Vous avez dit "intelligence" ?

Pour le peu que j’en sais, il n’y a pas de consensus sur ce qu’est l’intelligence.

Idem. 

Il me semble qu’il existe des définitions pour « intelligence artificielle » par contre. 

Il y a deux ans j'ai suivi un cours en ligne sur les réseaux de neurones et un des premiers exos à faire était le classique "reconnaître si l'image est celle d'un chat". La base de données d'images pour l'entraînement était déjà fournie. À la fin ça avait l'air de marcher plutôt bien compte tenu du fait que le réseau avait une architecture plutôt simple et que les images pour l'entraînement n'étaient pas extrêmement variées.

Par contre un jour je lui ai filé l'image d'un chien (stupidement il ne m'était pas venu à l'esprit de faire ce test) et là il m'a dit que c'était un chat...

On se rend vite compte que le mot "intelligence artificielle" est aguicheur. L'importance de l'échantillon des données pour l'entraînement est fondamentale (je n'avais pas de chiens dans les images d'entraînement). Ceci dit les résultats obtenus ces dernières années avec les réseaux de neurones sont quand même impressionnants.

Une chose est sûre c'est que les robots sont loin d'être aussi intelligents que Franck Ribéry.

Un jeune enfant fait aussi la confusion. Si par exemple la première fois qu'on lui montre un quadrupède en le nommant il s'agit d'un chat, l'enfant va montrer d'autres chats en répétant le mot "chat", puis lorsqu'ensuite il voit un chien, il va aussi le montrer en disant "chat" (sauf si on lui a appris le mot "chien" entre-temps).

@Fin de partie pour la détection d'objets je crois que les réseaux de neurones ont dépassé les êtres humains. L'architecture utilisée pour ce type de travail est la CNN (convolutional neuronal network) et oui c'est en gros des produits de convolution qu'ils font. En entrée tu lui donnes trois matrices de nombres correspondant aux valeurs des pixels de ton image (trois car 3 couleurs : RGB) et en sortie il te sort un nombre compris entre 0 et 1 qu'on peut interpréter comme "la probabilité" d'avoir un chat par exemple.

Je ne vais pas expliquer dans les détails le fonctionnement des CNN (je devrais me replonger dans mes notes... et de toute façon trop long à écrire ici) mais au niveau math c'est élémentaire.

Au cas où ça intéresse quelqu'un le cours que j'avais suivi est celui-ci (anglais sous-titré français mais pas toujours). Il est gratuit si on ne désire pas de certification. Il permet vraiment de se faire une bonne idée des connaissances de base et même un peu plus du deep-learning. De plus le prof est assez connu dans le domaine https://fr.wikipedia.org/wiki/Andrew_Ng.

Pour ce qui est des mathématiques des réseaux de neurones voici un bouquin en téléchargement libre que j'avais trouvé à l'époque : https://exo7math.github.io/deepmath-exo7/livre-deepmath.pdf

Sur l'intelligence elle-même, s'il n'y a pas effectivement de consensus, il y a quand même une tendance à considérer que c'est quelque chose qui permet de s'adapter à des situations de vie, et pour ce qui nous concerne, puisque nous sommes l’espèce prédatrice la plus aboutie, une bonne partie de ce que nous sommes en découle.
Ainsi l'hypothèse de l'émergence de l'écriture, qui est sans doute le fait le plus marquant de l'humanité tardive puisqu'elle permet l'archivage et la réutilisation d'énormes quantités de connaissances, serait liée à notre capacité à identifier l'empreinte au sol des proies à pister.
Je prends cet exemple car il est assez comparable aux problèmes de classification qui constituent une bonne partie de l'IA actuelle.

"L’intelligence c’est la clarté dans l’explication, la simplicité du langage, la fermeté dans l’expression" c'est sûr, il n'y a qu'à lire les grands précurseurs dans le texte pour s'en convaincre, spécialement en maths ...   
Toutes ces qualités n'ont strictement rien à voir avec l'intelligence créatrice, par contre, pour des savoirs assurés elles sont importantes pour la pédagogie et donc à la transmission.