Qu’est-ce que l’intelligence artificielle générale ?

Définir l’intelligence artificielle générale

Il n'existe pas de définition universellement acceptée de l'IAG en tant que branche de l'intelligence artificielle . Pourtant, il est généralement compris comme un type d'intelligence artificielle ayant les mêmes capacités intellectuelles que les humains.

Cela signifie qu'un système d'IAG peut apprendre, comprendre et effectuer toutes les tâches intellectuelles qu'un humain peut effectuer. Elle ne serait pas limitée à des tâches ou des domaines spécifiques, comme les systèmes d'intelligence artificielle d'aujourd'hui, qui excellent dans des domaines étroits tels que la lecture d'échecs ou la génération de texte.

Au lieu de cela, l'IAG serait capable de généraliser la connaissance, de s'adapter à de nouvelles situations et même d'afficher la conscience et la conscience de soi, bien que ces derniers aspects soient encore très débattus.

La principale distinction entre l'IAG et l'IA actuelle réside dans cette généralité. L’IA actuelle, aussi appelée IA étroite ou faible, est conçue pour des tâches plus spécifiques. Par exemple, un filtre anti-spam est conçu pour identifier les e-mails de spam, tandis qu’une IA pour joueurs d’échecs est conçue pour jouer aux échecs. Même les grands modèles de langage (LLM) et d'autres générateurs d'IA , aussi intelligents qu'ils paraissent, ne répondent pas au standard de l'IAG.

Ces systèmes excellent dans leurs domaines spécifiques, qui peuvent être vastes, mais ne peuvent pas transférer leurs connaissances à d'autres domaines, apprendre de nouvelles tâches ou vraiment comprendre des concepts en dehors de leurs données de programmation ou de formation. L'IAG, en revanche, serait capable d'apprendre et d'effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle, un peu comme un humain.

Contexte historique de l'IAG

Le concept de l'IAG existe depuis des décennies et est étroitement lié aux tout débuts de la recherche en intelligence artificielle.

Les premiers pionniers comme Alan Turing ont exploré la possibilité de machines capables de penser, jetant les bases d'explorations ultérieures de l'IAG. Le terme « intelligence artificielle » a été inventé en 1956 dans le cadre du Projet de recherche d'été sur l'intelligence artificielle de Dartmouth, où les chercheurs ont fixé des objectifs ambitieux pour créer des machines dotées d'intelligence humaine.

Les premières approches de l'IAG étaient souvent axées sur l'IA symbolique, qui visait à représenter la connaissance et le raisonnement à travers des symboles et des règles. Cependant, les progrès ont été limités en raison de la complexité de la cognition humaine et de la difficulté à coder les connaissances du bon sens. À la fin du XXe siècle, l’accent a été mis sur des approches davantage axées sur les données, comme le machine learning, qui a permis aux systèmes d’IA d’apprendre des données et d’améliorer leurs performances au fil du temps.

Malgré ces progrès, une véritable IAG reste insaisissable. Bien que nous ayons constaté des progrès remarquables dans le domaine de l'IA au sens strict, la création d'un système doté d'une intelligence générale au niveau humain reste un défi important. Cependant, la poursuite de l'IAG continue de stimuler la recherche et l'innovation dans l'IA, repoussant les limites de ce que les machines peuvent accomplir.

Limites des systèmes d’IA actuels

Malgré les progrès remarquables réalisés dans le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier dans des domaines comme le machine learning et le deep learning, les systèmes actuels sont encore loin d'atteindre l'IAG.

Ces limites ne sont pas simplement des obstacles progressifs, elles représentent des lacunes fondamentales dans notre compréhension de l'intelligence et notre capacité à la reproduire dans les machines.

Implications éthiques de l'IAG

Le développement de l'IAG n'est pas seulement un défi technique : il soulève également des questions éthiques profondes que la société doit aborder de manière proactive.

La création de machines basées sur l’intelligence humaine pourrait refaçonner notre monde de manière inédite, avec des avantages considérables et un certain nombre de risques potentiels.

