Andre Agassi et Boris Becker , deux des plus grands joueurs de l'histoire du tennis, sont entrés dans une rivalité légendaire. Leurs styles de jeu étaient opposés : alors qu'Agassi était connu pour son habileté en fond de terrain, son agressivité et sa capacité à renvoyer les coups depuis n'importe quelle position, Becker se distinguait par son service puissant et son habileté au filet. Cependant, le fameux service de Becker n'a jamais été très efficace contre Agassi.
En 2009, lorsque le joueur de tennis de Las Vegas a publié son autobiographie, la raison était claire. Il y révèle un secret qu'il a gardé caché pendant des années. Agassi a découvert que Becker, sans s'en rendre compte, faisait un mouvement avec sa langue qui révélait le type de service qu'il s'apprêtait à effectuer. Grâce à ce geste ou à cet attribut passé inaperçu auprès du reste de ses rivaux et auprès de millions de téléspectateurs, il a réussi à décrypter cet aspect clé du jeu de son rival.
Agassi a dû décider avec soin comment utiliser sa trouvaille. « Le plus difficile, c'est qu'il n'a pas réalisé sur le terrain que je savais ce que je faisais avec ma langue. J’ai donc dû résister à la tentation de lire continuellement ses services et de choisir le moment où utiliser ces informations », a-t-il avoué plus tard dans son livre. Agassi possédait, dans le monde du tennis, une superintelligence qui lui permettait de détecter des caractéristiques presque imperceptibles pour prédire la direction d'un service.
Le réseau de neurones d'une intelligence artificielle fonctionne précisément de cette manière : il détecte un ensemble d'attributs qui lui permettent, entre autres, d'identifier si une image est ou non celle d'un chat, de diagnostiquer une image médicale ou encore de reconnaître l'émotion exprimée par la voix ou le visage d'une personne. Ces attributs nous permettent de tirer des conclusions et de prendre de bonnes décisions dans des domaines très précis. Comme Agassi, personne n’enseigne à un réseau neuronal quel est le meilleur attribut pour prédire quelque chose. Vous devez le découvrir à partir d’une pile épouvantable de données.
La lecture des attributs de l'adversaire permet d'anticiper les actions et les mouvements de l'adversaire et d'ajuster les stratégies et tactiques en conséquence. Prenons un des exemples les plus simples, le fameux jeu pierre, papier, ciseaux . Nous le percevons tous comme un jeu de hasard, mais, en même temps, nous comprenons qu'il s'agit d'essayer de lire dans les pensées de l'adversaire, de deviner ce qu'il va choisir en fonction de ses gestes ou de son historique de choix antérieurs. Il s'agit de trouver des modèles et des attributs. Si un programme était incapable de lire dans nos pensées, ou si nos choix étaient complètement aléatoires, une machine ne pourrait pas systématiquement vaincre une personne. Mais il s’avère que nos décisions aléatoires ne sont pas si aléatoires après tout. Nous sommes plus prévisibles que nous ne le pensons et nous choisissons selon un mécanisme inconscient rempli de régularités détectables – comme les mouvements de la langue de Becker – même lorsque les autres et même nous-mêmes sommes incapables de les découvrir. Autrement dit, nous laissons toutes sortes de traces de nos choix, qu’un réseau neuronal peut utiliser comme attributs pour déduire notre prochain mouvement.
Il ne faut donc pas s'étonner qu'en 2020, à l'université chinoise du Zhejiang, une IA ait été conçue qui détecte ces schémas cachés avec une telle précision qu'elle a fini par battre 95 % des personnes auxquelles elle faisait face dans des jeux de pierre, de papier ou de ciseaux pour trois cents tours. Comme au Go ou aux échecs , le meilleur joueur de pierre, papier, ciseaux au monde est aussi une IA. Précisément parce qu’il apprend à détecter des schémas qui, pour la plupart d’entre nous, sont imperceptibles. Et un réseau de neurones utilise cette même capacité pour « lire dans nos pensées » et ainsi prédire quel contenu nous retiendra le plus longtemps, quel type de produit nous sommes le plus susceptibles d’acheter ou quelle phrase un candidat devrait dire pour obtenir notre soutien. Les intelligences artificielles sont particulièrement douées pour trouver nos vulnérabilités pour « lire notre service » tout comme Agassi lisait Becker en trouvant son point faible.
Et les IA résolvent tous les types de problèmes mieux que n’importe quel humain, car elles accèdent à des attributs efficaces pour le problème que les machines tentent de résoudre. Ceci est plus difficile pour nous en raison de la difficulté d’identifier les caractéristiques les plus pertinentes parmi tant de caractéristiques possibles. C'est le cas du service de Becker. Les données sont là, accessibles à tous, mais notre attention limitée fait que presque personne, à l'exception d'un génie du jeu, ne les remarque.
D’autres fois, il existe une restriction structurelle plus évidente. Nos appareils sensoriels ont des limites importantes, dont nous n'avons pas conscience. Prenons l'exemple de l'audition : l'audition humaine détecte des sons dont les fréquences sont comprises entre 20 et 20 000 Hz. Ainsi, une machine, comme certains animaux, peut entendre des choses que nous ne percevons pas. Nous avons également une limitation plus profonde : la réalité peut présenter des facettes dont nous ignorons totalement l’existence. Imaginons ceci : si nous étions tous sourds, comment saurions-nous l'existence du son ? Combien d’autres propriétés dans le monde nous manquent, simplement parce que nous ne disposons pas des capteurs nécessaires pour les détecter ? Combien de gestes subtils faisons-nous, que même nous ou ceux qui nous entourent ne remarquons pas, mais qu'un réseau artificiel sera capable de remarquer pour lire dans nos pensées ?