de la civilisation à coloniser l’univers.