Pendant des décennies, IBM a été le leader incontesté de l'industrie informatique. Aujourd'hui encore, bien qu'elle n'occupe plus le rôle prépondérant qu'elle occupait autrefois, son œuvre reste d'actualité. Cependant, dans le cas de l'intelligence artificielle, l'entrée et la sortie d'IBM ont été assez rapides bien que très importantes.
Dans les années cinquante, la recherche dans cette discipline était considérée comme faisant partie intégrante des connaissances nécessaires pour construire de meilleurs ordinateurs. IBM a donc décidé de donner son feu vert au développement d'un programme qui résoudrait des théorèmes.
L'entrée et la sortie d'IBM
nous avions vu dans articles précédents que Simon et son équipe ont réussi avec un programme qui a prouvé des théorèmes mathématiques. Pour cela, ils ont dû créer un nouveau langage de programmation.
Le défi auquel IBM était confronté avait un problème supplémentaire. Pour que l'ordinateur prouve un théorème géométrique, il devait voir la figure. Les caméras Web et les logiciels capables de traiter les images n'avaient pas encore été inventés.
L'équipe choisie pour la tâche C'était l'IBM 704. Considéré comme l'un des premiers supercalculateurs fIl a été le premier à intégrer du matériel à virgule flottante.
Les opérations en virgule flottante comprennent l'addition, la soustraction, la division, la multiplication et les calculs de racine carrée avec des nombres très grands ou très petits.
Il avait également une mémoire à noyau magnétique plus rapide que le système de tambour magnétique utilisé dans les modèles précédents et était capable d'exécuter quarante mille instructions par seconde exprimées en instructions 36 bits.
Le logiciel a mis trois ans à être prêt car son responsable, un docteur en physique nommé Herbert Gellenter, tIl devait inventer un nouveau langage de programmation qui pouvait manipuler des symboles comme IPL mais qui avait la facilité de programmer en Fortran, un développement d'IBM lui-même pour la création d'applications de calcul scientifique.
Le programme a reçu des informations sur la figure géométrique avec laquelle il devait travailler sous la forme d'une série de coordonnées saisies sous forme de cartes perforées et il déduisait des résultats intermédiaires des données connues.
Le logiciel est devenu connu sous le nom de Geometry Theorem Prover (Geometry Problem Prover) et basé sur les propriétés qu'il pouvait vérifier dans le dessin. il a réussi à résoudre un théorème en deux étapes à vingt-cinq possibilités différentes alors qu'en le faisant à l'aveugle, il devrait en analyser un million.
Le testeur de problèmes de géométrie a été le premier à utiliser une technique connue sous le nom de référencement de modèles.. A moins que vous n'ayez atterri sur une soucoupe volante il y a 5 minutes, vous avez sûrement entendu parler d'un des derniers résultats de l'application de cette technique : ChatGPT.
Dans le domaine de l'intelligence artificielle Un modèle est une représentation d'un processus complexe à partir duquel des inférences peuvent être faites. Dans le cas du testeur, le modèle était les coordonnées de la figure géométrique, dans le cas de ChatGPT un modèle capable de traiter le langage humain.
D'autres ordinateurs IBM faisaient des choses moins sérieuses comme apprendre les dames ou les échecs. Dans le premier cas, l'objectif était de voir si une machine était capable d'apprendre la façon de jouer de son adversaire. Il a finalement réussi à le battre, donc on dirait qu'il l'a fait.
Les premiers succès d'IBM ont également été la cause de son abandon de ce domaine. Les ordinateurs dédiés au jeu d'échecs et aux dames ont eu beaucoup de succès auprès de la presse, mais pas tant parmi les actionnaires de l'entreprise qui considéraient cela comme un gaspillage d'argent.
A cela il faut ajouter que le service marketing de l'entreprise Il a remarqué que parmi ses clients potentiels, la méfiance envers les ordinateurs augmentait. Les personnes chargées de les acquérir craignaient que leur achat finisse par les remplacer.
La recherche en intelligence artificielle a été abandonnée et la nouvelle stratégie marketing consistait à caractériser les ordinateurs comme des processeurs de données qui ne faisaient que ce qu'on leur disait.
En sera-t-il de même avec les nouveaux outils désormais si en vogue ? Seront-ils bannis des entreprises de peur qu'ils finissent par occuper les postes les plus élevés ?
Nous devrons attendre pour le voir.