Le schéma d'objection
Le chapitre 8 s'ouvre en plein débat. Hamming a présenté des exemples de capacité des machines. Les étudiants & les collègues soulèvent continuellement les mêmes objections. Il les énumère & offre des réfutations.
Objection 1 : « Je ne veux pas que les machines contrôlent ma vie. »
Réfutation de Hamming : vous acceptez déjà cela. Les feux de circulation contrôlent vos mouvements. Les stimulateurs cardiaques gouvernent votre rythme cardiaque. L'objection prouve trop : si elle était valide, vous refuseriez tout contrôle de machine existant. Ce n'est pas le cas. Donc la question n'est pas si les machines contrôlent votre vie — elles le font déjà — mais quels contrôles de machines sont bons & lesquels ne le sont pas.
Objection 2 : « Les machines ne pourront jamais faire ce que les humains peuvent faire. »
Réfutation de Hamming : les machines font déjà des choses qu'aucun humain ne peut faire. Contrôle de la stabilité des aéronefs milliseconde par milliseconde, stockage de données sans erreur à l'échelle du pétaoctet, traduction simultanée de langues. L'objection est manifestement fausse dans sa forme forte. Dans sa forme faible (« les machines ne peuvent pas faire tout ce que les humains peuvent faire »), elle est trivialement vraie mais inutile.
Objection 3 : Les experts affirment que les machines ne pourront jamais concurrencer dans leur domaine.
Observation de Hamming : les experts défendent constamment la supériorité humaine dans leurs domaines tout en ignorant l'inventaire complet des avantages des machines. Il énumère : économie, vitesse, précision, fiabilité, contrôle rapide, absence d'ennui, bande passante, facilité de réentraînement, environnements hostiles, pas de problèmes de personnel. Les experts rejettent la liste sans l'examiner.
Analyse du schéma d'objection
Hamming remarque un schéma structurel dans la façon dont les gens résistent aux arguments sur les capacités des machines. Ils sélectionnent un supposé avantage humain & le défendent, tout en refusant d'examiner la liste comparative des avantages des machines.
Sa prescription : au lieu de défendre la supériorité humaine, cherchez les endroits où les machines peuvent améliorer les choses. La combinaison de l'humain & de la machine surpasse les deux.
Ce que le débat signifie vraiment pour votre travail
Hamming conclut la séquence de trois chapitres sur le raisonnement des machines par un virage tranchant : « En tout cas, quelle est la pertinence de ces supposées différences pour votre carrière ? »
C'est la question que la plupart des gens évitent. Le débat philosophique sur la question de savoir si les machines « pensent vraiment » est divertissant mais professionnel-irrélevant pour la plupart des praticiens. La question pratiquement importante est plus étroite & plus tranchante : dans votre domaine spécifique, dans le travail que vous faites réellement, où la frontière humain-machine se situe-t-elle actuellement, & à quelle vitesse bouge-t-elle ?
Observation de Hamming : les gens résistent à penser clairement à ce sujet, dans les deux directions. Ceux qui croient que les machines ne peuvent pas faire leur travail ne parviennent pas à adopter des outils qui multiplieraient leur efficacité. Ceux qui supposent que les machines prendront leur travail négligent de développer le jugement non-routinier qui rend leur travail irremplaçable.
Sa prescription est directe : « Réfléchissez plus attentivement aux sujets difficiles de la pensée des machines & de leur vision de leur avenir personnel. » Articulerez votre position, puis examinez-la avec des contre-arguments, d'avant en arrière, jusqu'à ce que vous sachiez ce que vous croyez & pourquoi.
Pourquoi l'espace n-dimensionnel vient ensuite
Hamming conclut les chapitres sur le raisonnement des machines & pivote vers la géométrie n-dimensionnelle. La connexion n'est pas arbitraire.
Les problèmes de conception — & les problèmes de raisonnement des machines — prennent place dans des espaces haute-dimensionnalité. Chaque paramètre indépendant ajoute une dimension. Une conception de pont peut avoir des dizaines de paramètres : propriétés des matériaux, dimensions de la section transversale, hypothèses de charge, facteurs de sécurité. L'espace de conception est 50-dimensionnel. L'espace de tous les modèles d'apprentissage automatique possibles a beaucoup plus de dimensions.
Réflexion de Hamming : quand il a regardé en arrière les grands projets d'ingénierie après 30 ans, il a remarqué qu'ils avaient tous une structure commune. « Les problèmes de conception se déroulaient tous dans un espace de n-dimensions, où n est le nombre de paramètres indépendants. » Comprendre la géométrie haute-dimensionnalité n'est pas optionnel ; c'est la condition préalable à la pensée claire sur toute conception complexe.
La surprise des dimensions hautes
Les intuitions basse-dimensionnalité se cassent dans les dimensions hautes. Observation de la marche aléatoire de Hamming : en trois dimensions, un marcheur aléatoire ne retourne presque jamais à l'origine. En deux dimensions, un marcheur aléatoire revient avec probabilité 1. Cette différence a des implications directes pour la façon dont vous rencontrez & rencontrez à nouveau les gens, les idées, & les problèmes — selon la dimensionnalité de l'espace dans lequel vous opérez.