2019
Ce document est lié à :
Recherches sémiotiques ; vol. 39 no. 1-2 (2019)
Tous droits réservés © Association canadienne de sémiotique / Canadian Semiotic Association, 2021
Victoria N. Alexander, « Siri Fails the Turing Test: Computation, Biosemiosis, and Artificial Life », Recherches sémiotiques / Semiotic Inquiry, ID : 10.7202/1076234ar
Les concepteurs d’intelligence artificielle (IA) tentent d’imiter les aptitudes des cerveaux humains au moyen de réseaux neuronaux qui apprennent par eux-mêmes grâce à des processus de sélection. Mais même après des décennies d’efforts, l’IA n’en continue pas moins d’échouer le test de Turing. Alors que des ordinateurs utilisent des codes et développent des algorithmes hors contexte, les cellules vivantes utilisent des signes et auto-organisent des habitudes sémiotiques de manière contextualisée. Je soutiens que cette différence s’explique, en partie, par les activités collectives des neurones biologiques qui produisent des ondes, lesquelles contraignent l’activité neuronale. Il appert que les motifs ondulatoires fonctionnent comme des contextes, et qu’ils informent le contenu des connexions locales. Au moment de sa mort, Alan Turing l’inventeur original de l’IA, s’intéressait au rôle organisateur des motifs ondulatoires sur le développement biologique. S’il avait vécu et poursuivi ses travaux, il aurait peut-être réorienté la recherche sur l’IA, laquelle est devenue un outil servant simplement la régularisation et la création de stéréotypes, et non un outil de pensée.