Intelligence générale artificielle : une histoire de renforcement des capacités avec prudence

Nous vivons dans le l'ère de l'intelligence artificielle, la taille du marché mondial de l'IA étant déjà dépassée US $ 240 milliards et on estime désormais qu'elle dépassera les 730 milliards de dollars américains d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel supérieur à 17 %. 

Parmi tout le brouhaha autour de l’IA, un paradigme qui a retenu l’attention de tous est l’AGI, l’intelligence artificielle générale. 

Mais de quoi s'agit-il ? Pourquoi tout le monde en parle, et pourquoi la communauté scientifique et technologique s'attache-t-elle tant à observer chaque étape de ce phénomène ? Approfondissons le sujet pour mieux comprendre. 

Mais avant de passer directement à l’intelligence artificielle générale, essayons de comprendre ce qu’implique l’intelligence générale.

Définir les contours du renseignement général

L'intelligence générale implique la capacité d'atteindre divers objectifs et d'effectuer diverses tâches dans des contextes et environnements différents. Les systèmes dits « généralement intelligents » doivent : 

• Gérer des problèmes et des situations sensiblement différents de ce qui pourrait être anticipé
• Être capable de généraliser les connaissances acquises pour les transférer d'un contexte problématique à d'autres. 

La communauté scientifique s’attend également à ce que diverses intelligences générales du monde réel partagent certaines propriétés communes sans être vraiment sûre de ce que pourraient être ces propriétés. 

Le principe de l’intelligence générale artificielle découle de ces caractéristiques de l’intelligence générale et tente d’aller au-delà de celles-ci. 

L’hypothèse fondamentale de l’AGI

L'hypothèse a obtenu sa première articulation officielle dans un papier intitulé « Intelligence générale artificielle : concept, état de l'art et perspectives d'avenir », publié dans le Journal of Artificial General Intelligence par Ben Goertzel. L’hypothèse disait ce qui suit : 

« La création et l’étude d’une intelligence synthétique ayant une portée suffisamment large (par exemple au niveau humain) et une forte capacité de généralisation sont fondamentalement différentes qualitativement de la création et de l’étude d’une intelligence synthétique ayant une portée nettement plus étroite et une capacité de généralisation plus faible. »

Pour étoffer ses caractéristiques, l’AGI aura une portée suffisamment large et aura une forte capacité de généralisation. 

Dans un mode plus populiste d’écriture et d’explication des choses scientifiques, l’AGI est un courant de recherche théorique sur l’IA visant à développer une IA avec un niveau humain de fonction cognitive, qui inclut la capacité d’auto-apprentissage. 

De nombreux chercheurs estiment qu’il est pratiquement impossible d’élever l’IA à un « niveau humain de fonction cognitive ». Cependant, il est certain qu’elle est considérée comme un mode d’IA plus puissant que les IA faibles ou plus étroites que nous avons vues jusqu’à présent. 

L’intelligence générale artificielle comme « IA forte »

D’après IBM, « L’intelligence artificielle (IA) forte, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générale (AGI) ou IA générale, est une forme théorique d’IA utilisée pour décrire un certain état d’esprit de développement de l’IA. Si les chercheurs parviennent à développer une IA forte, la machine nécessiterait une intelligence égale à celle des humains ; il aurait une conscience consciente d’elle-même, capable de résoudre des problèmes, d’apprendre et de planifier l’avenir.

Une IA forte fonctionnerait essentiellement comme un être humain au niveau cognitif. Il commencera comme un enfant, apprendra grâce à ses contributions et à ses expériences, et progressera dans ses capacités pour finalement devenir une machine si intelligente qu'elle ne peut être distinguée du cerveau humain. 

Sur le plan fonctionnel, une IA forte serait différente d’une IA étroite ou faible par sa capacité à gérer le nombre et la diversité des tâches. 

Pour mettre cette distinction en perspective, l’IA faible ou étroite se concentre sur l’exécution d’une tâche répétitive, tandis que l’IA forte peut effectuer plusieurs tâches simultanément. Plus important encore, alors que l’IA faible ou étroite dépendra toujours des apports humains, l’AGI ou l’IA forte, une fois terminées les phases initiales de croissance et d’apprentissage, ne dépendront plus des instructions venant des humains. Cela générera une conscience ressemblant aux humains plutôt que de la simuler. 

Avec toutes ces compréhensions servant de fondement théorique à l’AGI, la question est de savoir comment l’aborder, surtout lorsque les chercheurs affirment qu’une AGI idéale ne pourra jamais être atteinte.  Il existe quatre grandes approches de l'AGI : symbolique, émergentiste, hybride et universaliste. 

L’approche symbolique de l’AGI : Cette approche suppose que les esprits existent principalement pour manipuler des symboles représentant différents aspects du monde ou eux-mêmes. Cela suppose également qu'un système de symboles physiques a la capacité d'entrer, de sortir, de stocker et de modifier des entités symboliques et, par conséquent, peut déclencher des actions exécutables appropriées pour atteindre l'objectif final. 

