Quels sont les facteurs qui ont contribué au déclin de la recherche sur l'IA dans les années 1970 ?
What factors contributed to the decline of AI research in the 1970s?
Unrealistic expectations, a lack of funding, the challenge of producing significant results, and the discovery of a number of fundamental limitations that AI scientists could not overcome in the 1970s all contributed to the decline of AI research in that decade
Des attentes irréalistes, un manque de financement, la difficulté de produire des résultats significatifs et la découverte d'un certain nombre de limites fondamentales que les scientifiques de l'IA n'ont pas pu surmonter dans les années 1970 ont contribué au déclin de la recherche sur l'IA au cours de cette décennie
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Le premier hiver de l'IA 1974-1980
Dans les années 1970, l'IA fait l'objet de critiques et de revers financiers. Les chercheurs en IA n'avaient pas pris la mesure de la difficulté des problèmes auxquels ils étaient confrontés. Leur optimisme débordant avait suscité des attentes démesurées, et lorsque les résultats promis ne se sont pas concrétisés, le financement de l'IA a disparu. À la même époque, le domaine du connexionnisme (ou réseaux neuronaux) a été presque complètement fermé pendant 10 ans par la critique dévastatrice de Marvin Minsky à l'égard des perceptrons. Malgré les difficultés liées à la perception de l'IA par le public à la fin des années 70, de nouvelles idées ont été explorées dans la programmation logique, le raisonnement par le bon sens et bien d'autres domaines.

Les problèmes
Au début des années 70, les capacités des programmes d'IA étaient limitées. Même les plus impressionnants ne pouvaient traiter que des versions triviales des problèmes qu'ils étaient censés résoudre ; tous les programmes étaient, en quelque sorte, des "jouets" Les chercheurs en IA avaient commencé à se heurter à plusieurs limites fondamentales qui ne pouvaient être surmontées dans les années 1970. Bien que certaines de ces limites aient été surmontées au cours des décennies suivantes, d'autres entravent encore le domaine aujourd'hui.

Puissance limitée des ordinateurs : il n'y avait pas assez de mémoire ou de vitesse de traitement pour accomplir quoi que ce soit de vraiment utile. Par exemple, les travaux fructueux de Ross Quillian sur le langage naturel ont été démontrés avec un vocabulaire de seulement vingt mots, parce que c'était tout ce qui pouvait tenir dans la mémoire Hans Moravec a soutenu en 1976 que les ordinateurs étaient encore des millions de fois trop faibles pour faire preuve d'intelligence. Il a suggéré une analogie : l'intelligence artificielle requiert de la puissance informatique de la même manière que les avions requièrent des chevaux-vapeur. En dessous d'un certain seuil, c'est impossible, mais à mesure que la puissance augmente, cela pourrait devenir facile. En ce qui concerne la vision par ordinateur, Moravec a estimé que le simple fait d'égaler les capacités de détection des bords et des mouvements de la rétine humaine en temps réel nécessiterait un ordinateur polyvalent capable d'effectuer 109 opérations par seconde (1000 MIPS). En 2011, les applications pratiques de vision par ordinateur nécessitent entre 10 000 et 1 000 000 MIPS. À titre de comparaison, le superordinateur le plus rapide en 1976, le Cray-1 (vendu au détail entre 5 et 8 millions de dollars), n'était capable que de 80 à 130 MIPS, et un ordinateur de bureau typique de l'époque atteignait moins de 1 MIPS.
Intractilité et explosion combinatoire. En 1972, Richard Karp (s'appuyant sur le théorème de Stephen Cook de 1971) a montré qu'il existe de nombreux problèmes qui ne peuvent probablement être résolus qu'en un temps exponentiel (en fonction de la taille des données d'entrée). Trouver des solutions optimales à ces problèmes nécessite des quantités inimaginables de temps d'ordinateur, sauf lorsque les problèmes sont triviaux. Cela signifie presque certainement que bon nombre des solutions "jouets" utilisées par l'IA ne seraient probablement jamais transformées en systèmes utiles.
Connaissance et raisonnement de bon sens. De nombreuses applications importantes de l'intelligence artificielle, telles que la vision ou le langage naturel, nécessitent simplement d'énormes quantités d'informations sur le monde : le programme doit avoir une idée de ce qu'il regarde ou de ce dont il parle. Pour ce faire, le programme doit connaître la plupart des choses du monde qu'un enfant connaît. Les chercheurs ont rapidement découvert qu'il s'agissait là d'une quantité d'informations vraiment considérable. En 1970, personne n'était capable de construire une base de données aussi importante et personne ne savait comment un programme pouvait apprendre autant d'informations.
Paradoxe de Moravec : il est relativement facile pour les ordinateurs de prouver des théorèmes et de résoudre des problèmes de géométrie, mais une tâche supposée simple comme reconnaître un visage ou traverser une pièce sans se heurter à quoi que ce soit est extrêmement difficile. Cela explique en partie pourquoi la recherche en vision et en robotique avait si peu progressé au milieu des années 1970.
Les problèmes de cadre et de qualification. Les chercheurs en IA (comme John McCarthy) qui utilisaient la logique ont découvert qu'ils ne pouvaient pas représenter les déductions ordinaires qui impliquaient une planification ou un raisonnement par défaut sans modifier la structure de la logique elle-même. Ils ont développé de nouvelles logiques (comme les logiques non monotones et les logiques modales) pour tenter de résoudre ces problèmes.
La fin du financement
Voir aussi : Hiver de l'IA
Les agences qui finançaient la recherche sur l'IA (telles que le gouvernement britannique, la DARPA et le NRC) se sont senties frustrées par l'absence de progrès et ont fini par interrompre presque tout financement de la recherche non dirigée sur l'IA. La tendance s'est amorcée dès 1966 avec la publication du rapport ALPAC critiquant les efforts de traduction automatique. Après avoir dépensé 20 millions de dollars, le NRC a mis fin à tout soutien En 1973, le rapport Lighthill sur l'état de la recherche en IA en Angleterre a critiqué l'échec total de l'IA à atteindre ses "objectifs grandioses" et a conduit au démantèlement de la recherche en IA dans ce pays.(Le rapport mentionnait spécifiquement le problème de l'explosion combinatoire comme raison des échecs de l'IA.) La DARPA a été profondément déçue par les chercheurs travaillant sur le programme Speech Understanding Research à la CMU et a annulé une subvention annuelle de trois millions de dollars. En 1974, le financement des projets d'IA était difficile à trouver.

