Alan Turing est considéré comme l'un des pionniers de l'informatique et de l'intelligence artificielle telles que nous les connaissons aujourd'hui. C'est à lui que l'on doit l'invention du test de Turing, qui est l'une des méthodes les plus connues pour évaluer l'intelligence d'un système d'intelligence artificielle.
Plus précisément, ce test inventé par Turing en 1950, évalue dans quelle mesure un système d'intelligence artificielle est capable de faire preuve d'humanité selon les personnes mêmes qui le testent. Bien que le test de Turing ait beaucoup évolué depuis sa conception et ait considérablement changé, il a constitué un point de départ important et un tournant dans le monde de l'intelligence artificielle.
La prémisse formulée par Turing dans son essai Informatique et intelligence artificielle traitait d'une question qui, à l'époque, semblait avant-gardiste : Les machines sont-elles capables de raisonner ? Il en est arrivé à la conclusion que ce sont les gens ordinaires eux-mêmes qui pouvaient déterminer si une machine pensait et se comportait comme un être humain en suivant les mêmes schémas et la même logique que lui.
Ainsi, le test de Turing qu’il a mis au point consistait à demander à une personne d’avoir deux conversations : l’une avec un système d’intelligence artificielle et l’autre avec un autre être humain. Le test de Turing a également été salué comme « le jeu de l'imitation », puisqu'il s'agissait de déterminer quelle conversation se déroulait avec un être humain et laquelle avec un imposteur.
Comment fonctionne le test de Turing ?
Dans le test de Turing, des juges ou des évaluateurs interagissent avec deux entités via une interface de chat : l'une est une machine et l'autre une personne, mais les juges ne savent pas qui est qui. Ils doivent donc aiguiser leur intuition pour déterminer quelle conversation est menée par une machine et laquelle provient d'un être humain en chair et en os.
On considère qu'une machine a réussi le test de Turing si elle a répondu de manière satisfaisante à toutes les questions. sans que la majorité des juges ne parviennent à l'identifier en tant que tel. Il convient de préciser que le fait qu’une machine réussisse ce test, tel que nous l’avons évoqué, ne signifie pas pour autant qu’elle possède une intelligence propre ni qu’elle soit, de manière absolue, plus intelligente qu’un être humain.
Exemples de questions du test de Turing
Pour tenter de “ démasquer ” la machine, les enquêteurs posent les questions suivantes, axées sur l'expérience personnelle :
- Comment tu t'appelles et d'où viens-tu ?
- Que penses-tu du dernier livre de science-fiction que tu as lu ?
- Quel a été le moment le plus émouvant que tu aies vécu récemment ?
- Quel est ton souvenir d'enfance le plus cher ?
- Quel film recommanderais-tu de regarder ce week-end et pourquoi ?
- Raconte-moi ton expérience de voyage à l'étranger.
- Quelle est ta plus grande aspiration dans la vie et que fais-tu pour y parvenir ?
- Que signifie pour toi l'amitié ?
- Quel est ton passe-temps préféré et pourquoi l'aimes-tu autant ?
- Que penses-tu de l'exploration spatiale et de son importance pour l'avenir de l'humanité ?
Une machine a-t-elle déjà réussi ce test ?
On peut se demander si une IA a déjà réussi à passer le test de Turing. Et la vérité, c’est que oui, du moins si l’on prend cette affirmation avec des pincettes. En 2014, un système d’IA appelé Eugene Gootsman Il a réussi à convaincre des évaluateurs qu'il était un adolescent ukrainien de 13 ans.
Cependant, la plupart des évaluateurs ont bel et bien démasqué la supercherie ; il ne s'agit donc pas d'une victoire définitive ni absolue. De plus, dès 1966, une machine appelée ELIZA Il a réussi à convaincre un évaluateur qu'il était un être humain, sans que cela ait une grande importance.
Depuis lors, les systèmes d'IA conversationnelle tels que ChatGPT ont progressivement adopté un style de conversation et de raisonnement plus humain, mais ils sont encore loin de pouvoir tromper ou usurper l'identité d'une personne à moyen terme.
