Je rebondit sur ce qu'a dit identifiant14:
"il ne faut pas confondre l'intelligence et l'efficacité"
C'est tout à fait vrai.
L'IA ne passe pas forcément par l'émulation ou la simulation du cerveau humain.
Il existe déjà à l'heure actuelle de nombreuses IA qui se basent sur des choses nettement plus simples que la simulation des neurones: automates cellulaires, logique floue, systèmes adaptatifs, recuit simulé, algorithmie génétique...
Prenons un exemple: une fourmi n'a pas vraiment d'intelligence propre, juste un ensemble de réflexes et comportement en quelque sorte pré-programmés.
Pourtant elles sont capables de construire des fourmilières, des galeries, assurer la ventilation, chercher de la nourriture, travailler en groupe, faire des ponts...
C'est ce genre d'intelligence qu'on retrouve de plus en plus, car elle est plus facile à mettre en œuvre. C'est beaucoup plus facile que de simuler des réseaux de neurones (ce qui nécessite une grosse puissance de calcul, et faire "apprendre" au réseau de neurone est assez délicat.)
Si vous êtes programmeur, vous pouvez vous essayer à des IA simples avec les automates cellulaires.
Exemple: Je m'étais amusé à faire des automates qui se déplacent et sont capables de transporter des pixels. Leur algo est codé en dur (Avancer, si bloc trouvé, le prend, tourner à gauche, avancer jusqu'à buter contre quelque chose, poser le bloc...).
Malgré les instructions simples, on voit émerger des comportement (les automates font des "tas" avec les pixels).
On peut essayer de faire varier les règles pour voir si d'autres comportements émergent. C'est assez amusant.
Tout ça pour expliquer que l'"intelligence" peut émerger d'algorithmes et de règles parfois surprenantes par leur simplicité.
Ceci dit, il est toujours facile d'établir des règles et de voir quels comportements émergent, mais il est beaucoup plus difficile de trouver les bonnes règles pour obtenir un comportement donné (faire des tas, trouver un chemin, etc.).
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