• Déplacement d’emplois et perturbation économique : Au fur et à mesure que les systèmes d'IAG deviennent plus capables, ils pourraient automatiser divers emplois dans divers secteurs, conduisant à d'importants déplacements d'emplois et à une perturbation économique. Pour assurer une transition juste et équitable dans un monde où l'automatisation est généralisée, il faut prendre en compte les filets de sécurité sociale, les programmes de recyclage et les nouveaux modèles financiers.
   
• Préjugés et discrimination : Comme évoqué précédemment, les systèmes d’IA peuvent hériter et amplifier les biais présents dans les données sur lesquelles ils sont formés. Dans le contexte de l'IAG, cela pourrait conduire à une discrimination généralisée et systémique avec des conséquences potentiellement profondes. Il est essentiel de garantir l'équité, la transparence et la responsabilisation dans les systèmes d'IAG pour éviter la perpétuation et l'exacerbation des inégalités sociétales.
   
• Risque existentiel et problème de contrôle : Certains experts pensent que l'IAG pourrait constituer un risque existentiel pour l'humanité. Si les systèmes d'IAG deviennent super-intelligents et que leurs objectifs divergent des nôtres, ils pourraient potentiellement menacer notre existence. Cela soulève la question cruciale de s'assurer que l'IAG reste alignée sur les valeurs et les objectifs humains, un défi connu sous le nom de « problème de contrôle ».
   
• Impact sur l'identité humaine et la société : Le développement de l'IAG pourrait avoir un impact profond sur notre compréhension de l'identité humaine et du tissu même de la société. Au fur et à mesure que les machines deviennent plus intelligentes, il nous faut sans doute réévaluer notre place dans le monde et nous interroger sur la nature de la conscience, de l’intelligence et de l’humanité.

Ce ne sont là que quelques-uns des défis éthiques associés à l'IAG. Alors que nous nous rapprochons de la réalisation de l'IAG, il est impératif d'engager des discussions ouvertes et réfléchies sur ces questions, en impliquant des experts de divers domaines, des décideurs et le public.

Le développement et le déploiement responsables de l'IAG exigent un effort collectif pour s'assurer que cette technologie transformatrice profite à l'humanité.

Approches pour développer l'IAG

La quête de l'IAG a suscité diverses approches de recherche, chacune ayant ses forces, ses limites et ses philosophies sous-jacentes. Bien qu'aucune voie unique vers l'IAG ne soit garantie, ces approches représentent les voies d'exploration les plus prometteuses.

Techniques de machine learning

Le machine learning , ou apprentissage intense, a été une force motrice des récents progrès de l’IA. Ces techniques ont permis aux machines d’apprendre des données et d’atteindre des performances impressionnantes dans des tâches spécifiques. Toutefois, le machine learning doit évoluer au-delà des applications étroites pour atteindre l'IAG et remédier à certaines de ses limites actuelles.

• Deep learning et réseaux neuronaux : Le deep learning utilise un réseau neuronal artificiel à plusieurs couches pour traiter l’information de manière hiérarchique, en imitant la structure du cerveau humain. Bien que le deep learning ait remporté un succès remarquable dans des domaines comme la reconnaissance d’images et le traitement du langage naturel, il est confronté à des défis de généralisation, de raisonnement et d’explicabilité.
   
• Apprentissage du renforcement : Dans le cadre de l’apprentissage par renforcement , un agent apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Cette approche s’est avérée prometteuse dans le domaine du jeu vidéo et de la robotique, mais la mettre à l’échelle pour l’adapter à des scénarios plus complexes du monde réel, avec peu de récompenses, reste difficile.
   
• Transférer l’apprentissage : Le transfert d’apprentissage vise à permettre aux systèmes d’IA de transférer les connaissances acquises dans un domaine vers un autre. Il s'agit d'une étape cruciale vers l'IAG, car elle permet aux systèmes d'exploiter les connaissances existantes pour apprendre de nouvelles tâches plus efficacement.
   
