Prévisions sur l’intelligence artificielle
Il y a plus de dix ans, Shane Legg, co-fondateur du laboratoire d’intelligence artificielle DeepMind de Google, avait prédit qu’en 2028, l’IA aurait une chance sur deux de rivaliser avec l’intelligence humaine. Son opinion sur cette prévision reste inchangée aujourd’hui.
Dans un entretien avec Dwarkesh Patel, un podcasteur spécialisé dans la technologie, Legg a affirmé qu’il est toujours convaincu que les chercheurs ont 50 % de chances d’atteindre l’intelligence générale artificielle (AGI). C’est une position qu’il avait déjà exprimée à la fin de l’année 2011 sur son blog.
L’importance d’une telle prédiction
Cette prédiction est particulièrement intéressante, surtout lorsque l’on considère l’intérêt croissant pour ce domaine. Sam Altman, le PDG d’OpenAI, a longtemps été un fervent défenseur de l’AGI, un concept qui désigne un agent capable de réaliser des tâches intellectuelles comparables à celles d’un humain, au bénéfice de tous. Cependant, il reste à voir si nous pourrons réellement atteindre cet objectif, d’autant plus que les définitions d’AGI semblent varier.
Legg s’est tourné vers cet objectif de 2028 depuis 2001, inspiré par le livre “The Age of Spiritual Machines” de Ray Kurzweil, qui anticipe un avenir peuplé de super-AIs.
Les fondements d’une prédiction
Legg a souligné que deux idées majeures de ce livre l’ont semblé vraies : d’abord, le pouvoir de calcul va probablement croître de manière exponentielle pendant plusieurs décennies. Ensuite, la quantité de données dans le monde va également exploser durant cette période. En analysant les tendances de l’époque, comme la méthode de deep learning, qui enseigne aux algorithmes à traiter des données comme un cerveau humain, Legg avait prédit qu’il serait possible d’atteindre l’AGI d’ici quelques années, à condition qu’aucun événement catastrophique, comme une guerre nucléaire, ne survienne.
Réserves sur les prévisions
Cependant, Legg a récemment précisé qu’il existe des réserves concernant sa prédiction de l’AGI d’ici la fin de cette décennie. D’abord, les définitions de l’AGI dépendent étroitement des définitions de l’intelligence humaine, une tâche complexe à évaluer car la pensée humaine est intrinsèquement complexe.
Il a remarqué que nous ne pourrons jamais établir une liste exhaustive de toutes les capacités humaines, telles que la mémoire épisodique ou la compréhension de la vidéo en streaming. Toutefois, s’il était possible de créer un ensemble complet de tests d’intelligence humaine auxquels un modèle d’IA pourrait bien répondre, alors on pourrait considérer que l’on a réussi à atteindre l’AGI.
Quand Patel lui a demandé s’il existait un test simple pour déterminer si une IA avait atteint l’intelligence générale — par exemple, battre Minecraft — Legg a répondu par la négative. Selon lui, il n’existe pas un seul test suffisant : l’intelligence générale implique la capacité d’accomplir une multitude de tâches diverses.
Obstacles à surmonter
Un autre obstacle important mentionné par Legg est l’échelle de l’entraînement des modèles d’IA. Cela soulève des préoccupations concernant la quantité d’énergie utilisée par les entreprises d’IA pour développer d’importants modèles de langage, comme GPT-4 d’OpenAI.
Il a souligné qu’il existe une forte incitation à développer des algorithmes plus évolutifs pour exploiter efficacement ces données massives. Legg pense que la découverte de tels algorithmes serait imminente.
Concernant l’état actuel des recherches, Legg estime que la puissance de calcul est désormais adéquate pour progresser vers l’AGI. À son avis, la première étape consiste à commencer à entraîner des modèles avec une échelle de données largement supérieure à ce qu’un humain pourrait expérimenter au cours de sa vie, un défi qu’il juge réalisable.
Malgré ses prévisions optimistes, Legg maintient qu’il existe seulement une chance de 50 % que l’AGI soit atteinte avant la fin de cette décennie. Dans cet esprit, il a indiqué qu’il ne serait pas surpris si cela ne se produisait pas dans ce délai.
FAQ
H4 : Qu’est-ce que l’intelligence générale artificielle (AGI) ?
L’AGI fait référence à une forme d’intelligence artificielle capable d’effectuer des tâches intellectuelles complexes au niveau d’un être humain, avec la capacité de comprendre, d’apprendre et de s’adapter dans divers contextes.
H4 : Pourquoi la définition de l’intelligence humaine est-elle importante pour l’AGI ?
La définition de l’intelligence humaine sert de référence. Si l’AGI doit rivaliser avec l’intelligence humaine, il est crucial de déterminer ce que cela implique exactement.
H4 : Quels sont les défis énergétiques liés à l’AGI ?
Le développement des modèles d’IA nécessite d’énormes ressources en énergie, ce qui soulève des questions sur la durabilité et les impacts environnementaux du secteur de l’IA.
H4 : Quels rôles jouent les algorithmes évolutifs dans la progression de l’AGI ?
Les algorithmes évolutifs permettent une utilisation plus efficace des puissances de calcul actuelles et la capacité de traiter de plus grandes quantités de données, ce qui est essentiel pour atteindre l’AGI.
H4 : Peut-on vraiment mesurer une intelligence de manière objective ?
Évaluer l’intelligence humaine est complexe, car il n’existe pas de méthode unique et universelle. Les tests varient selon les contextes et les capacités évaluées.
