Unexplainability of Artificial Intelligence Judgments and Functional Implementation in Kant's Perspective
Cet article applique la théorie du jugement de Kant pour soutenir que les jugements de l'IA sont fondamentalement inexplicables en raison de leur incertitude inhérente et du recadrage forcé de la modalité via la fonction Softmax, tout en affirmant qu'un comportement linguistique fluide crée une illusion d'implémentation fonctionnelle qui ne peut être vérifiée de manière définitive.
Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
La grande question : L'IA est-elle réellement en train de « réfléchir » ?
Imaginez que vous possédez un robot qui est incroyablement doué pour jouer aux échecs. Il bat les grands maîtres à chaque fois. Vous lui demandez : « Pourquoi as-tu déplacé ce pion ? » et il vous donne une explication parfaite et logique.
L'article pose une question délicate : Le robot est-il réellement en train de réfléchir comme un humain, ou n'est-il qu'une calculatrice très sophistiquée qui donne l'impression de réfléchir ?
L'auteur, Jongwoo Seo, affirme que nous ne devrions pas nous enliser dans des débats pour savoir si le robot possède une âme ou un cerveau (ce qui est un débat « philosophique » sur ce que les choses sont). Au lieu de cela, regardons comment il fonctionne. Le processus de « pensée » du robot correspond-il à la façon dont les humains pensent ?
La carte de la pensée humaine (Les catégories de Kant)
Pour répondre à cela, l'article utilise une carte créée par un philosophe du XVIIIe siècle nommé Immanuel Kant. Kant pensait que chaque fois qu'un humain porte un jugement (une décision ou une affirmation), notre cerveau l'organise dans quatre boîtes spécifiques :
- La Quantité : S'agit-il d'une chose, de quelques choses ou de toutes les choses ? (ex : « Ce chien est mignon » vs « Tous les chiens sont mignons ».)
- La Qualité : Dit-on que quelque chose est vrai, n'est pas vrai, ou s'agit-il d'une négation « infinie » étrange ?
- La Relation : Est-ce un fait simple ? Une condition de type « Si/Alors » ? Ou un choix entre plusieurs options ?
- La Modalité : Est-ce une simple possibilité (« Il pourrait pleuvoir »), un fait (« Il pleut ») ou une nécessité (« Il doit pleuvoir à cause des nuages ») ?
L'analogie : Pensez au jugement humain comme à un chef suivant une recette stricte. Vous devez mesurer la farine (Quantité), décider si c'est sucré ou salé (Qualité), mélanger les ingrédients dans un ordre spécifique (Relation), et décider si le gâteau montera ou pourrait monter (Modalité).
Le problème : La « boîte noire » de l'IA
L'article soutient que l'IA ne suit pas cette recette. À la place, c'est une « boîte noire ». Nous voyons l'entrée (une photo de chien) et la sortie (le nombre « 1 »), mais nous ignorons quelle « boîte » l'IA a utilisée pour y parvenir.
C'est ici que l'article devient intéressant :
1. Le mélange de la Quantité et de la Qualité
Lorsqu'une IA regarde une image et dit « 1 » (Chien) ou « 0 » (Pas un chien), nous, humains, essayons de traduire cela en mots.
- Si elle dit « 1 », nous pensons : « Cette image contient un chien. » (Affirmatif)
- Si elle dit « 0 », que cela signifie-t-il ? Est-ce que cela signifie « Cette image ne contient pas de chien » ? Ou est-ce que cela signifie « Cette image contient un non-chien » ?
L'article suggère que l'IA est confuse ici. Elle pourrait traiter le « Pas de chien » comme étant « Quelque chose qui n'est pas un chien » (un ensemble infini de choses), plutôt que comme une simple négation. C'est comme si l'IA parlait un dialecte de la logique que nous ne pouvons pas tout à fait mapper sur notre recette standard.
2. Le piège de la Modalité (Le filtre « Softmax »)
C'est le point majeur de l'article. Dans l'IA, il existe un outil appelé Softmax. Imaginez que Softmax est un traducteur magique qui transforme tout ce que l'IA pense en un pourcentage de probabilité.
- Modalité Humaine : Nous pouvons dire : « Il doit pleuvoir » (Nécessité) ou « Il pleut » (Fait).