• Neuroevolution : La neuroévolution utilise des algorithmes évolutionnaires pour optimiser la structure et les paramètres des réseaux neuronaux, imitant ainsi la sélection naturelle. Cette approche permet de découvrir de nouvelles architectures réseau et de nouveaux algorithmes d’apprentissage qui pourraient conduire à des systèmes d’IA plus généraux et adaptables.

Les approches hybrides sont également valables. La combinaison de différentes techniques de machine learning, comme le deep learning avec l’apprentissage par renforcement ou la neuroévolution, pourrait surmonter les limites des méthodes individuelles et conduire à des systèmes d’IA plus robustes et plus généraux.

Avancées dans le traitement automatique du langage naturel

Le traitement automatique du langage naturel (TAL) vise à permettre aux machines de comprendre et de communiquer en utilisant le langage humain. La TAL est cruciale pour l'IAG car elle permet aux machines d'interagir avec les humains, d'accéder et de traiter l'information provenant du texte et de la parole, et finalement de comprendre et de raisonner le monde à travers le langage.

• Modèles de langues : Les grands modèles linguistiques, comme GPT-3 et LaMDA, ont démontré des capacités impressionnantes à générer du texte humain, à traduire des langues et à répondre à des questions. Ces modèles sont entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles et peuvent capturer des modèles linguistiques et des relations complexes.
   
• Compréhension du langage naturel : En plus de générer du texte, la TAL progresse également dans la compréhension du langage naturel. Cette technologie permet aux machines d'extraire le sens, le sentiment et l'intention du langage humain, ce qui est crucial pour les systèmes de dialogue, la traduction automatique et la récupération d'informations.
   
• Raisonnement de bon sens et représentation des connaissances : Les systèmes d’IA doivent acquérir des connaissances de bon sens et des capacités de raisonnement pour comprendre véritablement le langage humain. La recherche sur le TAL explore des façons d'incorporer des graphiques de connaissances, des ontologies et d'autres formes de représentation des connaissances pour améliorer la compréhension et les capacités de raisonnement des modèles linguistiques.

Ces approches représentent certains des domaines de recherche clés dans la poursuite de l'IAG. Bien que le chemin vers l'IAG reste difficile, les progrès du machine learning et du traitement du langage naturel ouvrent la voie à des systèmes d'IA plus généraux, adaptables et intelligents.

La situation actuelle

Le parcours vers l'IAG est marqué par des progrès remarquables et des défis persistants. Bien que nous n'ayons pas encore atteint une intelligence générale précise, l'IA connaît des avancées rapides, alimentées par le machine learning, le deep learning et les avancées du traitement du langage naturel.

Grâce à ces avancées, les systèmes d’intelligence artificielle sont maintenant plus performants que les humains dans certaines tâches spécifiques, comme les jeux vidéo, la reconnaissance d’images et la traduction de textes. Les grands modèles linguistiques, par exemple, peuvent générer du texte de qualité humaine, traduire des langues avec une précision impressionnante et répondre à des questions complexes basées sur de grandes quantités d’informations.

Cependant, malgré ces résultats impressionnants, des obstacles importants subsistent dans la recherche de l'IAG. Les systèmes d’IA luttent encore avec la généralisation, le raisonnement de bon sens et les connaissances incarnées.

Ils ne peuvent pas transférer l'apprentissage entre les domaines, comprendre les nuances du comportement humain et des interactions sociales et vraiment comprendre le monde physique. En outre, les implications éthiques de l'IAG, telles que le déplacement d'emploi, les préjugés et le potentiel d'utilisation abusive, nécessitent une réflexion approfondie et des solutions proactives.

Le chemin vers l'IAG est sans aucun doute complexe, mais les efforts de recherche et de développement en cours repoussent constamment les limites du possible, nous rapprochant d'un avenir où les machines posséderaient une intelligence au niveau humain.