Intelligence Générale Artificielle : Un récit de construction de capacités avec prudence

Nous vivons dans l’ère de l’Intelligence Artificielle, avec la taille du marché mondial de l’IA déjà dépassée US$240 milliards et maintenant estimée à dépasser US$730 milliards d’ici 2030, à un taux de croissance annuel dépassant 17 %.

Parmi tout le vacarme entourant l’IA, un paradigme qui a capté l’attention de tous est l’AGI, Intelligence Générale Artificielle.

Mais qu’est-ce que c’est ? Pourquoi tout le monde en parle, et pourquoi la communauté scientifique et technologique est-elle si désireuse d’observer chaque tournant qu’il prend ? Approfondissons pour mieux comprendre.

Mais avant de plonger directement dans l’Intelligence Générale Artificielle, essayons de déterminer ce que l’intelligence générale implique.

Définir les contours de l’intelligence générale

L’intelligence générale implique la capacité d’atteindre une gamme d’objectifs et d’exécuter diverses tâches dont les contextes et les environnements sont différents. Les systèmes « généralement intelligents » doivent: 

• Gérer des problèmes et des situations qui sont substantiellement différents de ce qui pourrait être anticipé
• Être capable de généraliser les connaissances acquises afin qu’elles puissent être transférées d’un contexte de problème à d’autres.

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

L’hypothèse de l’Intelligence Générale Artificielle part de ces caractéristiques de l’intelligence générale et tente d’aller au-delà.

L’hypothèse centrale de l’AGI

L’hypothèse a reçu sa première articulation officielle dans un article 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 disait ce qui suit: 

« La création et l’étude d’une intelligence synthétique avec un champ d’application suffisamment large (par exemple, au niveau humain) et une forte capacité de généralisation sont, en fin de compte, qualitativement différentes de la création et l’étude d’une intelligence synthétique avec un champ d’application nettement plus étroit et une capacité de généralisation plus faible. »

Pour détailler ses traits, l’AGI sera suffisamment large dans son champ d’application et aura une forte capacité de généralisation.

Dans un style plus populaire d’écriture et d’explication des choses scientifiques, l’AGI est un courant de recherche théorique en IA visant à développer une IA avec un niveau cognitif humain, ce qui inclut la capacité d’auto‑apprentissage.

De nombreux chercheurs croient qu’il n’est pratiquement pas possible d’élever l’IA à un « niveau cognitif humain ». Cependant, il est certain que cela est perçu comme une forme d’IA plus puissante comparée aux IA faibles ou plus étroites que nous avons vues jusqu’à présent.

Intelligence Générale Artificielle comme « IA forte »

Selon IBM, « L’intelligence artificielle forte (IA), également connue sous le nom d’intelligence générale artificielle (AGI) ou IA générale, est une forme théorique d’IA utilisée pour décrire un certain état d’esprit du développement de l’IA. Si les chercheurs peuvent développer une IA forte, la machine nécessiterait une intelligence égale à celle des humains ; elle aurait une conscience auto‑consciente 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 commencerait comme un enfant, apprendrait grâce aux entrées et aux expériences, et progresserait dans ses capacités pour finalement devenir une machine si intelligente qu’elle ne pourrait pas être distinguée du cerveau humain.

Fonctionnellement, l’IA forte serait différente des IA étroites ou faibles dans 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 diverses tâches simultanément. Plus important encore, alors que l’IA faible ou étroite dépendra toujours des entrées humaines, l’AGI ou l’IA forte, une fois qu’elle aura terminé les phases initiales de croissance et d’apprentissage, 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 compréhensions servant de fondement théorique à l’AGI, la question est comment l’aborder, surtout lorsque les chercheurs affirment qu’une AGI idéale ne pourra jamais être atteinte.

Il existe quatre approches générales 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 d’eux-mêmes. Elle suppose également qu’un système de symboles physiques possède 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 le but final.

Par conséquent, l’architecture cognitive symbolique se centre sur le 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 tourne autour de la considération du 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 adopte le phénomène « le tout est plus grand que la somme des parties » comme philosophie directrice. Elle veut répondre à la fois aux forces et aux faiblesses des approches symboliques et émergentistes via une architecture intégrative, hybride, 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 d’une population de petits agents, chacun étant à la fois symbolique et sous‑symbolique.

L’approche Universaliste de l’AGI: L’approche universaliste de l’AGI commence avec 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 progressivement afin qu’ils s’adaptent à fonctionner avec des ressources informatiques réalisables.

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

Entreprises leaders travaillant sur l’AGI

1. Open AI

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

L’entreprise a déclaré qu’avec ses systèmes se rapprochant de l’AGI, elle « devenait de plus en plus prudente avec 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, à la base, est un outil de traitement du langage naturel alimenté par l’IA qui permet des conversations semblables à celles des humains avec le chatbot. Il ne se contente pas de répondre aux questions, il peut également aider à rédiger des e‑mails, des essais, du code, et plus encore.

Cliquez ici pour la liste des cinq meilleures extensions ChatGPT.

Qu’est-ce que Instruct GPT ?

