L’IA neurosymbolique pourrait être plus maigre et plus intelligente que les LLM d’aujourd’hui
L’IA qui pense plus comme un humain pourrait-elle être plus durable que les LLM d’aujourd’hui? L’industrie de l’IA est dominée par les grandes entreprises avec des poches profondes et un appétit gargantuesen pour l’énergie pour alimenter les besoins informatiques gigantesques de leurs modèles. Les centres de données à l’appui de l’IA représentent déjà jusqu’à 3,7% des émissions mondiales de serre.
Dans une perspective publiée dans NEXUS PNASAlvaro Velasquez et ses collègues proposent un modèle alternatif: l’IA neurosymbolique, qui nécessiterait beaucoup moins de puissance de calcul, créant des opportunités pour les petits acteurs d’entrer sur le terrain et de permettre à la société de profiter des avantages de l’IA sans les coûts environnementaux.
L’IA neurosymbolique est construite sur des méthodes neuronales basées sur les données et des approches symboliques classiques et est en partie inspirée par l’efficacité du cerveau humain, qui opère sur environ 20 watts de pouvoir et présente une pensée bimodale et lente bimodale similaire à l’apprentissage neuronal et à un raisonnement symbolique. Les approches symboliques sont celles qui reposent sur des symboles sémantiquement significatifs pour structurer les connaissances, qui incluent la logique et les équations différentielles.
Les auteurs montrent comment les modèles d’IA neuro-symboliques pourraient utiliser ces capacités pour réduire le volume de données et de paramètres, autrement requis pour produire des sorties fiables. Plutôt que de nécessiter une corrélation statistiquement robuste pour sortir d’un vaste ensemble de données, les modèles peuvent apprendre certains axiomes ou faits de base à partir de données (par exemple, « tous les hommes sont mortels » et « Socrate est un homme ») et déduire la validité des faits connexes en composant de tels axiomes en utilisant une logique symbolique (EG, « SOCRATES est mortel »). Ces modèles pourraient être 100 fois plus petits que les principaux LLM d’aujourd’hui.
Selon les auteurs, l’IA neurosymbolique pourrait permettre des systèmes d’IA efficaces et dignes de confiance sans une consommation d’énergie non durable ou un gardien par les entreprises avec de grandes ressources financières.
Fourni par PNAS Nexus
