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Leçon principale
- AGI vise une IA de niveau humain, capable d’apprendre et de résoudre des problèmes complexes de manière indépendante.
- Les opinions varient sur les capacités et le calendrier d’AGI ; Certains pensent que cela prendra des décennies, d’autres disent que c’est impossible.
- Les techniques de développement de l’AGI comprennent les réseaux de neurones, l’apprentissage en profondeur et la simulation du cerveau humain.
- GPT-4 est considéré comme l’un des premiers exemples potentiels d’AGI, mais les opinions varient quant à ses capacités.
- La réalisation de l’AGI aura un impact significatif sur la technologie, les systèmes et les industries à l’échelle mondiale.
L’intelligence artificielle générale (IAG) est une branche de la recherche théorique en intelligence artificielle (IA) qui vise à développer une IA dotée de fonctions cognitives au niveau humain, y compris la capacité d’auto-apprentissage. Cependant, tous les chercheurs en IA ne croient pas qu’il soit même possible de développer un système AGI, et le domaine est divisé en fonction de ce qui constitue et peut mesurer avec précision « l’intelligence ».
D’autres termes pour AGI incluent l’IA forte ou l’IA générale. Ces formes d’IA théorique contrastent avec une IA faible ou étroite, qui ne peut effectuer que des tâches spécifiques ou spécialisées dans le cadre d’un ensemble prédéterminé de paramètres. AGI sera capable de résoudre automatiquement de nombreux problèmes complexes dans différents domaines de connaissances.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle générale (AGI) ?
Les opinions diffèrent sur la manière dont l’AGI pourrait éventuellement être réalisée car elle reste un concept théorique. Selon les chercheurs en IA Ben Goertzel et Cassio Pennachin, « l’intelligence générale n’a pas la même signification pour tous les chercheurs ».
Cependant, « en gros », AGI fait référence à « des systèmes d’IA qui ont un degré raisonnable de compréhension de soi et d’autonomie, et qui sont capables de résoudre une variété de problèmes complexes dans une variété de contextes et d’apprendre à résoudre de nouveaux problèmes qui leur étaient inconnus au moment de leur création ».
En raison de la nature nébuleuse et évolutive de la recherche sur l’IA et du concept AGI, il existe de nombreuses approches théoriques différentes sur la manière de la créer. Certaines d’entre elles incluent des techniques telles que les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond, tandis que d’autres méthodes proposent de créer des simulations à grande échelle du cerveau humain à l’aide des neurosciences computationnelles.
Principales approches de la recherche en AGI
Les informaticiens et les chercheurs en intelligence artificielle continuent de développer des cadres théoriques et d’étudier le problème non résolu de l’AGI. Goertzel a identifié plusieurs approches de haut niveau émergentes dans le domaine de la recherche en AGI et les a classées comme suit :
- symboliser: L’approche symbolique de l’AGI repose sur la conviction que la pensée symbolique est « le nœud de l’intelligence humaine générale » et « précisément ce qui nous permet de généraliser le plus largement ».
- sauveur de vie: Une approche émergente de l’AGI se concentre sur l’idée selon laquelle le cerveau humain est essentiellement un ensemble d’éléments simples (neurones) qui s’auto-organisent de manière complexe en réponse aux expériences du corps. À son tour, il pourrait s’ensuivre qu’un type d’intelligence similaire pourrait émerger de la reproduction d’une structure similaire.
- hybride: Comme son nom l’indique, l’approche hybride de l’AGI considère le cerveau comme un système hybride dans lequel de nombreuses parties et principes différents travaillent ensemble pour créer quelque chose où le tout est supérieur à la somme de ses parties. Essentiellement, la recherche hybride en AGI a une approche très différente.
- universaliste: L’approche universelle de l’AGI se concentre sur la « nature mathématique de l’intelligence générale » et sur l’idée qu’une fois l’AGI résolue dans le domaine théorique, les principes utilisés pour la résoudre peuvent être réduits et utilisés pour la créer dans la pratique.
Comparaison de l’AGI et de l’IA : quelle est la différence ?
Alors que l’IA englobe une grande variété de technologies et de voies de recherche liées à la cognition des machines et des ordinateurs, l’AGI (ou IA avec intelligence au niveau humain) reste un concept théorique et un objectif de recherche.
Le chercheur en IA Peter Voss définit l’intelligence générale comme ayant « la capacité d’apprendre n’importe quoi (en principe) ». Selon ce critère, la capacité d’apprentissage d’AGI doit être « autonome, orientée vers un objectif et hautement adaptable ». L’AGI est souvent conceptualisée comme une IA qui peut correspondre aux capacités cognitives humaines et est classée sous l’étiquette d’IA forte.
En comparaison, la plupart des IA disponibles à l’heure actuelle seraient classées comme IA faibles ou étroites, car elles ont été développées pour se concentrer sur des tâches et des applications spécifiques. Il convient de noter que ces systèmes d’IA peuvent encore être incroyablement puissants et complexes, avec des applications allant des systèmes de véhicules autonomes aux assistants virtuels à commande vocale ; ils ne s’appuient que sur un certain degré de programmation humaine pour la formation et la précision.
| Différence entre AGI et IA | ||
|---|---|---|
| AGI | intelligence artificielle | |
| Qu’est-ce que c’est? | L’intelligence artificielle se développe au niveau de la fonction cognitive humaine | La technologie simule l’apprentissage, la résolution de problèmes et la compréhension humaine |
| Statut | théorie | Déjà utilisé |
| Capacité d’apprentissage | Apprenez comme un être humain | Limité dans les limites fixées par le programme |
| Utilisations | Raison, résolution de problèmes et autres fonctions de type humain sans intervention manuelle | Raisonnez comme les humains et résolvez les problèmes avec une intervention manuelle |
Informations rapides
La super intelligence artificielle (ASI) fait également partie de la catégorie des IA fortes. Cependant, il fait référence au concept d’IA qui dépasse les fonctions du cerveau humain.
