Paradoxe de Moravec

Le paradoxe de Moravec peut se résumer à l'idée que « le plus difficile en robotique est souvent ce qui est le plus facile pour l'homme ». Révélé par des chercheurs en intelligence artificielle et en robotique, notamment Hans Moravec, Rodney Brooks et Marvin Minsky, ce paradoxe indique que le raisonnement de haut niveau est beaucoup plus facile à reproduire et simuler par un programme informatique que les aptitudes sensorimotrices humaines. Ceci peut sembler contre-intuitif du fait qu'un humain ne ressent pas de difficulté particulière à effectuer des tâches relevant de cette dernière catégorie, contrairement à la première. Ce paradoxe a été formalisé entre autres par Hans Moravec dans les années 1980. On peut citer, comme exemples de tâches des deux catégories : tâches sensorimotrices difficiles à simuler : reconnaissance d'un objet, d'un visage, d'une voix, faculté de déplacement dans un environnement tridimensionnel, jet et capture d'une balle, évaluation des motivations d'autres individus, de leurs émotions, faculté d'attention, de motivation... facultés de raisonnement aisées à reproduire : mathématiques, logique, planification, jeux... Selon Marvin Minsky, ce paradoxe peut être expliqué par le fait que lorsque le cerveau humain maîtrise parfaitement une tâche, celle-ci ne s'exécute pas consciemment, contrairement aux tâches mal maîtrisées. Ces tâches inconscientes ne sont donc pas cataloguées comme difficiles. Selon Moravec, la théorie de l'évolution permet également d'expliquer ce paradoxe. Les tâches sensorimotrices, en tant que fonctionnalités biologiques anciennes, ont été perfectionnées par les mécanismes évolutionnaires durant des millions d'années. Les facultés de raisonnement, apparues très récemment sur le plan biologique, ne se sont pas encore autant perfectionnées. On peut aussi penser que le temps que les chercheurs mettront avant de réussir à reproduire le comportement sensorimoteur des humains sera proportionnel au temps depuis lequel ces facultés évoluent chez les animaux.

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Concepts associés (3)

Perception artificielle

La perception artificielle, ou perception par ordinateur, est la capacité d'un système informatique à interpréter les données de manière similaire à la façon dont les humains utilisent leurs sens en relation avec le monde. Les ordinateurs prennent des informations (informatiques) et répondent à leur environnement à travers un matériel connecté. Jusqu'à présent les entrées d'informations étaient limitées à un clavier ou une souris, mais les progrès de la technologie, tant du point de vue matériels que logiciels ont permis aux ordinateurs d’accepter des entrées sensorielles de manière similaire à l'homme.

Robotique

thumb|upright=1.5|Nao, un robot humanoïde. thumb|upright=1.5|Des robots industriels au travail dans une usine. La robotique est l'ensemble des techniques permettant la conception et la réalisation de machines automatiques ou de robots. L'ATILF donne la définition suivante du robot : « il effectue, grâce à un système de commande automatique à base de microprocesseur, une tâche précise pour laquelle il a été conçu dans le domaine industriel, scientifique, militaire ou domestique ».

Histoire de l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle plonge ses racines dans l'Antiquité, mais c'est surtout dans la deuxième partie du qu'elle prit son essor, et qu'une lecture historique devient envisageable. Les premiers jalons historiques de l'intelligence artificielle (ou IA) datent de la Protohistoire, où mythes, légendes et rumeurs dotent des êtres artificiels, réalisés par des maîtres-artisans, d'une intelligence ou d'une conscience ; comme l'écrit , l'intelligence artificielle commence avec « le vieux souhait de jouer à Dieu ».