AI@50, officiellement connu sous le nom de Dartmouth Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years, était une conférence tenue du 13 au 15 juillet 2006 au Dartmouth College à Hanover, dans le New Hampshire. Organisée par le philosophe James H. Moor, l'événement marquait le 50e anniversaire de l'atelier de Dartmouth de 1956, largement considéré comme le moment fondateur de l'intelligence artificielle en tant que discipline de recherche distincte. La conférence a réuni des chercheurs de premier plan pour évaluer les progrès de l'IA au cours de son premier demi-siècle et pour tracer les défis et les percées futures.
Cinq des dix participants originaux de l'atelier de Dartmouth de 1956 étaient présents à AI@50 : Marvin Minsky, Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More et John McCarthy. Leur participation a fourni un lien direct entre les origines du domaine et son état contemporain. La conférence a été sponsorisée par le Dartmouth College, General Electric et la Frederick Whittemore Foundation. Une subvention de 200 000 $ de la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), attribuée à George Cybenko, exigeait un rapport des actes qui analyserait les progrès sur les défis originaux de l'IA, documenterait les points de vue des participants sur les défis futurs de recherche et de développement, et relierait ces défis aux tendances dans des domaines connexes tels que la théorie du contrôle, le traitement du signal, la théorie de l'information, les statistiques et la théorie de l'optimisation. Moor, en tant que directeur de la conférence, a publié un rapport de synthèse dans AI Magazine.
Contexte historique
L'atelier de Dartmouth de 1956, organisé par John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon, est couramment cité comme le berceau de l'IA. Sur une période de six semaines, les participants ont exploré des sujets tels que les réseaux neuronaux, la résolution de problèmes et la créativité, posant les bases de décennies de recherche. En 2006, l'IA avait évolué à travers des périodes d'optimisme, de coupes budgétaires (les soi-disant « hivers de l'IA ») et de résurgences motivées par les avancées en apprentissage automatique, en réseaux neuronaux et par une puissance de calcul accrue. AI@50 cherchait à réfléchir sur cette trajectoire et à envisager les cinquante prochaines années.
Programme et thèmes de la conférence
La conférence était structurée en sessions thématiques, chacune comportant des présentations de chercheurs éminents. Le programme couvrait un large éventail de sujets, des fondements philosophiques de la pensée aux applications pratiques dans la vision, le langage et les jeux.
IA : passé, présent, futur
John McCarthy, pionnier du domaine, a prononcé une conférence intitulée « What Was Expected, What We Did, and AI Today », réfléchissant à l'écart entre les attentes initiales et les réalisations réelles. Marvin Minsky a présenté « The Emotion Machine », discutant de son livre alors récent sur la manière dont les émotions et le sens commun pourraient être intégrés dans les systèmes d'IA.
Le futur modèle de la pensée
Ron Brachman et Hector Levesque ont abordé « A Large Part of Human Thought », se concentrant sur la représentation des connaissances et le raisonnement. David Mumford, mathématicien, a posé la question « What is the Right Model for 'Thought'? », explorant les liens entre statistiques et cognition. Stuart Russell a discuté de « The Approach of Modern AI », mettant l'accent sur les méthodes probabilistes et la prise de décision rationnelle.
L'avenir des modèles de réseaux
Geoffrey Hinton et Simon Osindero ont présenté « From Pandemonium to Graphical Models and Back Again », retraçant l'évolution des idées connexionnistes. Rick Granger a parlé de « From Brain Circuits to Mind Manufacture », reliant les neurosciences à la conception de l'IA.
L'avenir de l'apprentissage et de la recherche
Oliver Selfridge, l'un des participants originaux de Dartmouth, a discuté de « Learning and Education for Software: New Approaches in Machine Learning ». Ray Solomonoff, un autre participant original, a présenté « Machine Learning - Past and Future », réfléchissant à son travail fondateur en probabilité algorithmique. Leslie Pack Kaelbling a parlé de « Learning to be Intelligent », et Peter Norvig, alors directeur de la recherche chez Google, a donné une conférence intitulée « Web Search as a Product of and Catalyst for AI », soulignant la relation symbiotique entre les moteurs de recherche et la recherche en IA.
L'avenir de l'IA
Rod Brooks, connu pour son travail en robotique, a présenté « Intelligence and Bodies », plaidant pour l'importance de l'incarnation. Nils Nilsson a présenté « Routes to the Summit », décrivant les chemins vers une IA de niveau humain. Eric Horvitz a discuté de « In Pursuit of Artificial Intelligence: Reflections on Challenges and Trajectories », s'appuyant sur son expérience chez Microsoft Research.
