Les ordinateurs battent les humains aux échecs. Ils résolvent des équations en un instant. Pourtant, ils trébuchent sur un caillou. Ce contraste définit le paradoxe de Moravec.
Ce principe montre que les tâches simples pour nous sont dures pour les machines. À l’inverse, les défis abstraits leur sont accessibles.
Origines du paradoxe
Le roboticien Hans Moravec a formulé ce principe dans les années 1980. Il a observé une inversion claire.
Les machines excellent en calcul pur. Mais elles peinent en perception réelle. Le paradoxe de Moravec naît de cette observation.
Ce qui est facile pour les machines
Les machines aiment les règles fixes. Elles suivent des algorithmes précis. Voici ce qui leur réussit :
- les calculs mathématiques massifs ;
- les jeux de stratégie comme les échecs ;
- l’optimisation de données volumineuses ;
- les simulations logiques déterministes.
Tout repose sur des étapes séquentielles. Aucune ambiguïté n’existe. La puissance brute suffit. Pas d’intuition requise. Donc, elles progressent vite dans ces domaines.
Ce qui est dur pour les machines
Les tâches humaines basiques demandent des sens. Elles exigent une adaptation constante. Voici les obstacles majeurs :
- le traitement en temps réel de multiples capteurs ;
- la gestion de la variabilité du monde physique ;
- l’intégration de données visuelles, auditives et tactiles ;
- la prédiction d’objets en mouvement imprévisible.
Chaque point crée une complexité exponentielle. Un délai infime provoque une chute. Une ombre fausse une reconnaissance.
Parce que le monde change sans cesse, les machines doivent recalculer en permanence.
Raisons évolutives
L’évolution humaine a priorisé la survie. Elle a optimisé les réflexes sensoriels. Marcher est instinctif. Voir un danger est immédiat. Ces circuits sont anciens. Ils consomment peu d’énergie consciente. Donc, nous les exécutons sans effort.
Les machines n’ont pas cette histoire. Elles doivent tout coder explicitement. Chaque ajustement demande des lignes de programme. L’énergie dépensée est énorme. Mais elles n’ont pas d’instinct inné.
Conséquences techniques
Programmer la logique est linéaire. On ajoute des règles. On augmente la mémoire. La scalabilité est simple. Donc, les progrès sont rapides.
Programmer la perception est non linéaire. On collecte des téraoctets de données. On entraîne des modèles profonds. Une situation nouvelle casse tout. Parce que chaque cas est unique, la généralisation reste fragile.
Implications pour l’IA future
Le paradoxe de Moravec guide les choix. On automatise d’abord la logique. On hybride ensuite avec l’humain pour la perception.
Les robots domestiques restent limités. Mais les systèmes d’analyse explosent. Donc, l’avenir repose sur la complémentarité.
En résumé
Le paradoxe de Moravec illustre un contraste :
- les tâches abstraites sont faciles pour les machines grâce à leur logique séquentielle;
- les tâches sensorielles sont dures en raison du traitement en temps réel, de la variabilité et de l’intégration multisensorielle.
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