L'intelligence artificielle générale : L'histoire d'un renforcement prudent des capacités

Nous vivons dans la L'ère de l'intelligence artificielleLa taille du marché mondial de l'IA a déjà franchi la barre des 1,5 milliard d'euros. US$240 milliards et on estime maintenant qu'elle dépassera les $730 milliards de dollars américains d'ici 2030, à un taux de croissance annuel supérieur à 17%. 

Parmi tous les bruits qui entourent l'IA, un paradigme a attiré l'attention de tous : l'AGI (Artificial General Intelligence). 

Mais qu'est-ce que c'est ? Pourquoi tout le monde en parle-t-il et pourquoi la communauté scientifique et technique est-elle si désireuse d'observer chaque tournant qu'il prend ? Approfondissons la question pour mieux comprendre. 

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

Définir les contours des renseignements généraux

L'intelligence générale implique la capacité d'atteindre une série d'objectifs et d'effectuer diverses tâches dans des contextes et des environnements différents. Les systèmes "généralement intelligents" doivent 

• Gérer des problèmes et des situations qui diffèrent sensiblement de ce qui pouvait être anticipé
• être capable de généraliser les connaissances acquises pour les transférer d'un contexte problématique à un autre. 

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

Le principe de l'intelligence générale artificielle s'inspire de ces caractéristiques de l'intelligence générale et tente d'aller au-delà. 

L'hypothèse centrale de l'AGI

L'hypothèse a été formulée pour la première fois de manière officielle dans un rapport de la Commission européenne. papier intitulé "Artificial General Intelligence : Concept, State of the Art, and Future Prospects", publié dans le Journal of Artificial General Intelligence par Ben Goertzel. L'hypothèse est la suivante : 

"La création et l'étude d'une intelligence synthétique ayant un champ d'application suffisamment large (par exemple, au niveau humain) et une forte capacité de généralisation sont au fond qualitativement différentes de la création et de l'étude d'une intelligence synthétique ayant un champ d'application nettement plus étroit et une capacité de généralisation plus faible."

Pour étoffer ses caractéristiques, l'AGI aura un champ d'application suffisamment large et 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 dotée d'un niveau humain de fonctions cognitives, ce qui inclut la capacité d'auto-apprentissage. 

De nombreux chercheurs pensent qu'il n'est pratiquement pas possible d'élever l'IA à un "niveau humain de fonctions cognitives". Cependant, il est certain qu'elle est considérée comme un mode d'IA plus fort que les IA faibles ou étroites que nous avons vues jusqu'à présent. 

L'intelligence artificielle générale comme "IA forte"

Selon le IBML'intelligence artificielle forte (IA), également connue sous le nom d'intelligence artificielle générale (AGI) ou d'IA générale, est une forme théorique d'IA utilisée pour décrire un certain état d'esprit dans le développement de l'IA. Si les chercheurs parviennent à développer une IA forte, la machine devra avoir une intelligence égale à celle de l'homme ; elle sera dotée d'une conscience autonome capable de résoudre des problèmes, d'apprendre et de planifier l'avenir."

L'IA forte fonctionnerait essentiellement comme un être humain au niveau cognitif. Elle commencera comme un enfant, apprendra grâce à des données et des expériences, et progressera dans ses capacités pour finalement devenir une machine si intelligente qu'elle ne pourra pas être distinguée du cerveau humain. 

D'un point de vue fonctionnel, l'IA forte se distingue de l'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 exécuter plusieurs tâches simultanément. Plus important encore, alors que l'IA faible ou étroite dépendra toujours d'intrants humains, l'AGI ou l'IA forte, une fois les phases initiales de croissance et d'apprentissage terminées, ne dépendra plus des instructions provenant des humains. Elle générera une conscience ressemblant à celle des humains plutôt que de la simuler. 

Avec toutes ces connaissances servant de base 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 part du principe que les esprits existent principalement pour manipuler des symboles représentant différents aspects du monde ou d'eux-mêmes. Elle suppose également qu'un système de symboles physiques est doté de la capacité d'entrer, de sortir, de stocker et de modifier des entités symboliques et, par conséquent, qu'il peut susciter des actions exécutables appropriées pour atteindre l'objectif final. 

