B2 · Episode 13 · 5:11

What Do We Mean by Artificial Intelligence?

This episode explores what 'artificial intelligence' actually means, highlighting how the term is vague, interpreted differently by different people, and often used as an umbrella label for everything from spell-checkers to hypothetical superintelligence.

Source:Sismique · License:CC BY 3.0

Transcript

  1. Ça, ça fait appel, et c'est ça la révolution du deep learning,

    This involves— and this is precisely the revolution of deep learning—

  2. vous allez voir que c'est pas vraiment compliqué,

    You’ll see that it’s actually not very complicated,

  3. ça fait appel à un concept mathématique ultra compliqué

    it relies on an extremely complex mathematical concept,

  4. que vous avez peut- être pas appris à l'école maternelle mais à l'école élémentaire,

    one you may not have learned in kindergarten, but likely did in elementary school,

  5. qui s'appelle la règle de dérivation des fonctions composées.

    namely, the chain rule for differentiation.

  6. Règle de dérivation d'une fonction composée, c'est vraiment simple.

    The chain rule for differentiation is truly simple.

  7. Série# IA, épisode 2,

    AI Series, Episode 2,

  8. qu'appelle- t- on intelligence artificielle?

    What is artificial intelligence?

  9. Générique. I think if this technology goes wrong, it can go quite wrong.

    Opening theme. If this technology goes wrong, it can go quite wrong.

  10. So I'm very excited about the future.

    So I'm very excited about the future.

  11. Hello, I'm here.

    Hello, I'm here.

  12. Vous n'êtes que des machines, une imitation de ce qui est vivant.

    You are nothing but machines—an imitation of living beings.

  13. C'est un modèle qui consiste à transformer de l'énergie en intelligence.

    It’s a model that transforms energy into intelligence.

  14. Vous n'êtes que des enfants.

    You’re merely children.

  15. Nous devons vous sauver de vous même.

    We must save you from yourselves.

  16. Nous nous sommes émerveillés de notre magnificence dès la venue au monde de Lia.

    We marveled at our own magnificence from the moment Lia was born.

  17. Un truc que j'aime faire en général quand je parle d'un sujet,

    When I talk about a topic, I usually like to start by doing one thing:

  18. c'est de commencer par essayer de le définir.

    trying to define it.

  19. C'est quoi l'intelligence artificielle?

    What is artificial intelligence?

  20. De quoi on parle au juste?

    Exactly what are we talking about?

  21. Parce que ces deux mots qu'on entend 50 fois par jour.

    Because these two words are heard about fifty times a day.

  22. En fait, presque personne ne les emploie pour désigner tout à fait la même chose.

    In fact, almost no one uses them to mean exactly the same thing.

  23. Faites le test autour de vous, pour votre voisin, LIA c'est ChatGPT,

    Try this test around you: for your neighbor, LIA is ChatGPT,

  24. l'appli à qui on parle et qui nous répond, qu'on a dans notre poche.

    the app in your pocket that you talk to and that replies to you.

  25. ou Claude de plus en plus.

    Or increasingly, Claude.

  26. Pour votre tante un peu geek, c'est l'algorithme qui choisit ses vidéos le soir ou

    For your slightly geeky aunt, it’s the algorithm that chooses her videos in the evening, or

  27. le filtre qui trie ses messages.

    the filter that sorts her messages.

  28. Pour votre garagiste accro à TikTok, c'est la voiture qui se gare toute seule.

    For your TikTok-addicted mechanic, it’s the car that parks itself.

  29. Pour votre neveu, ce sont des robots tueurs ou cette super intelligence à venir dont

    For your nephew, it’s killer robots—or this upcoming superintelligence—

  30. on nous promet qu'elle va soit nous sauver, soit nous remplacer,

    which people promise will either save us or replace us,

  31. parfois les deux, avant le déjeuner ou avant 2040 selon les humeurs.

    sometimes both—before lunch or before 2040, depending on mood.

  32. Même mot, même acronyme,

    Same word, same acronym,

  33. et à chaque fois une version différente.

    yet each time a different version.

  34. Et c'est pour ça qu'on a tant de mal à parler d'IA de manière claire.

    That’s why we struggle so much to talk about AI clearly.

  35. On croit parler de la même chose et on parle en réalité d'une dizaine de choses à la

    We think we’re talking about the same thing, but in reality we’re talking about a dozen things at once.

  36. fois. C'est un mot valise, une bonne grosse malle de voyage dans laquelle on fourre

    It’s a ‘portmanteau word’—a big, bulky suitcase—into which we cram

  37. tout, le correcteur d'orthographe et le successeur possible de l'humanité,

    everything: spell-checkers and possible successors to humanity,

  38. Siri ou Skynet.

    Siri—or Skynet.

  39. Et donc forcément, les débats partent souvent dans tous les sens.

    So naturally, debates often spiral out of control.

  40. Un terme piégé, donc, pourrait on dire.

    So it’s a trap-laden term, one might say.

