Père d’intelligence artificielle… John McCarthy

Comment s’écrit l’Intelligence Artificielle ? LISP… sous la plume de John Mc Carthy

Quand l’apprentissage du code informatique à l’école fait débat, que l’on s’inquiète des capacités d’innovation susceptibles de générer croissance et compétitivité, l’histoire de l’informatique nous donne un bel exemple…

L’idée d’intelligence artificielle, dont la philosophie est de « vouloir doter des machines de systèmes informatiques ayant des capacités intellectuelles comparables à celles des hommes », est née au début des années 50. Combien de technologies numériques sont déjà nées de cette idée ? 

A l’origine, se trouve  John McCarthy, né à Boston en 1927, titulaire en 1950 d’un doctorat de mathématiques. Il est considéré comme le père de l’intelligence artificielle. Dès 1955, dans le cadre d’un atelier d’été où étaient rassemblés de grands spécialistes du calcul assisté, il propose le terme « Intelligence Artificielle : « AI ».

Il fait ses armes avec le programme de jeu d’échecs « Kotok-McCarthy », écrit en langage Fortran. Ce programme, qu’il conçoit avec ses étudiants, dote la machine, un IBM 7090, d’un niveau de jeu déjà très fort. Il l’oppose d’ailleurs à un ordinateur russe, réalisant ainsi la première partie entre deux machines..

En 1958, il invente le langage de programmation LISP (List Processing), qui deviendra le principal langage de cette intelligence artificielle. John McCarthy travaille alors au MIT (Massachusetts Institute of Technology).

Il publie alors un premier article « Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine » (Fonctions récursives d’expressions symboliques et leur évaluation par une machine).

Le langage LISP remporte un franc succès. On lui crée même des ordinateurs dédiés, les « machines Lisp », conçues pour interpréter ce langage nativement. Victime de son succès, LISP se décline dans de nombreuses déclinaisons, ce qui obligera à la création d’une norme ANSI « Common Lisp », publiée en 1994.

LISP n’est pas tombé en désuétude. Il est utilisé en robotique et sert encore à diverses applications et dans le domaine de la finance.

L’intelligence artificielle, de John McCarthy…

John McCarthy s’est intéressé à la notion, qu’il a définira plus tard comme « intelligence artificielle » dès 1949, alors qu’il était étudiant en mathématiques à la Caltech (California Institute of Technology).

Il cherche à développer un langage capable de traduire les raisonnements propres à l’humain dans des programmes informatiques. Selon lui, il est en effet possible de formaliser notre raisonnement sous forme d’instructions exécutables par un ordinateur. Mais il reconnait « …qu’il existe des problèmes conceptuels difficiles à résoudre avant que nous puissions obtenir des programmes informatiques qui soient aussi intelligents que les humains ».

McCarthy a co-fondé avec Marvin Minsky le MIT Artificial Intelligence Laboratory puis il crée un laboratoire spécialisé à l’Université de Stanford.

En 1971, il est lauréat du Prix Turing. Il reçoit le prix de Kyoto en 1988 (équivalent japonais du Prix Nobel) et la « National Medal of Science » en 1990.

…A nos jours : une puce intelligente de 256 neurones !

Sans faire d’inventaire à la Prévert des « intelligences artificielles embarquées », qu’il s’agisse de robots ou autres machines, les « problèmes conceptuels difficiles à résoudre » évoqués par McCarthy, se résolvent petit à petit ! Différents types de cellules nerveuses artificielles sont conçus.

Par exemple, l’AnimatLab de Paris a appris à marcher à un insecte artificiel comme le fait un « congénère » réel. Ou encore, une puce neurosynaptic, simulant le fonctionnement du cerveau, a été testée dans les laboratoires IBM Research. Elle contiendrait l’équivalent de 256 neurones. Sa vocation serait de permettre à des ordinateurs d’apprendre comme le font les cerveaux humains. Certes, 256 neurones, c’est encore un peu loin des quelques cent milliards qui équipent nos cerveaux, mais ce n’est qu’un début. Le projet Synapse (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) permettra aux ordinateurs de traiter l’information, que le Big Data rend de plus en plus plus volumineuse, avec une capacité cognitive permettant la compréhension de son environnement.