L'avenir de la vision
Eric Grimson a parlé de « Intelligent Medical Image Analysis: Computer Assisted Surgery and Disease Monitoring », présentant des applications dans le domaine de la santé. Takeo Kanade a présenté « Artificial Intelligence Vision: Progress and Non-Progress », évaluant à la fois les succès et les difficultés persistantes. Terry Sejnowski a donné « A Critique of Pure Vision », remettant en question la suffisance des approches uniquement basées sur la vision.
L'avenir du raisonnement
Alan Bundy a abordé « Constructing, Selecting and Repairing Representations of Knowledge », se concentrant sur le raisonnement automatisé. Edwina Rissland a discuté de « The Exquisite Centrality of Examples », mettant l'accent sur le raisonnement à base de cas. Bart Selman a parlé de « The Challenge and Promise of Automated Reasoning », soulignant les avancées dans les solveurs SAT et leur impact.
L'avenir du langage et de la cognition
Trenchard More, un autre participant original de Dartmouth, a présenté « The Birth of Array Theory and Nial », discutant de son travail sur la programmation basée sur les tableaux. Eugene Charniak a donné une conférence intitulée « Why Natural Language Processing is Now Statistical Natural Language Processing », reflétant le virage du domaine vers les méthodes probabilistes. Pat Langley a discuté de « Intelligent Behavior in Humans and Machines », plaidant pour la recherche sur les systèmes cognitifs.
L'avenir de l'avenir
Ray Kurzweil a présenté « Why We Can Be Confident of Turing Test Capability Within a Quarter Century », prédisant des progrès rapides vers une IA de niveau humain. George Cybenko a présenté « The Future Trajectory of AI », et Charles J. Holland a offert « DARPA's Perspective », décrivant les priorités de recherche de l'agence.
IA et jeux
Jonathan Schaeffer, connu pour son travail sur le programme de dames Chinook, a parlé de « Games as a Test-bed for Artificial Intelligence Research ». Danny Kopec a discuté de « Chess and AI », et Shay Bushinsky a présenté « Principle Positions in Deep Junior's Development », détaillant le programme d'échecs qui a fait match nul contre le champion du monde Garry Kasparov en 2003.
Interactions futures avec les machines intelligentes
Daniela Rus, désormais leader en robotique, a présenté « Making Bodies Smart », discutant des robots modulaires. Sherry Turkle a donné « From Building Intelligences to Nurturing Sensibilities », explorant les dimensions psychologiques et sociales de l'interaction homme-machine.
Articles soumis sélectionnés
La conférence comprenait également des sessions pour les articles soumis. Dans « Future Strategies for AI », J. Storrs Hall a présenté « Self-improving AI: An Analysis », Selmer Bringsjord a offert « The Logicist Manifesto », Vincent C. Müller a demandé « Is There a Future for AI Without Representation? », et Kristinn R. Thórisson a discuté de « Integrated A.I. Systems ». Dans « Future Possibilities for AI », Eric Steinhart a présenté « Survival as a Digital Ghost », Colin T. A. Schmidt a demandé « Did You Leave That 'Contraption' Alone With Your Little Sister? », Michael Anderson et Susan Leigh Anderson ont discuté de « The Status of Machine Ethics », et Marcello Guarini a abordé « Computation, Coherence, and Ethical Reasoning ».
Importance et héritage
AI@50 a servi de réflexion marquante sur l'état de l'IA. La présence de cinq participants originaux de Dartmouth a souligné l'histoire relativement courte mais mouvementée du domaine. L'accent mis par la conférence sur les défis futurs, notamment la nécessité de percées dans le raisonnement, l'apprentissage et l'interaction, a anticipé de nombreux développements ultérieurs, tels que l'essor du deep learning et des grands modèles de langage. Le rapport financé par la DARPA a contribué aux discussions en cours sur la trajectoire de l'IA et sa relation avec d'autres disciplines scientifiques.
Les vidéos des conférences ont été mises en ligne, et le site officiel de la conférence a préservé le programme et les résumés. Le rapport de synthèse de Moor dans AI Magazine reste une référence clé pour les historiens de l'IA. La conférence est souvent citée dans les rétrospectives comme un moment où la communauté a fait le point sur ses réalisations et tracé une voie pour l'avenir.
Références
- Moor, James. « The Dartmouth College Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years. » AI Magazine 27:4 (2006) : 87-91.
- Site officiel de la conférence : Dartmouth Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years.
- Norvig, Peter. « Pictures from AI@50. » Photographies des présentateurs de la conférence.