Qu’ont en commun les robots et les humains ?

Votre partenaire Pitch Avatar L’équipe a recueilli plusieurs citations sur les similitudes et les différences entre les organismes vivants et les machines auprès du créateur de la théorie de « l’automate cellulaire ».

John von Neumann (1903-1957) était un mathématicien, physicien, ingénieur et théoricien de l'informatique hongro-américain. Parmi ses nombreuses contributions, il croyait que divers défis de l'ingénierie et de l'informatique pouvaient être résolus en trouvant et en étudiant des solutions analogues dans la nature. Il a développé le concept d'« automates cellulaires » – également appelés « automates de von Neumann » – des dispositifs capables de s'auto-répliquer et, dans une variante, de former des systèmes complexes à partir de multiples automates simples. Les citations sont tirées de son ouvrage « La théorie générale et logique des automates », publié en 1951.

• Les organismes naturels sont, en règle générale, beaucoup plus complexes et subtils, et donc beaucoup moins bien compris en détail, que les automates artificiels. Néanmoins, certaines régularités observées dans l'organisation des premiers peuvent être très instructives pour notre réflexion et notre planification concernant les seconds ; et inversement, une bonne partie de nos expériences et difficultés avec nos automates artificiels peuvent se répercuter dans une certaine mesure sur nos interprétations des organismes naturels.

Dans ces mots, von Neumann exprime clairement l’idée que le succès du développement de la robotique dépendrait directement de la manière dont les créateurs de machines et de logiciels suivraient certaines lois qui régissent le développement et la vie des organismes naturels.

• Le neurone transmet une impulsion. Cela semble être sa fonction première, même si le dernier mot sur cette fonction et son caractère exclusif ou non exclusif est loin d'être dit. L'influx nerveux semble être essentiellement une affaire de tout ou rien, comparable à un chiffre binaire.

• La stimulation d'un neurone, le développement et la progression de son impulsion, ainsi que les effets stimulants de cette impulsion au niveau d'une synapse, peuvent tous être décrits électriquement. Les processus chimiques et autres concomitants sont importants pour comprendre le fonctionnement interne d'une cellule nerveuse. Ils peuvent même être plus importants que les phénomènes électriques. Ils semblent cependant peu nécessaires pour décrire un neurone comme une « boîte noire », un organe de type « tout ou rien ». Là encore, la situation n'est pas pire que pour un tube à vide, par exemple. Ici aussi, les phénomènes purement électriques s'accompagnent de nombreux autres phénomènes de physique du solide, de thermodynamique et de mécanique. Tous ces éléments sont importants pour comprendre la structure d'un tube à vide, mais il est préférable de les exclure de la discussion si l'on veut traiter le tube à vide comme une « boîte noire » avec une description schématique.

Les connaissances de von Neumann sur les fonctions des neurones ont, comme on pouvait s'y attendre, joué un rôle fondamental dans le développement des réseaux neuronaux artificiels modernes. Tout aussi significative est sa reconnaissance directe des similitudes frappantes entre le système nerveux biologique et les réseaux neuronaux artificiels.

• Les organismes vivants sont très complexes, composés en partie de mécanismes numériques et en partie de mécanismes analogiques. Les machines informatiques, du moins dans leurs formes récentes auxquelles je fais référence ici, sont purement numériques.

Contrairement aux auteurs de science-fiction, qui spéculent souvent sur l'effacement des frontières entre intelligence naturelle et artificielle, von Neumann est resté ancré dans la réalité. Il a constamment souligné que, si les organismes biologiques et les machines partagent des similitudes, leurs principes fondamentaux sont fondamentalement différents.

• …si un organisme vivant subit une lésion mécanique, il a une forte tendance à se reconstituer. En revanche, si l'on frappe un mécanisme artificiel avec une masse, cette tendance n'est pas perceptible. Si deux pièces métalliques sont proches l'une de l'autre, les faibles vibrations et autres perturbations mécaniques, toujours présentes dans le milieu ambiant, constituent un risque car elles peuvent les mettre en contact. Si elles étaient à des potentiels électriques différents, après ce court-circuit, elles pourraient se souder électriquement et le contact deviendrait permanent. À ce stade, une véritable panne définitive se serait produite. Lorsque l'on endommage la membrane d'une cellule nerveuse, rien de tel ne se produit. Au contraire, la membrane se reconstitue généralement après un court délai. C'est cette instabilité mécanique de nos matériaux qui nous empêche de réduire davantage les dimensions. Cette instabilité et d'autres phénomènes de même nature rendent le comportement de nos composants moins fiable, même aux dimensions actuelles. C'est donc l'infériorité de nos matériaux, comparés à ceux utilisés dans la nature, qui nous empêche d'atteindre le haut degré de complication et les petites dimensions atteints par les organismes naturels.