Hans Moravec attribue la crise aux prédictions irréalistes de ses collègues. "Cependant, il y avait un autre problème : depuis l'adoption de l'amendement Mansfield en 1969, la DARPA était soumise à une pression croissante pour financer "la recherche directe orientée vers une mission, plutôt que la recherche fondamentale non orientée". Le financement de l'exploration créative et libre des années 60 n'était pas assuré par la DARPA. Au lieu de cela, l'argent a été dirigé vers des projets spécifiques avec des objectifs clairs, tels que les chars autonomes et les systèmes de gestion des combats.

Critiques émanant de l'ensemble du campus
Voir aussi : Philosophie de l'intelligence artificielle
Plusieurs philosophes ont émis de fortes objections aux affirmations des chercheurs en IA. L'un des premiers a été John Lucas, qui a soutenu que le théorème d'incomplétude de Gödel montrait qu'un système formel (tel qu'un programme informatique) ne pourrait jamais voir la vérité de certains énoncés, alors qu'un être humain le pourrait.[Hubert Dreyfus a ridiculisé les promesses non tenues des années 1960 et critiqué les hypothèses de l'IA, arguant que le raisonnement humain impliquait en réalité très peu de "traitement des symboles" et beaucoup de "savoir-faire" incarné, instinctif et inconscient L'argument de la chambre chinoise de John Searle, présenté en 1980, tentait de montrer qu'on ne pouvait pas dire qu'un programme "comprenait" les symboles qu'il utilisait (une qualité appelée "intentionnalité"). Si les symboles n'ont pas de signification pour la machine, selon Searle, alors la machine ne peut pas être décrite comme "pensante".

Ces critiques n'ont pas été prises au sérieux par les chercheurs en IA, souvent parce qu'elles semblaient très éloignées du sujet. Des problèmes tels que l'insolubilité et la connaissance du sens commun semblaient beaucoup plus immédiats et sérieux. On ne voyait pas très bien quelle différence le "savoir-faire" ou l'"intentionnalité" pouvaient faire pour un programme informatique réel. Minsky a déclaré à propos de Dreyfus et de Searle : "ils comprennent mal et devraient être ignorés" Dreyfus, qui enseignait au MIT, a reçu un accueil glacial : il a déclaré plus tard que les chercheurs en IA "n'osaient pas être vus en train de déjeuner avec moi"."Joseph Weizenbaum, l'auteur d'ELIZA, a estimé que le traitement réservé à Dreyfus par ses collègues était non professionnel et puéril Bien qu'il ait critiqué ouvertement les positions de Dreyfus, il a " délibérément fait comprendre que ce n'était pas la façon de traiter un être humain ".

Weizenbaum a commencé à avoir de sérieux doutes éthiques sur l'IA lorsque Kenneth Colby a écrit un "programme informatique capable de mener un dialogue psychothérapeutique" basé sur ELIZA Weizenbaum a été troublé par le fait que Colby considérait un programme dénué de sens comme un outil thérapeutique sérieux. Une querelle s'engagea, et la situation ne s'arrangea pas lorsque Colby ne reconnut pas Weizenbaum pour sa contribution au programme. En 1976, Weizenbaum publie Computer Power and Human Reason, dans lequel il affirme que l'utilisation abusive de l'intelligence artificielle peut dévaloriser la vie humaine.