Par conséquent, l’architecture cognitive symbolique s’articule autour du concept de « mémoire de travail » qui s’appuierait sur la mémoire à long terme selon les besoins et utiliserait un contrôle centralisé sur la perception, la cognition et l’action. 

L’approche émergentiste de l’AGI : L’approche émergentiste de l’AGI suppose que les capacités de traitement des symboles abstraits émergeraient de dynamiques sous-symboliques de niveau inférieur. En termes plus simples, cette approche de l’AGI consiste à considérer le cerveau humain comme un ensemble d’éléments simples qui peuvent s’auto-organiser de manière complexe, si nécessaire. 

L'approche hybride de l'AGI : L’approche hybride de l’AGI a pour philosophie directrice le phénomène « le tout est plus grand que la somme des parties ». Elle veut répondre à la fois aux forces et aux faiblesses des approches symbolique et émergentiste à travers une architecture intégrative et hybride combinant des sous-systèmes fonctionnant selon les deux paradigmes. 

La combinaison peut être celle d'un sous-système symbolique avec un grand système sous-symbolique ou une population de petits agents, chacun étant de nature à la fois symbolique et sous-symbolique. 

L’approche universaliste de l’AGI : L’approche universaliste de l’AGI commence par des algorithmes qui ont le pouvoir de produire une intelligence générale extrêmement puissante s’ils sont dotés d’une puissance de calcul massive et irréaliste. L’objectif est de les réduire à terme en les faisant s’adapter au travail en utilisant des ressources informatiques réalisables. 

Bien que toutes ces approches aient évolué avec la recherche autour du paradigme progressant à un rythme constant, de nombreuses organisations technologiques ont élaboré des solutions pratiques autour de l'AGI. Le plus connu d’entre eux est Open AI.

Entreprises leaders travaillant sur l’AGI

1. Ouvrir AI

OpenAI, surtout connu pour sa solution ChatGPT, a une vision centrée sur l'AGI. Dans un blog récents Publié le 24 février 2023, l'entreprise a présenté ses plans sans ambiguïté. Elle a déclaré que sa mission était de « garantir que l'intelligence artificielle générale – des systèmes d'IA généralement plus intelligents que les humains – profite à toute l'humanité ». 

L'entreprise a déclaré qu'à mesure que ses systèmes se rapprochent de l'AGI, elle devenait de plus en plus prudente quant à la création et au déploiement de ses modèles. À titre d'exemple, elle a cité le déploiement d'InstructGPT et de ChatGPT. 

Qu'est-ce que ChatGPT ?

Créé par Open AI et lancé le 30 novembre 2022, ChatGPT est essentiellement un outil de traitement du langage naturel piloté par l'IA qui permet des conversations de type humain avec le chatbot. Non seulement il peut répondre aux questions, mais il peut également aider à rédiger des e-mails, des essais, des codes, etc. 

Cliquez ici pour la liste des cinq meilleures extensions ChatGPT.

Qu’est-ce qu’Instruct GPT ?

Instruct GPT, un terme inventé par Open AI, est un modèle de langage avancé basé sur l'IA qui peut suivre les instructions données dans une invite de texte. Ses capacités avancées de compréhension des exigences basées sur le texte et de génération de réponses textuelles en font un outil puissant pour une multitude d'objectifs basés sur les services et le contenu. 

Ouvrir AI Chat GPT en chiffres

Selon le derniers numéros disponibles, ChatGPT par OpenAI a plus de 100 millions membres actifs hebdomadaires. Des rapports publiés le 12 octobre 2023 indiquent qu'OpenAI générait des revenus à un rythme de 1.3 milliard de dollars par an, soit plus de 100 millions de dollars par mois, soit 30 % de plus que ses chiffres de l'été 2023. 

Remaniement organisationnel de l’IA ouverte

Cependant, OpenAI a récemment fait la une de l'actualité en raison de son remaniement organisationnel qui a fait sensation dans la communauté technologique et des investisseurs technologiques du monde entier. Le conseil d'administration avait décidé d'évincer son PDG, Sam Altman, pour ne pas avoir été « toujours franc » dans ses communications. Cependant, cinq jours après son limogeage soudain, le conseil d'administration a décidé de ramener Altman à son ancien poste. 

Selon certaines informations, tous les membres du personnel d'Open AI auraient cosigné une lettre indiquant qu'ils envisageraient de démissionner si M. Altman n'était pas réintégré à son poste précédent. L'un des membres du conseil d'administration responsables du limogeage de Sam Altman, Ilya Sutskever, directeur scientifique d'Open AI, a écrit sur son pseudonyme : Abonnement: « Je regrette profondément ma participation aux décisions du conseil d'administration. Je n'ai jamais eu l'intention de nuire à OpenAI. J'apprécie tout ce que nous avons construit ensemble et je ferai tout mon possible pour réunifier l'entreprise. »

Avec le retour de M. Altman au poste de PDG d’Open AI, la controverse semble être devenue une chose du passé. 

