IA & Nous, complémentarité et ou adhésion?
Thèse : IA & Nous, complémentarité et ou adhésion?. Recherche parmi 300 000+ dissertationsPar TANG Dominique • 19 Décembre 2020 • Thèse • 292 Mots (2 Pages) • 419 Vues
IA & NOUS: COMPLÉMENTARITÉ/OU ADHÉSION?
Projet transhumaniste d'augmentation de l'intelligence et la question des biais cognitifs chez les concepteurs et réalisateurs d'algorithmes
Ma réflexion se construit autour du projet transhumaniste d'augmentation de l'intelligence humaine par les développements technologiques en matière d'intelligence artificielle. Ce qui se dégage de ce projet entre autres, est le devenir de l'intelligence humaine augmentée. «La post intelligence» ou «l'intelligence trans/post humaine».
Seulement, pour augmenter l'intelligence humaine, il faut concevoir et réaliser des algorithmes qui seront intégrés dans des supports technologiques capables de développer ou d'accroître les performances du cerveau ou des ordinateurs. Or, le concepteur et réalisateur humain des algorithmes n'est pas exonéré de ce qui caractérise l'humain, communément admis sous l'expression latine «Errare humanum est», nous parlerons de nos «biais cognitifs». Le problème qui se pose est celui de vérifier les conditions de possibilité des algorithmes objectivement intelligents, élaborés par des concepteurs humains susceptibles naturellement d'incertitudes. Une tentative de solution à ce problème peut être possible avec le développement de l'apprentissage des algorithmes: le «deep learning»[1] ou l'apprentissage profond.
L'enjeu de cette réflexion est de montrer que nos biais cognitifs notamment culturels, peuvent conduire les algorithmes à l'apprentissage automatique selon le contexte d'interaction. C'est à dire à un apprentissage sexospécifique, de genre, ethniciste, raciste conduisant aux préjugés et aux discriminations. Cette réflexion nous conduira à distinguer les biais cognitifs volontaires ou conscients des biais cognitifs involontaires ou inconscients. … à suivre
Toutes contributions pour enrichir cette réflexion sont possibles par mailà: dominik.tang@hotmail.com
Dominique TANG
[1] Yan Lecun, Quand la machine apprend. La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond, Odile Jacob, Paris, 2019
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