Prédire l’avenir de l’AGI : perspectives et possibilités
L’année au cours de laquelle nous pourrons réaliser l’AGI (ou si nous pouvons la créer) est un sujet de nombreux débats. Plusieurs informaticiens et entrepreneurs éminents pensent que l’AGI sera créée dans les prochaines décennies :
- Louis Rosenberg, PDG et scientifique en chef d’Unanimous AI, a prédit en 2020 que l’AGI serait atteinte d’ici 2030.
- Ray Kurzweil, directeur de l’ingénierie chez Google et pionnier de la technologie de reconnaissance de formes, estime que l’IA atteindra les « niveaux d’intelligence humaine » d’ici 2029 et dépassera l’intelligence humaine d’ici 2045.
- Jürgen Schmidhuber, co-fondateur et scientifique en chef du NNAISENSE et directeur du laboratoire suisse d’IA IDSIA, estime l’AGI vers 2050.
L’avenir d’AGI reste une question ouverte et se poursuit. Certains chercheurs affirment même que l’AGI ne peut pas se réaliser et ne se réalisera jamais. Le chercheur en IA Goertzel explique qu’il est difficile de mesurer objectivement les progrès vers l’AGI, car « il existe de nombreuses voies différentes vers l’AGI, impliquant l’intégration de différents types de sous-systèmes » et il n’existe pas de « théorie systématique et approfondie de l’AGI ». Il s’agit plutôt d’un « patchwork de concepts, de cadres et d’hypothèses qui se chevauchent » et qui « ont souvent des effets synergiques et parfois contradictoires ».
déclare Sara Hooker du Cohere Research Lab for AI À cordes“C’est vraiment une question philosophique. Donc, d’une certaine manière, il est difficile d’entrer dans ce domaine, car nous sommes un domaine scientifique.”
Cas initiaux et exemples futurs d’AGI
L’AGI étant encore un concept et un domaine en évolution, on peut se demander s’il existe actuellement des exemples d’AGI.
Des chercheurs de Microsoft (MSFT), en collaboration avec OpenAI, affirment que GPT-4 « peut raisonnablement être considéré comme une première version (inachevée) d’un système AGI ». Cela est dû à la « maîtrise du langage » et à la capacité de « résoudre des tâches nouvelles et difficiles, notamment les mathématiques, le codage, la vision, la médecine, le droit, la psychologie, etc., sans aucune incitation particulière », avec la capacité d’être « extrêmement proche des performances au niveau humain ». Cependant, Sam Altman, PDG de ChatGPT, affirme que ChatGPT n’est même pas proche du modèle AGI.
À l’avenir, des exemples d’applications AGI pourraient inclure des chatbots avancés et des véhicules autonomes, qui nécessitent tous deux des capacités de raisonnement élevées et une prise de décision automatisée.
Quel est un exemple d’intelligence artificielle générale ?
Des chercheurs de Microsoft et d’OpenAI affirment que GPT-4 pourrait être un exemple précoce mais incomplet d’AGI. L’AGI n’étant pas encore complètement développée, ses applications futures pourraient inclure des situations nécessitant des niveaux élevés de fonctions cognitives, telles que les systèmes de véhicules autonomes et les chatbots avancés.
Jusqu’où en est l’intelligence artificielle générale ?
L’AGI n’étant encore qu’un concept théorique, les estimations quant au moment où elle pourrait être réalisée varient. Certains chercheurs en IA pensent que c’est impossible, tandis que d’autres affirment que l’AGI n’est qu’à quelques décennies de devenir une réalité.
Quelle est la différence entre l’intelligence artificielle et l’intelligence artificielle générale ?
L’IA englobe un large éventail de technologies et de voies de recherche actuelles dans le domaine de l’informatique, dont la plupart sont considérées comme une IA faible ou une IA étroite. Au contraire, les chercheurs dans le domaine de l’AGI s’efforcent de développer une IA puissante qui puisse rivaliser avec l’intelligence humaine.
L’intelligence artificielle est-elle plus intelligente que les humains ?
La plupart des chercheurs définissent l’AGI comme ayant un niveau d’intelligence égal aux capacités du cerveau humain, tandis que la superintelligence artificielle est le terme donné à l’IA qui peut surpasser l’intelligence humaine.
Conclusion
Les concepts d’IA et d’AGI captivent depuis longtemps l’imagination humaine, et les explorations de ces idées abondent dans les histoires et la science-fiction. Récemment, des chercheurs ont soutenu que même la mythologie remontant à la Grèce antique peut être considérée comme le reflet de notre fascination pour la vie et l’intelligence artificielle.
Il existe actuellement de nombreuses approches différentes pour créer une IA capable de penser par elle-même, d’apprendre et d’appliquer son intelligence en dehors des limites d’un ensemble de tâches préalablement spécifié. En raison de la nature théorique et multiforme de cette recherche, il est difficile de dire si et quand l’AGI pourra être réalisée. Cependant, si cela devient une réalité, une chose est sûre : cela aura des impacts fondamentaux et de grande envergure sur nos technologies, nos systèmes et nos industries.
