Olessia Kirtchik, “The Soviet scientific programme on AI: if a machine cannot ‘think’, can it ‘control’?”, Published online by Cambridge University Press: 07 August 2023, BJHS Themes, Vol. 8, Histories of Artificial Intelligence: A Genealogy of Power, 2023, p. 111-125, doi: 10.1017/bjt.2023.4.
Cet article d’Olessia Kirtchik (CIS-CNRS) fait partie d’un numéro de BJHS Themes intitulé Histories of Artificial Intelligence: A Genealogy of Power, publié par Cambridge University Press et disponible en accès ouvert.
Résumé
Cet article analyse le développement intellectuel et institutionnel du programme de recherche sur l’intelligence artificielle (IA) au sein de l’Académie soviétique des sciences des années 1970 aux années 1980. En considérant les lieux et les idées qui sous-tendent ce programme, Olessia Kirtchik contextualise ses objectifs et ses projets dans le cadre d’un mouvement technoscientifique plus vaste visant à rationaliser la gouvernance soviétique, et dévoile les présupposés épistémologiques et culturels partagés par ses participants. En retraçant leurs origines aux débats qui ont accompagné l’introduction de la cybernétique dans la vie intellectuelle et politique soviétique dans les années 1950 et au début des années 1960, Olessia Kirtchik montre comment les conceptions soviétiques des « machines pensantes » ont interagi avec le matérialisme dialectique et les imaginaires socio-techniques communistes de gouvernance et de contrôle. Le programme de « gestion situationnelle » développé par Dmitry Pospelov aide à expliquer la conception qui en résulte de l’IA comme système de contrôle visant à résoudre des tâches complexes qui ne peuvent pas être entièrement formalisées et nécessitent donc de nouvelles méthodes de modélisation pour représenter des situations du monde réel. Cette orientation spécifique peut être comprise, d’une part, comme un programme de recherche rivalisant avec l’analyse des systèmes et la cybernétique économique pour rationaliser la gestion soviétique, et, d’autre part, comme un domaine tentant de se démarquer d’une approche purement statistique ou mathématique de la modélisation des processus cognitifs.