Les perceptrons et l'attaque contre le connexionnisme
Le perceptron est une forme de réseau neuronal introduite en 1958 par Frank Rosenblatt, qui avait été un camarade de classe de Marvin Minsky à la Bronx High School of Science. Comme la plupart des chercheurs en intelligence artificielle, il était optimiste quant à leur puissance, prédisant que "le perceptron pourrait éventuellement être capable d'apprendre, de prendre des décisions et de traduire des langues". Un programme de recherche actif sur le paradigme a été mené tout au long des années 1960, mais s'est brusquement arrêté avec la publication du livre de Minsky et Papert, Perceptrons, en 1969. Ce livre suggérait que les perceptrons présentaient de sérieuses limites et que les prédictions de Frank Rosenblatt avaient été largement exagérées. L'effet de ce livre a été dévastateur : le connexionnisme n'a pratiquement pas fait l'objet de recherches pendant dix ans. Une nouvelle génération de chercheurs finira par relancer le domaine, qui deviendra par la suite un élément essentiel et utile de l'intelligence artificielle. Rosenblatt ne vivra pas assez longtemps pour voir cela, puisqu'il meurt dans un accident de bateau peu de temps après la publication du livre.

Logique et raisonnement symbolique : les "neats"
La logique a été introduite dans la recherche en IA dès 1959 par John McCarthy dans sa proposition Advice Taker En 1963, J. Alan Robinson a découvert une méthode simple pour mettre en œuvre la déduction sur ordinateur, l'algorithme de résolution et d'unification. Cependant, les implémentations simples, comme celles tentées par McCarthy et ses étudiants à la fin des années 1960, étaient particulièrement difficiles à mettre en œuvre : les programmes nécessitaient un nombre astronomique d'étapes pour prouver des théorèmes simples.[Une approche plus fructueuse de la logique a été développée dans les années 1970 par Robert Kowalski à l'université d'Édimbourg, et a rapidement conduit à la collaboration avec les chercheurs français Alain Colmerauer et Philippe Roussel qui ont créé le langage de programmation logique à succès Prolog. Prolog utilise un sous-ensemble de la logique (les clauses de Horn, étroitement liées aux "règles" et aux "règles de production") qui permet un calcul traçable. Les règles continueront à être influentes, fournissant une base pour les systèmes experts d'Edward Feigenbaum et les travaux continus d'Allen Newell et Herbert A. Simon qui conduiront à Soar et à leurs théories unifiées de la cognition.

Les détracteurs de l'approche logique ont noté, comme Dreyfus, que les êtres humains utilisaient rarement la logique lorsqu'ils résolvaient des problèmes. Des expériences menées par des psychologues comme Peter Wason, Eleanor Rosch, Amos Tversky, Daniel Kahneman et d'autres en ont apporté la preuve McCarthy a répondu que ce que les gens font n'est pas pertinent. Il affirme que ce dont nous avons réellement besoin, ce sont des machines capables de résoudre des problèmes, et non des machines qui pensent comme les gens.

Cadres et scripts : les "échauffourées
Parmi les détracteurs de l'approche de McCarthy se trouvaient ses collègues du MIT de l'autre côté du pays. Marvin Minsky, Seymour Papert et Roger Schank tentaient de résoudre des problèmes tels que la "compréhension d'histoires" et la "reconnaissance d'objets" qui nécessitaient qu'une machine pense comme une personne. Afin d'utiliser des concepts ordinaires tels que "chaise" ou "restaurant", ils devaient faire les mêmes suppositions illogiques que les personnes. Malheureusement, les concepts imprécis de ce type sont difficiles à représenter en logique. Gerald Sussman a fait remarquer que "l'utilisation d'un langage précis pour décrire des concepts essentiellement imprécis ne les rend pas plus précis" Schank a décrit leurs approches "anti-logiques" comme "débraillées", par opposition aux paradigmes "soignés" utilisés par McCarthy, Kowalski, Feigenbaum, Newell et Simon.

En 1975, dans un article qui a fait date, Minsky a noté que nombre de ses collègues chercheurs "débraillés" utilisaient le même type d'outil : un cadre qui capture toutes nos hypothèses de bon sens sur quelque chose. Par exemple, si nous utilisons le concept d'oiseau, il y a une constellation de faits qui nous viennent immédiatement à l'esprit : nous pouvons supposer qu'il vole, qu'il mange des vers, etc. Nous savons que ces faits ne sont pas toujours vrais et que les déductions utilisant ces faits ne seront pas "logiques", mais ces ensembles structurés d'hypothèses font partie du contexte de tout ce que nous disons et pensons. Il a appelé ces structures des "cadres". Schank a utilisé une version des cadres qu'il a appelée "scripts" pour répondre avec succès à des questions sur des histoires courtes en anglais.
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