Bien qu'OpenAI ait été le plus important pour gagner du terrain et attirer l'attention dans l'espace AGI, d'autres acteurs existent depuis longtemps. DeepMind est l’un de ces acteurs qui travaille depuis 2010.

2. DeepMind

DeepMind's L'objectif officiel à long terme est de « résoudre les problèmes d'intelligence en développant des systèmes de résolution de problèmes plus généraux et plus performants, connus sous le nom d'intelligence artificielle générale ». L'entreprise s'est associée à Google en 2014. 

Le principe de fonctionnement de DeepMind a toujours été de faire progresser la science au profit de l’humanité. À ce titre, il souhaite tirer parti de l’intelligence artificielle pour répondre aux besoins et aux attentes de la société. 

Ce qui peut être considéré comme le succès obtenu par DeepMind jusqu'à présent, c'est que ses programmes ont appris à diagnostiquer les maladies oculaires aussi efficacement que les meilleurs médecins du monde, ont économisé 30 % de l'énergie utilisée pour maintenir les centres de données au frais, ont prédit les formes tridimensionnelles complexes des protéines, révolutionnant ainsi la manière dont l'industrie pharmaceutique progresse. 

Selon disponible données,, DeepMind n'avait levé qu'une seule levée de fonds le 1er février 2011, avant de collaborer avec Google. Les investisseurs étaient Founders Fund et Horizons Ventures. Le financement valait US 50 millions de dollars apparemment. 

3. Expert

Un autre acteur émergent dans le domaine de l’AGI est Adept. En mars 2023, la startup âgée d’à peine un an et comptant seulement 25 employés a levé 350 millions de dollars de capital-risque. Il des fonds levés en démontrant une version rudimentaire d'un assistant numérique. 

Adept a étudié comment les humains utilisent les ordinateurs pour créer un modèle d'IA capable de transformer une commande textuelle en un ensemble d'actions. Le cycle de financement s'est achevé avec une valorisation post-monétaire de 1 milliard de dollars américains. 

Selon David Luan, co-fondateur d'Adept, la société souhaite construire le même modèle informatique en suivant la manière dont un synthétiseur permet à un musicien de jouer les sons de nombreux instruments sans avoir à apprendre à jouer de l'instrument d'origine. 

AGI : le chemin à parcourir

Les avis divergent quant au potentiel de l'IAG. Certains estiment que l'IAG pourrait avoir des conséquences dangereuses pour l'humanité, tandis que d'autres estiment qu'elle ne serait pas en mesure d'atteindre les objectifs escomptés. 

Selon Diego Klabjan, professeur à l'Université Northwestern et directeur fondateur du programme de maîtrise en sciences analytiques de l'école :

Le cerveau humain est composé de milliards de neurones connectés de manière fascinante et complexe, et la technologie de pointe actuelle se résume à des connexions simples suivant des schémas très simples. Passer de quelques millions de neurones à des milliards de neurones avec les technologies matérielles et logicielles actuelles, je ne vois pas cela se produire.

L'Institut pour l'avenir de l'humanité de l'Université d'Oxford a mené une enquête auprès de 352 chercheurs en apprentissage automatique sur le potentiel d'évolution de l'IA. Le nombre médian de répondants a fait des prédictions annuelles remarquables. 

• D’ici 2026 : les machines pourraient devenir capables de rédiger des dissertations scolaires
• D’ici 2027 : les camions autonomes pourraient rendre les conducteurs inutiles
• D’ici 2031 : l’IA pourrait surpasser les humains dans le secteur de la vente au détail
• D’ici 2049 : l’IA pourrait devenir le prochain Stephen King
• D’ici 2137 : tous les travaux humains pourraient être automatisés

Il est beaucoup trop tôt pour prédire où l’IA nous mènera un jour. Mais comme toutes les technologies, elle peut être utilisée pour le meilleur ou pour le pire. 

Sam Altman, PDG d'Open AI, estime que « tous les efforts visant à créer une AGI et une consultation publique pour les décisions majeures devraient faire l'objet d'un examen minutieux ». Il va même plus loin en disant que :

« Le monde pourrait devenir extrêmement différent de ce qu’il est aujourd’hui, et les risques pourraient être extraordinaires. Un AGI superintelligent mal aligné pourrait causer de graves dommages au monde ; un régime autocratique doté d’un leadership décisif en matière de super-renseignement pourrait également le faire.

Pourtant, certains fournisseurs de solutions AGI comme DeepMind et bien d’autres pensent que l’AGI sera le signe avant-coureur de nombreuses avancées scientifiques et apportera un changement positif dans le monde réel. AGI aura certainement une influence significative sur nos activités en matière de recherche, d’ingénierie, de science et de sécurité pour le monde. Une grande partie du succès dépendra certainement de la prudence et du calibrage des actions humaines.  

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