D'autres tests d'IA plus récents
Au fil des ans, le test de Turing a été modifié et adapté pour donner naissance à d’autres variantes, chacune avec sa propre approche et sa propre méthodologie, mais toutes partageant un même objectif. Les tests alternatifs les plus pertinents au test de Turing sont les suivants :
Test Marcus
Cette variante du test de Turing évalue les capacités cognitives d'une IA en vérifiant si elle est capable de comprendre des contenus audiovisuels, tels que des vidéos YouTube ou certaines émissions de télévision, sans aide textuelle. Pour réussir le test de Marcus, une IA devrait être capable d’interpréter le sarcasme, l’humour et toutes les nuances de l’intrigue, ce qui en fait un test particulièrement difficile à relever pour une machine.
Test de Lovelace 2.0
Ce test porte sur la capacité d’une machine à améliorer ses propres compétences et à accomplir des tâches de plus en plus complexes sans intervention humaine. Il s’inspire de l’idée d’Ada Lovelace, une mathématicienne britannique, selon laquelle les machines peuvent être capables d’accomplir n’importe quelle tâche pour laquelle on leur fournit des instructions précises. Si une IA venait à réussir le test de Lovelace, cela signifierait qu’elle a été capable de sortir du cadre des données avec lesquelles elle a été alimentée, ce qui ne s’est pas encore produit. Cependant, la intelligence artificielle générale il pourrait bien atteindre cet objectif.
Test de Turing inversé
Contrairement au test de Turing original, dans le test de Turing inversé, l'objectif est qu'une machine puisse déterminer si elle interagit avec une autre machine ou avec un être humain. On évalue ainsi la capacité de la machine à détecter et à comprendre les subtilités du langage humain et du comportement humain afin d'établir une distinction claire.
Test des schémas de Winograd
Ce test vise à évaluer la manière dont l'intelligence artificielle résout les ambiguïtés fortuites qui apparaissent naturellement dans le langage et qui dépendent, dans une large mesure, du contexte. Il consiste en une série de questions conçues pour faire appel au raisonnement et à la réflexion humains sur des situations très spécifiques, dont l'interprétation correcte dépend de la compréhension du contexte. Par exemple, on pourrait poser la question suivante à une IA :
Le tableau ne rentrait pas dans la valise car il était trop grand. Qu'est-ce qui était trop grand ?
Un être humain répondrait rapidement et à juste titre que, logiquement, le tableau serait trop grand pour tenir dans une petite valise.
Test d'Ebert
À l'instar du test de Marcus, le test d'Ebert vise à évaluer si une machine est capable de générer des critiques de films dont la qualité et la profondeur sont comparables à celles des critiques rédigées par des humains. Il repose sur la capacité de la machine à analyser un film, à en comprendre les aspects techniques et artistiques, et à exprimer des opinions cohérentes et pertinentes à son sujet. Curieusement, ce n’est pas un ingénieur en IA ni un spécialiste d’une discipline connexe qui a conçu ce test, mais un critique de cinéma nommé Roger Ebert.
Le test de Turing a-t-il encore une quelconque pertinence aujourd'hui ?
Compte tenu des dernières avancées majeures en matière d'IA, le test de Turing a été qualifié d'obsolète. Chez Euroinnova, nous pensons que, d'une certaine manière, l'utilité du test de Turing c'est un peu limité, car il se contente d'évaluer si une machine est capable d'imiter l'intelligence d'un être humain, sans rien nous dire sur sa capacité d'introspection, sa créativité ou ses performances dans d'autres domaines.
Cependant, le test de Turing a inspiré de nombreux débats d'ordre philosophique sur la possibilité qu'un jour l'IA égale ou dépasse les capacités cognitives humaines. De même, il a servi de point de départ à d'autres variantes plus affinées du test. À notre avis, le test de Turing reste un outil utile qui peut servir de indicateur indicatif de l'intelligence d'une machine ou un système d'intelligence artificielle.
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