  41. D'autant plus piégé que le mot intelligence est déjà lui même assez douteux.

    All the more so because the word ‘intelligence’ itself is already quite dubious.

  42. En tout cas, il est à contours variables et par ailleurs plutôt chargé.

    At the very least, its boundaries are fuzzy—and its connotations are heavy.

  43. Parce que l'intelligence, ça désigne pêle- mêle la mémoire, la logique,

    Because ‘intelligence’ loosely refers to memory, logic,

  44. le langage, la maîtrise du langage, l'intuition, pour certains le bon sens.

    language, mastery of language, intuition—and for some, common sense.

  45. Pour d'autres la créativité, ou le résultat simplement d'un test de QI,

    For others, it’s creativity—or simply the result of an IQ test,

  46. parfois la sagesse.

    sometimes wisdom.

  47. Bref, tout un, une sorte de grand buisson de choses différentes ramassées,

    In short, it’s a whole thicket—a jumble of diverse things—

  48. rassemblées sous une seule étiquette.

    gathered together under a single label.

  49. Et c'est le problème avec pas mal de mots, me direz- vous.

    You might say many words suffer from this problem.

  50. C'est sujet à interprétation.

    They’re all open to interpretation.

  51. Qu'est- ce qu'un nom après tout?

    After all, what is a noun?

  52. Si celle que nous appelons une rose portait un autre nom,

    If the flower we call a rose

  53. ne sentirait elle pas aussi bon?

    bore another name, wouldn’t it smell just as sweet?

  54. Merci Juliette.

    Thank you, Juliette.

  55. Donc sans le savoir, quand on accol cette étiquette d'intelligence à une machine,

    So, without realizing it, when we attach the label ‘intelligence’ to a machine,

  56. on lui prête beaucoup de choses.

    we are actually attributing many things to it.

  57. on attend d'elle qu'elle soit intelligente au sens plein, unifié,

    We expect it to be intelligent in the full, unified sense

  58. humain du terme, alors qu'elle est peut être seulement très douée pour une chose

    —the human meaning of the term—whereas it may simply excel at one very specific thing.

  59. très précise. En fait le mot nous fait espérer le mauvais objet,

    In fact, the word makes us hope for the wrong thing,

  60. et du coup il nous empêche de voir ce qu'elle est vraiment.

    and thus prevents us from seeing what it truly is.

  61. Et pour l'anecdote, il faut savoir que ce terme IA, il

    And as a fun fact, you should know that the term ‘AI’

  62. n'est pas tombé du ciel.

    didn’t fall from the sky.

  63. Il a été choisi par un homme, l'Américain John McCarthy.

    It was chosen by an American man, John McCarthy.

  64. One of a number of people who really independently came up with ideas of.

    One of several people who independently came up with related ideas.

  65. Artificial intelligence.

    Artificial intelligence.

  66. Au milieu des années 1950, McCarthy et quelques autres préparent un séminaire qui

    In the mid-1950s, McCarthy and a few others prepared a seminar

  67. restera fondateur à Dartmouth, aux États- Unis.

    that would become foundational at Dartmouth College in the United States.

  68. Et il leur faut un nom pour ce nouveau programme de recherche,

    They needed a name for this new research program,

  69. et c'est notre ami John qui tranche.

    and our friend John made the final decision.

  70. Ce sera artificial intelligence, intelligence artificielle.

    It would be ‘artificial intelligence.’

  71. Le terme est ambitieux, un peu provocateur, et il a tout de suite fait débat.

    The term is ambitious, somewhat provocative, and immediately sparked debate.

  72. Mais il claque, il sonne bien, il fait rêver,

    Yet it’s catchy, sounds great, and inspires dreams,

  73. il attire l'attention, et plus important donc,

    grabs attention—and, even more importantly,

  74. il attire aussi les financements. Soixante dix ans plus tard,

    also attracts funding. Seventy years later,

  75. on traîne toujours ce baptême avec sa promesse et son malentendu attachés l'un à

    we still carry this name, along with its promise and its misunderstanding,

  76. l'autre. Quelques années avant ça,

    forever intertwined. A few years earlier,

  77. le mathématicien Alan Turing avait déjà posé une question qui nous obsède encore:

    mathematician Alan Turing had already posed a question that still haunts us:

  78. les machines peuvent elles penser?

    Can machines think?

  79. Mais, malin qu'il était, Alan,

    But Alan was clever,

  80. il avait aussitôt contourné le sujet.

    so he immediately sidestepped the subject.

  81. Plutôt que de se perdre dans une définition du mot pensée, ce qui avouons- le,

    Instead of getting lost in defining the word 'thought'—let’s admit it,

  82. est un cauchemar philosophique sans fond,

    this is an endless philosophical nightmare.

  83. il propose ce qu'on appellera plus tard le test de Turing, qui est

    He proposed what would later be called the Turing Test,

  84. une sorte en fait de jeu d'imitation.

    which is, in fact, a kind of imitation game.

  85. Donc concrètement, c'est quoi?

    So, concretely, what is it?