Les concepts clés

Apprentissage profond (Deep Learning) : classe de méthodes destinées à apprendre à un réseau de neurones (voir ci-dessous « ingénierie neuromorphique ») à comprendre le monde (par exemple reconnaître une image ou interpréter le langage parlé). Dans ces méthodes, les neurones sont organisés en couches successives et les résultats obtenus par une couche sont utilisées comme données d’entrée pour la couche suivante – d’où le terme « profond ». Par exemple, pour reconnaître une oreille de chat sur une photo, la première couche va chercher les lignes en comparant chaque pixel aux pixels voisins, puis la deuxième couche va chercher quelles lignes se coupent à 45 degrés, comme les oreilles de chat (d’après Yann Ollivier,  CNRS).

FLOP : FLoating point Operation Per second. Mesure de la puissance de calcul d’un processeur. Les superordinateurs de 2015 ont une puissance de l’ordre de l’exaflop (10 puissance 18 flops).

IA Forte : l’Intelligence artificielle forte fait référence à une machine capable de produire un comportement intelligent et aussi d’éprouver une impression d’une réelle conscience de soi, de vrais sentiments. La machine serait donc apte à comprendre ce qu’elle fait. De fait que l’intelligence est de source biologique, donc matérielle, les scientifiques ne voient pas de limites à pouvoir réaliser un jour une intelligence consciente sur un support matériel.

Ingénierie neuromorphique : ce que l’on désigne habituellement par « réseau de neurones » (neural network), ou réseau neuromimétique est un réseau de neurones artificiels basé sur un modèle simplifié de neurone. Ce modèle permet certaines fonctions du cerveau, comme la mémorisation associative, l’apprentissage par l’exemple, le travail en parallèle, etc.

Interface cerveau-ordinateur : interface de communication directe entre un cerveau et un dispositif externe (un ordinateur, un système électronique, etc.)

Internet : réseau informatique mondial accessible au public. C’est un réseau de réseaux, sans centre névralgique, composé de millions de réseaux aussi bien publics que privés, universitaires, commerciaux et gouvernementaux, eux-mêmes regroupés, en 2014, en 47 000 réseaux autonomes.

Nanotechnologie : l’ensemble des études et des procédés de fabrication et de manipulation de structures (électroniques, chimiques…), de dispositifs et de systèmes matériels à l’échelle du nanomètre (taille d’un atome). Cette science a véritablement décollé au début des années 1990 et donne lieu actuellement à une industrie florissante. Les nanomatériaux sont toxiques pour les tissus humains.

Ordinateur Quantique : ordinateur reposant non sur des manipulations de bits (0 et 1) mais de bits quantiques ou qubits, et permettant de réaliser des calculs beaucoup plus rapidement que les ordinateurs classiques. Selon certains, un ordinateur quantique de 300 qubits seulement permettrait ainsi de simuler l’évolution de toutes les particules de l’univers depuis le Big Bang.

Singularité : un progrès technologique si rapide qu’il dépasse la capacité des humains à le contrôler ou à le prédire, à le comprendre et à réagir à temps. Pour certains, la Singularité surviendra dans quelques années.

Transhumanisme : mouvement culturel et intellectuel international prônant l’usage des sciences et des techniques afin d’améliorer les caractéristiques physiques et mentales des êtres humains. Le transhumanisme considère certains aspects de la condition humaine tels que le handicap, la souffrance, la maladie, le vieillissement ou la mort subie comme inutiles et indésirables. Dans cette optique, les idéologues transhumanistes comptent sur les biotechnologies et sur d’autres techniques émergentes, pour fabriquer des hommes « augmentés », peut-être virtuellement immortels.

Téléchargement de l’esprit (mind uploading) : technique hypothétique qui pourrait permettre de transférer un esprit d’un cerveau à un ordinateur, en l’ayant numérisé au préalable. Un ordinateur pourrait alors reconstituer l’esprit par la simulation de son fonctionnement, sans que l’on ne puisse distinguer un cerveau biologique « réel » d’un cerveau simulé.