Par conséquent, l'architecture cognitive symbolique s'articule autour du concept d'une "mémoire de travail" qui ferait appel à la mémoire à long terme en cas de besoin et utiliserait un contrôle centralisé de la perception, de la cognition et de l'action. 

L'approche émergentiste de l'AGI : L'approche émergentiste de l'AGI suppose que les capacités de traitement des symboles abstraits émergent de dynamiques subsymboliques de niveau inférieur. En termes plus simples, cette approche de l'AGI consiste à considérer le cerveau humain comme un ensemble d'éléments simples pouvant 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 aux forces et aux faiblesses de l'approche symbolique et de l'approche émergentiste par le biais d'une architecture hybride intégrative qui combine 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, dont chacun est à la fois symbolique et sous-symbolique par nature. 

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 immensément puissante s'ils sont dotés d'une puissance de calcul massive et irréaliste. L'objectif est de les réduire en les adaptant pour qu'ils puissent fonctionner avec des ressources informatiques raisonnables. 

Alors que toutes ces approches ont évolué avec la recherche autour du paradigme progressant à un rythme régulier, de nombreuses organisations technologiques ont construit des solutions pratiques autour de l'AGI. La plus connue d'entre elles est Open AI.

Principales entreprises travaillant sur l'AGI

1. IA ouverte

OpenAI, surtout connu pour sa solution ChatGPT, a une vision centrée sur l'AGI. Dans un article de blog publié le 24 février 2023, l'entreprise présente ses projets sans aucune ambiguïté. Elle a déclaré que sa mission était de "veiller à ce que l'intelligence artificielle générale - les systèmes d'IA qui sont généralement plus intelligents que les humains - profite à l'ensemble de l'humanité". 

L'entreprise a déclaré qu'à mesure que ses systèmes se rapprochaient de l'AGI, elle devenait "de plus en plus prudente dans la création et le déploiement" de ses modèles. À titre d'exemple, elle a mis en avant le déploiement d'InstructGPT et de ChatGPT. 

Qu'est-ce que ChatGPT ?

Créé par Open AI et lancé le 30 novembre 2022, ChatGPT est un outil de traitement du langage naturel piloté par l'IA qui permet des conversations de type humain avec le chatbot. Il peut non seulement répondre à des questions, mais aussi aider à rédiger des courriels, des essais, des codes, etc. 

Cliquez ici pour la liste des cinq meilleures extensions ChatGPT.

Qu'est-ce que l'Instruct GPT ?

Instruct GPT, un terme inventé par Open AI, est un modèle de langage avancé piloté par l'IA qui peut suivre les instructions données dans une invite textuelle. Ses capacités avancées de compréhension des exigences textuelles et de génération de réponses textuelles en conséquence en font un outil puissant pour une multitude de services et de contenus. 

L'Open AI Chat GPT en chiffres

Selon la derniers chiffres disponiblesChatGPT d'OpenAI compte plus de 100 millions d'euros membres actifs hebdomadaires. Les rapports publiés le 12 octobre 2023 indiquent qu'OpenAI génère des revenus à un rythme de $1,3 milliard de dollars US par an, soit plus de $100 millions de dollars US par mois, 30% de plus que les chiffres de l'été 2023. 

Remaniement organisationnel de l'IA ouverte

Cependant, OpenAI a récemment fait parler d'elle pour son remaniement organisationnel qui a suscité des remous dans la communauté mondiale de la technologie et de l'investissement technologique. Le conseil d'administration avait décidé d'évincer son PDG, Sam Altman, pour ne pas avoir été "constamment franc" dans ses communications. Cependant, cinq jours après son licenciement soudain, le conseil d'administration a décidé de réintégrer M. Altman à son ancien poste. 

Selon certaines informations, tous les membres du personnel d'Open AI ont cosigné une lettre indiquant qu'ils envisageraient de démissionner si M. Altman n'était pas rétabli dans ses fonctions antérieures. L'un des membres du conseil d'administration responsable de l'éviction de Sam Altman, le scientifique en chef d'Open AI, Ilya Sutskever, a écrit sur son compte X, le suivants: "Je regrette profondément d'avoir participé aux actions du conseil d'administration. Je n'ai jamais eu l'intention de nuire à OpenAI. J'aime tout ce que nous avons construit ensemble, et je ferai tout ce que je peux pour réunifier l'entreprise."

