English version: https://intlekt.io/2022/01/18/ieml-towards-a-paradigm-shift-in-artificial-intelligence/

Résumé

Le but de ce texte est de présenter une vue générale des limites de l’IA contemporaine et de proposer une voie pour les dépasser. L’IA a accompli des progrès considérables depuis l’époque des Claude Shannon, Alan Turing et John von Neumann. Néanmoins, de nombreux obstacles se dressent encore sur la route indiquée par ces pionniers. Aujourd’hui, l’IA symbolique se spécialise dans la modélisation conceptuelle et le raisonnement automatique tandis que l’IA neuronale excelle dans la catégorisation automatique. Mais les difficultés rencontrées aussi bien par les approches symboliques que neuronales sont nombreuses. Une combinaison des deux branches de l’IA, bien que souhaitable, laisse encore non résolus les problèmes du cloisonnement des modèles et les difficultés d’accumulation et d’échange des connaissances. Or l’intelligence humaine naturelle résout ces problèmes par l’usage du langage. C’est pourquoi je propose que l’IA adopte un modèle calculable et univoque du langage humain, le Métalangage de l’Économie de l’Information (IEML pour Information Economy MetaLanguage), un code sémantique de mon invention. IEML a la puissance d’expression d’une langue naturelle, il possède la syntaxe d’un langage régulier, et sa sémantique est univoque et calculable parce qu’elle est une fonction de sa syntaxe. Une architecture neuro-sémantique basée sur IEML allierait les forces de l’IA neuronale et de l’IA symbolique classique tout en permettant l’intégration des connaissances grâce à un calcul interopérable de la sémantique. De nouvelles avenues s’ouvrent à l’intelligence artificielle, qui entre en synergie avec la démocratisation du contrôle des données et l’augmentation de l’intelligence collective.

Après avoir été posté sur ce blog, le texte a été publié par le Giornale Di Filosofia numéro 2.
Lien vers –> le texte complet en PDF publié sur le site du Giornale di Filosofia.

Art: Emma Kunz