• Les organismes naturels sont suffisamment bien conçus pour fonctionner même en cas de dysfonctionnement. Ils peuvent fonctionner malgré ces dysfonctionnements, et leur tendance est alors de les éliminer. Un automate artificiel pourrait certainement être conçu pour fonctionner normalement malgré un nombre limité de dysfonctionnements dans certains domaines précis. Cependant, tout dysfonctionnement représente un risque considérable qu'un processus généralement dégénératif se soit déjà installé au sein de la machine. Il est donc nécessaire d'intervenir immédiatement, car une machine qui a commencé à dysfonctionner a rarement tendance à se rétablir et ira probablement de mal en pis. Tout cela revient au même : avec nos automates artificiels, nous évoluons beaucoup plus dans l'obscurité que la nature ne le semble avec ses organismes. Nous sommes, et apparemment, du moins actuellement, devons être, beaucoup plus « effrayés » par l'apparition d'une erreur isolée et par le dysfonctionnement qui doit en être la cause. Notre comportement relève clairement de l'excès de prudence, engendré par l'ignorance.

John von Neumann n'a pas été le premier scientifique à reconnaître que les avancées théoriques dépassaient les capacités techniques nécessaires à leur mise en œuvre. Cependant, en tant qu'ingénieur et théoricien, il a exprimé cet écart avec une clarté remarquable, soulignant le retard du progrès technologique sur les réalisations de la nature au cours de milliards d'années d'évolution. Ce faisant, il a subtilement cité la nature comme modèle pour ceux qui s'efforçaient de miniaturiser la technologie et de relever les défis liés aux erreurs, dysfonctionnements et pannes des machines.

• • Il existe dans la nature un trait très évident, de type « cercle vicieux », dont l'expression la plus simple est la capacité d'organismes très complexes à se reproduire. Nous sommes tous enclins à soupçonner vaguement l'existence d'un concept de « complication ». Ce concept et ses propriétés présumées n'ont jamais été clairement formulés. Nous sommes cependant toujours tentés de supposer qu'ils fonctionneront ainsi. Lorsqu'un automate effectue certaines opérations, il faut s'attendre à ce que leur degré de complexité soit inférieur à celui de l'automate lui-même. En particulier, si un automate a la capacité d'en construire un autre, la complication doit décroître à mesure que l'on passe du parent à la construction. Autrement dit, si A peut produire B, alors A doit contenir d'une manière ou d'une autre une description complète de B. Pour que cela soit efficace, il faut en outre que divers arrangements dans A garantissent l'interprétation de cette description et l'exécution des opérations constructives qu'elle requiert. En ce sens, il semblerait donc qu'il faille s'attendre à une certaine tendance à la dégénérescence, une certaine diminution de complexité à mesure qu'un automate en fabrique un autre. Bien que cela soit relativement plausible, cela est en contradiction flagrante avec les phénomènes les plus évidents de la nature. Les organismes se reproduisent, c'est-à-dire qu'ils produisent de nouveaux organismes sans diminution de complexité. De plus, il existe de longues périodes d'évolution durant lesquelles la complexité augmente même. Les organismes dérivent indirectement d'autres organismes moins complexes. Il existe donc un conflit apparent entre plausibilité et preuves, pour ne pas dire pire.

• Il est relativement facile d'établir une telle liste, c'est-à-dire de rédiger un catalogue de « pièces de machines » suffisamment exhaustif pour permettre la construction de la grande variété de mécanismes requis ici, et qui possède la rigueur axiomatique requise pour ce type de considération. La liste n'a pas besoin d'être très longue. Elle peut, bien sûr, être arbitrairement longue ou courte. On peut l'allonger en y incluant, comme pièces élémentaires, des éléments réalisables par combinaison d'autres. On peut la raccourcir – en fait, on peut la faire consister en une seule unité en dotant chaque pièce élémentaire d'une multiplicité d'attributs et de fonctions… Le problème de l'autoreproduction peut alors se formuler ainsi : peut-on construire un agrégat à partir de tels éléments de telle manière que, placé dans un réservoir où flottent tous ces éléments en grand nombre, il commence alors à construire d'autres agrégats, chacun d'eux se révélant finalement être un automate identique à l'original ? C'est faisable…

• Il existe… un certain niveau minimum où… la caractéristique dégénérative cesse d'être universelle. À ce stade, des automates capables de se reproduire, voire de construire des entités supérieures, deviennent possibles. Le fait que la complication, tout comme l'organisation, en dessous d'un certain niveau minimum, est dégénérative, et qu'au-delà, elle peut devenir autosuffisante, voire croissante, jouera clairement un rôle important dans toute théorie future du sujet.

Identifiant l'un des principaux défis de la « robotique autoreproductrice », von Neumann a proposé une solution. Pour ce faire, il s'est appuyé non seulement sur son propre raisonnement, mais aussi sur les travaux d'Alan Turing et la théorie de McCulloch-Pitts, qui a introduit le concept de neurone artificiel comme unité fondamentale d'un circuit neuronal artificiel. Autrement dit, il a posé les bases d'une voie où les progrès technologiques les plus prometteurs résident dans le développement d'ordinateurs universels et de réseaux neuronaux artificiels, permettant la création de machines autoreproductrices et auto-apprenantes. Ces machines, à leur tour, évolueraient presque inévitablement, devenant une sorte d'analogue technologique de la nature vivante. Il est important de souligner que la reconnaissance de cette possibilité ne doit pas susciter la peur, mais plutôt motiver le développement de mécanismes permettant de gérer et de contrôler le processus d'évolution des machines.

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