a fixé très précisément la date à laquelle l'intelligence artificielle générale sera prête
Il y a à peine une semaine nous vous parlions d'Extropic, une startup américaine fondée par deux scientifiques spécialisés dans la recherche en intelligence artificielle (IA) : Guillaume Verdon et Trevor McCourt. Son objectif est de développer une nouvelle architecture matérielle spécialement conçu dès le départ pour gérer les algorithmes d’intelligence artificielle de la manière la plus efficace possible. Et à la base de ce modèle matériel résident bien entendu les transistors.
Selon Verdon et McCourt, la loi de Moore s'épuise parce que les transistors se rapprochent de l'échelle atomique, de sorte que le bruit thermique et d'autres effets de nature quantique peuvent ruiner leur capacité à fonctionner dans le domaine numérique. La solution qu'ils proposent consiste à développer de nouveaux transistors à caractère thermodynamique dont la vitesse de commutation n'est conditionnée que par le temps nécessaire à la chaleur ambiante pour agir sur eux et modifier leur état interne.
Dans l'article que j'ai mentionné dans les premières lignes de ce texte, nous expliquons de manière beaucoup plus détaillée en quoi consiste la proposition de Verdon et McCourt, mais la raison pour laquelle nous avons brièvement passé en revue leurs idées dans cet article est que ces scientifiques défendent que leur technologie a le potentiel pour ouvrir la voie à l’arrivée de l’intelligence artificielle générale, connu sous le nom d'AGI pour son nom anglais (). Jusqu'à présent, peu de scientifiques sérieux ont osé dater son arrivée, mais quelqu'un dont l'avis mérite d'être pris en compte vient de le faire.
Jensen Huang semble être très clair sur la date d'arrivée de l'intelligence artificielle générale
Avant d’aller plus loin, il convient de revoir brièvement ce qu’est l’AGI d’un point de vue conceptuel. Il s’agit d’un type de système automatique capable d’accomplir avec succès n’importe quelle tâche intellectuelle effectuée par des humains. Ce n’est pas tout : cette modalité d’IA doit également être capable de porter des jugements et de raisonner dans une situation d’incertitude basée sur l’apprentissage et la formation, ainsi que de communiquer en utilisant le langage naturel, la planification ou l’apprentissage.
Selon OpenAI, AGI est un système autonome qui dépasse la capacité humaine lorsqu'il s'agit d'effectuer la plupart des tâches ayant une valeur économique.
C'est la définition correcte de l'AGI avec laquelle mon collègue Javier Pastor a abordé l'article très complet qu'il a consacré à cette forme d'IA fin novembre dernier. Cependant, nous sommes également intéressés à connaître la définition proposée par OpenAI car elle introduit une nuance intéressante : l'intelligence artificielle générale est un système autonome qui dépasse les capacités humaines lors de l’exécution de la plupart des tâches ayant une valeur économique.
Certains experts utilisent les termes « intelligence artificielle générale » et « intelligence artificielle forte » comme synonymes, mais d'autres préfèrent limiter ce dernier nom aux seuls systèmes qui sont conscients de leur propre existence et qui, par conséquent, ont la capacité de développer leur propres sentiments et expériences vécues. Actuellement, nous pouvons avoir le sentiment que l’AGI est proche, mais il ne faut pas oublier que les IA qui sont à notre portée aujourd’hui sont très loin de l’idée que nous venons d’explorer.
Elon Musk avait assuré en 2020 qu’il serait prêt en 2025, mais il s’est encore une fois montré excessivement optimiste. L'AGI ne sera pas prêt l'année prochaine. Ce sera dans cinq ans. C’est du moins ce qu’affirme Jensen Huang, co-fondateur et PDG de NVIDIA. Ce dirigeant dispose d’une base scientifique solide et est toujours extrêmement prudent lorsqu’il fait une déclaration, sa prédiction mérite donc d’être prise en compte.
De plus, le leadership de NVIDIA sur le marché du matériel IA conforte dans une certaine mesure ses affirmations. De plus, Huang a assuré que les erreurs commises par les IA actuelles ont des solutions. Quoi qu’il en soit, nous pouvons être sûrs d’une chose : cette technologie va nous réserver de belles surprises dans les années à venir.
Images | studio de cotonbro
Plus d'informations | TechCrunch
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