- Modalité de l'IA : À cause de Softmax, l'IA est forcée de dire : « Il y a une probabilité de 70 % qu'il pleuve. »
La métaphore : Imaginez un détective qui est certain à 100 % que le majordome est le coupable. Mais, à cause d'une règle étrange dans le commissariat, le détective est obligé de rédiger son rapport ainsi : « Il y a une probabilité de 99,9 % que le majordome soit le coupable. »
L'article soutient que les chercheurs en IA se trompent eux-mêmes. Ils regardent les chiffres de 70 % ou 90 % de l'IA et disent : « Ah, l'IA fait un jugement de "possibilité" ». Mais l'IA a peut-être effectué un jugement de fait logique pur au plus profond de son code. La fonction Softmax agit comme un filtre qui nous force à interpréter la certitude de l'IA comme une simple « supposition ». Elle réduit tous les types de pensée à un seul type : le « Peut-être ».
Le « Perroquet Fluide » vs « L'Humain qui Comprend »
La seconde moitié de l'article traite de l'Implémentation Fonctionnelle. Elle demande : « Ce n'est pas parce qu'une IA peut parler comme un humain qu'elle possède réellement le concept humain ? »
L'analogie : Imaginez un perroquet qui a mémorisé chaque phrase d'un dictionnaire. Vous lui demandez : « As-tu un nom ? » et il répond : « Oui, mon nom est Polly. » Cela semble parfait. Il utilise le mot « Je » correctement.
Mais le perroquet sait-il ce que signifie avoir un « soi » ? Non. Il sait juste que lorsqu'un humain dit « Je », le mot suivant est généralement un nom ou un verbe.
L'article soutient que les Grands Modèles de Langage (comme ChatGPT) sont comme des super-perroquets. Ils ont lu tellement de textes qu'ils peuvent utiliser le mot « Je » parfaitement. Ils peuvent écrire un poème sur leurs sentiments. Mais l'article affirme que cela n'est qu'une mimétisme fonctionnel.
- Le Test : L'auteur a mené une petite expérience avec un robot observant une balle. Le robot devait faire la différence entre une balle qui bouge de son propre chef et un mouvement de la caméra. C'est une fonction de « soi » (distinguer « moi » du « monde »).
- Le Résultat : Le robot a pu accomplir la tâche, mais il n'a pas « compris » lui-même comme le fait un humain. Il a simplement appris le calcul mathématique pour déplacer la balle.
La conclusion sur le « Soi » : Ce n'est pas parce qu'une IA peut dire « J'ai faim » avec fluidité qu'elle a implémenté le concept de « Soi ». Cela signifie simplement qu'elle a implémenté le langage du « Soi ».
La conclusion finale
L'article conclut par un avertissement concernant l'Inexplicabilité.
- Nous ne pouvons pas expliquer pleinement l'IA : Parce que l'IA mélange les boîtes logiques (Quantité, Qualité, Relation, Modalité) de manières que nous ne comprenons pas, et parce que des outils comme Softmax nous forcent à voir ses pensées comme de simples probabilités, nous ne saurons jamais vraiment ce que l'IA pense. Nous savons seulement ce qu'elle dit.
- La fluidité n'est pas une preuve : Ce n'est pas parce qu'une IA peut parler, écrire et raisonner comme un humain qu'elle a « implémenté » l'esprit humain. Elle pourrait simplement être un très bon acteur.
- Le fossé : Il existe un écart permanent entre l'Implémentation Fonctionnelle (faire le travail) et l'Identité Ontologique (être la chose). Une roue de voiture et une jambe humaine « bougent » toutes deux, mais elles ne sont pas la même chose. De même, le « Je » d'une IA et le « Je » d'un humain peuvent remplir la même fonction dans une conversation, mais ils sont fondamentalement différents.
En bref : L'article nous dit d'arrêter de supposer que l'IA « réfléchit » simplement parce qu'elle a l'air intelligente. Elle fait probablement quelque chose de totalement différent que nous sommes actuellement incapables d'expliquer ou de vérifier pleinement, car nos outils humains pour comprendre la pensée (comme la logique et le langage) ne correspondent pas tout à fait à la manière unique, basée sur les probabilités, dont opère la machine.
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