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

Open AI Chat GPT en chiffres

Selon les dernières données disponibles, ChatGPT d’OpenAI compte plus de 100 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires. Des rapports publiés le 12 octobre 2023 ont indiqué qu’OpenAI générait des revenus à un rythme de 1,3 milliard de dollars par an, générant plus de 100 millions de dollars par mois, soit 30 % de plus que ses chiffres de l’été 2023.

Remaniement organisationnel d’Open AI

Cependant, OpenAI a récemment fait la une des journaux pour son remaniement organisationnel qui a créé des remous dans la communauté technologique et d’investissement à travers le monde. Le conseil d’administration avait décidé de destituer son PDG, Sam Altman, pour ne pas être « constamment franc » dans ses communications. Cependant, cinq jours après son renvoi soudain, le conseil a décidé de remettre Altman à son ancien poste.

Selon les rapports, chaque membre du personnel d’Open AI avait co‑signé 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 responsable du renvoi de Sam Altman, le scientifique en chef d’Open AI, Ilya Sutskever, a écrit sur son compte X le suivant: « Je regrette profondément ma participation aux actions du conseil. 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 réunir l’entreprise. »

Avec M. Altman de retour en tant que PDG d’Open AI, la controverse semble désormais appartenir au passé.

Alors qu’OpenAI a été la plus en vue et a attiré le plus d’attention dans le domaine de l’AGI, d’autres acteurs existent depuis longtemps. DeepMind est l’un de ces acteurs qui travaille depuis 2010.

2. DeepMind

DeepMind a pour objectif officiel à long terme « résoudre l’intelligence, en développant des systèmes de résolution de problèmes plus généraux et plus capables, connus sous le nom d’intelligence générale artificielle ». L’entreprise a uni ses forces avec Google en 2014.

Le principe de fonctionnement de DeepMind a toujours été de faire progresser la science pour le bénéfice de l’humanité. En tant que tel, elle veut exploiter l’intelligence artificielle pour répondre aux besoins et aux attentes sociétales.

Ce qui peut être considéré comme le succès atteint par DeepMind jusqu’à présent, c’est que ses programmes ont appris à diagnostiquer des maladies oculaires avec une efficacité comparable aux meilleurs médecins du monde, ont économisé 30 % de l’énergie utilisée pour refroidir les centres de données, ont prédit les formes tridimensionnelles complexes des protéines, révolutionnant ainsi la façon dont l’industrie pharmaceutique progresse.

Selon les données, DeepMind n’avait levé qu’un seul tour de financement le 1er février 2011, avant de collaborer avec Google. Les investisseurs étaient Founders Fund et Horizons Ventures. Le financement s’élevait à environ US$50 millions, selon les rapports.

3. Adept

Un autre acteur émergent dans le domaine de l’AGI est Adept. En mars 2023, la startup à peine d’un an avec seulement 25 employés a levé 350 millions de dollars de capital-risque. Elle levé des fonds 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 texte en un ensemble d’actions. Le tour de financement a été réalisé à une valorisation post-money de 1 milliard de dollars US.

Selon David Luan, le cofondateur d’Adept, l’entreprise veut construire le même modèle de calcul comme un synthétiseur permet à un musicien de jouer les sons de nombreux instruments sans avoir à apprendre à jouer de l’instrument original.

AGI: La route à venir

Les gens ont des avis différents sur le potentiel de l’AGI. Certains croient que l’AGI pourrait avoir des conséquences dangereuses pour l’humanité, tandis que d’autres pensent que l’AGI ne serait pas capable d’atteindre ce que nous imaginons.

Selon Diego Klabjan, professeur à l’Université Northwestern et directeur fondateur du programme Master of Science in Analytics :

« Les cerveaux humains ont des milliards de neurones qui sont connectés d’une manière très intrigante et complexe, et l’état de l’art actuel [technologie] n’est que des connexions simples suivant des schémas très faciles. Passer de quelques millions de neurones à des milliards de neurones avec le matériel et les logiciels actuels – je ne vois pas que cela se produise. »

L’Institut Future of Humanity 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 formulé des prédictions notables d’année en année.

• D’ici 2026: les machines pourraient être capables d’écrire 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 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 beaucoup trop tôt pour prédire où l’IA nous mènera finalement. Mais, comme toutes les technologies, elle peut être utilisée à bon ou mauvais escient.

Le PDG d’Open AI, Sam Altman, estime « il devrait y avoir une grande vigilance sur tous les efforts visant à construire l’AGI et une consultation publique pour les décisions majeures ». Il va même plus loin en déclarant 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 le faire aussi. »

Cependant, il existe des fournisseurs de solutions AGI comme DeepMind et d’autres qui croient que l’AGI sera le précurseur de nombreuses percées scientifiques et apportera des changements réels et positifs. L’AGI aura certainement une influence significative sur nos recherches, ingénierie, sciences et la sécurité du monde. Une grande partie du succès dépendra certainement de la prudence et de la calibration des actions humaines.

Cliquez ici pour tout savoir sur l’investissement dans l’intelligence artificielle.