<p class="article-paragraph skip"><strong>INTELLIGENCE GÉNÉRALE.</strong> L'intelligence artificielle s'est améliorée dans l'exécution de tâches spécifiques, mais elle est encore loin d'atteindre une réelle **intelligence générale**. Ce type d'intelligence permettrait aux machines de naviguer dans le monde comme le font les humains ou les animaux.</p>
<p class="article-paragraph skip">Un aspect essentiel de l'intelligence générale est le **raisonnement abstrait**. Cela signifie être capable de sortir du cadre immédiat pour percevoir des motifs plus subtils et se livrer à une pensée complexe. Récemment, des chercheurs de DeepMind, une filiale de Google spécialisée dans l'intelligence artificielle, ont publié des travaux sur la mesure des capacités de raisonnement abstrait de différentes IA, en s'inspirant des tests que nous utilisons pour nous évaluer.</p>
<p class="article-paragraph skip"><strong>QI HUMAIN.</strong> Chez les humains, le raisonnement abstrait est souvent mesuré à l'aide de tests visuels relativement simples. Un test bien connu, appelé **Matrices Progressives de Raven**, présente plusieurs rangées d'images, dont la dernière est incomplète. Le participant doit choisir l'image qui complète la séquence en se basant sur les motifs des lignes précédentes.</p>
<p class="article-paragraph skip">Le test ne fournit pas d'indications explicites sur ce que le participant doit rechercher dans les images. Cela pourrait dépendre du nombre d'objets, des couleurs ou de leur disposition. Le participant doit utiliser sa capacité de raisonnement abstrait pour le découvrir.</p>
<p class="article-paragraph skip">Pour adapter ce test aux IA, les chercheurs de DeepMind ont développé un programme capable de générer des problèmes de matrices uniques. Ils ont ensuite formé différentes IA pour qu'elles résolvent ces problèmes.</p>
<p class="article-paragraph skip">Lors de l'évaluation des systèmes, ils ont utilisé deux approches. Dans certains cas, les problèmes de test contenaient les mêmes éléments abstraits que les problèmes d'entraînement, avec un succès d'environ 75 %. Cependant, lorsque les problèmes de test différaient des problèmes d'entraînement, même de manière mineure, les performances des IA déclinaient considérablement.</p>
<p class="article-paragraph skip"><strong>MEILLEURE CHANCE LA PROCHAINE FOIS.</strong> Les résultats étaient peu probants. Lorsque la formation et les tests portaient sur les mêmes facteurs abstraits, les IA réussissaient raisonnablement bien. En revanche, dès que les problèmes de test introduisaient de nouveaux facteurs, même légèrement différents, les systèmes échouaient souvent à trouver la solution appropriée.</p>
<p class="article-paragraph skip">Cette étude révèle que même les IA les plus avancées d'aujourd'hui peinent à résoudre des problèmes pour lesquels elles n'ont pas été spécifiquement formées. Cela indique que nous sommes encore loin d'atteindre une véritable **intelligence artificielle générale**. Toutefois, cela nous donne une méthode claire pour suivre nos progrès.</p>
<p class="article-paragraph skip"><strong>POUR EN SAVOIR PLUS :</strong> <a href="https://deepmind.com/blog/measuring-abstract-reasoning/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Mesurer le Raisonnement Abstrait dans les Réseaux Neuraux</a> [<em>DeepMind</em>]</p>
<p class="article-paragraph skip"><strong><em>Pour en savoir davantage sur l'intelligence générale artificielle :</em></strong> <em>La montée de l'IA consciente est à seulement quelques décennies.</em></p>FAQ
Qu’est-ce que l’intelligence générale?
L’intelligence générale désigne la capacité d’un individu, ou d’une machine, à résoudre des problèmes dans divers contextes, y compris la résolution de problèmes inconnus.
Pourquoi le raisonnement abstrait est-il important?
Le raisonnement abstrait est crucial pour comprendre des concepts complexes et établir des relations entre des idées, permettant ainsi un processus de pensée plus enrichi.
Comment les tests d’IA se comparent-ils aux tests de QI humains?
Les tests de QI humains mesurent souvent des capacités spécifiquement développées par l’entraînement, tandis que les tests d’IA révèlent des limites dans leur adaptabilité face à des situations nouvelles.
Quelles avancées sont attendues dans le domaine de l’IA?
Les chercheurs continuent de développer des méthodes d’apprentissage plus sophistiquées pour améliorer l’adaptabilité et les performances des IA, en se rapprochant ainsi d’une véritable intelligence générale.
Quels défis restent à relever pour l’intelligence artificielle?
Les défis comprennent la compréhension et la résolution de problèmes complexes qui ne ressemblent pas directement à ceux sur lesquels les IA ont été formées, ainsi que la création d’une véritable adaptabilité dans diverses situations.