Avec le retour de M. Altman à la tête d'Open AI, la controverse semble appartenir au passé. 

Bien qu'OpenAI ait été l'acteur le plus en vue dans le domaine de l'AGI, d'autres acteurs existent depuis longtemps. DeepMind est l'un d'entre eux, à l'œuvre 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, elle souhaite mettre l'intelligence artificielle au service des besoins et des attentes de la société. 

Ce qui peut être considéré comme le succès de DeepMind à ce jour, c'est que ses programmes ont appris à diagnostiquer les maladies oculaires aussi efficacement que les meilleurs médecins du monde, à économiser 30% de l'énergie utilisée pour maintenir les centres de données froids, à prédire les formes tridimensionnelles complexes des protéines, révolutionnant ainsi la façon dont l'industrie pharmaceutique progresse. 

Selon les données disponibles donnéesLe 1er février 2011, DeepMind n'avait procédé qu'à une seule levée de fonds avant de collaborer avec Google. Les investisseurs étaient Founders Fund et Horizons Ventures. Le financement s'élevait à US$50 millions semble-t-il. 

3. Adepte

Adept est un autre acteur émergent dans le domaine de l'AGI. En mars 2023, cette jeune entreprise à peine âgée d'un an et comptant seulement 25 employés a levé $350 millions de dollars de capital-risque. Elle fonds collectés en faisant la démonstration d'une version rudimentaire d'un assistant numérique. 

Adept a étudié la manière dont les humains utilisent les ordinateurs pour construire un modèle d'IA capable de transformer une commande textuelle en une série d'actions. Le tour de table a été réalisé à une valeur post-money de $1 milliard de dollars américains. 

Selon David Luan, cofondateur d'Adept, l'entreprise souhaite construire le même modèle pour l'informatique, à l'instar d'un synthétiseur qui permet à un musicien de jouer les sons de plusieurs instruments sans avoir à apprendre à jouer de l'instrument d'origine. 

AGI : Le chemin à parcourir

Les avis divergent sur le potentiel de l'AGI. Certains pensent que l'AGI pourrait avoir des conséquences dangereuses pour l'humanité, tandis que d'autres estiment que l'AGI ne serait pas en mesure de réaliser ce que nous pensons qu'elle pourrait faire. 

Selon Diego Klabjanest professeur à l'université Northwestern et directeur fondateur du programme de maîtrise en sciences analytiques de l'université :

"Le cerveau humain compte des milliards de neurones connectés d'une manière très intrigante et complexe, et l'état actuel de la technologie se limite à des connexions directes 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 comment cela pourrait se produire.

Le Future of Humanity Institute 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 notables pour l'année en cours. 

• D'ici 2026 : les machines pourraient devenir capables de rédiger des dissertations scolaires
• D'ici 2027 : les camions autonomes pourraient rendre les chauffeurs inutiles
• D'ici 2031 : l'IA pourrait surpasser les humains dans le secteur du commerce de détail
• D'ici 2049 : l'IA pourrait devenir le prochain Stephen King
• D'ici 2137 : Tous les emplois humains pourraient être automatisés

Il est bien trop tôt pour prédire où l'IA nous mènera à terme. Mais, comme toutes les technologies, elle peut être utilisée à bon ou à mauvais escient. 

Sam Altman, PDG d'Open AI, estime que "tous les efforts visant à construire l'AGI devraient faire l'objet d'un examen minutieux et que les décisions importantes devraient être soumises à une consultation publique". Il va même jusqu'à dire que :

"Le monde pourrait devenir extrêmement différent de ce qu'il est aujourd'hui, et les risques pourraient être extraordinaires. Une AGI superintelligente mal alignée pourrait causer de graves dommages au monde ; un régime autocratique doté d'une superintelligence décisive pourrait également le faire."

Pourtant, certains fournisseurs de solutions AGI, comme DeepMind et d'autres, sont convaincus que l'AGI sera le précurseur de nombreuses percées scientifiques et qu'elle apportera des changements concrets pour le mieux dans le monde. L'AGI aura sans aucun doute une influence significative sur nos activités de recherche, d'ingénierie, de science et de sécurité dans le monde. Une grande partie du succès dépendra certainement de la prudence et du calibrage des actions humaines.  

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