L’intelligence artificielle du futur sera-t-elle un infini dialogue de Platon ?

Dans un article, un ingénieur de l’IA Google DeepMind propose une voie vers une superintelligence artificielle fondée sur la méthode socratique. Cette comparaison est-elle pertinente et utile pour la recherche ? Oui, affirment Emma Carenini et Raphaël Doan dans cette tribune. 

« La philosophie européenne est une suite de notes de bas de pages sur l’œuvre de Platon », disait Whitehead. Demain, dira-t-on de même de toute la recherche en intelligence artificielle (IA) ?

C’est du moins ce que laisse penser un récent article publié par un chercheur de Google DeepMind, Tom Schaul, « Boundless Socratic Learning with Language Games » (« Un apprentissage socratique sans limites à travers des jeux linguistiques »). Son objectif est d’ouvrir une voie vers la création d’une superintelligence artificielle (ASI), capable de s’améliorer de façon autonome, en s’appuyant sur des principes fondamentaux de la philosophie.

Au commencement était le Verbe

Contrairement à ce que préconisent d’autres chercheurs du domaine, comme Yann Le Cun, Tom Schaul n’appelle pas à l’utilisation de nouveaux types de données – notamment sensorielles – pour créer une IA capable de comprendre le monde réel. Il part du principe que le langage est un terreau suffisant pour atteindre cet objectif. Ce que l’ingénieur propose va plus loin et sort du cadre des grands modèles de langage [les « LLM », pour Large Language Models : des « réseaux de neurones profonds » artificiels en partie capables d’apprendre par eux-mêmes, et qui génèrent notamment les robots conversationnels] : il s’agit d’un système reposant sur « l’apprentissage socratique ». De quoi s’agit-il ?

La proposition reste à ce stade purement conceptuelle. Ce serait un système où un agent d’IA s’améliorerait par lui-même en produisant et en critiquant du langage naturel, en vase clos, sans être alimenté d’informations extérieures. Le terme « socratique » renvoie à « l’approche de Socrate consistant à découvrir ou affiner des connaissances à travers un dialogue ponctué de questions et d’interactions langagières répétées, mais sans aller recueillir des observations dans le monde réel ». Selon l’auteur, ce système idéal permettrait d’atteindre des connaissances nouvelles et, pour le moment, inaccessibles, et d’envisager de résoudre de grands problèmes théoriques jusque-là irrésolus. Il cite par exemple la démonstration de l’hypothèse de Riemann, en mathématiques, ou, pourquoi pas, l’unification des théories de la mécanique quantique et de la relativité générale, en physique.