Qu'est-ce que l'intelligence générale artificielle (IGA) ? L'avenir est ici

L'intelligence artificielle générale (IAG) pourrait être la meilleure ou la pire chose qui nous soit jamais arrivée.

Les outils d'intelligence artificielle (IA) suscitent des discussions sur l'amélioration de la vie par rapport aux risques mondiaux. Actuellement, l'IA manque de conscience de soi, mais l'IAG vise une cognition semblable à celle des humains, comblant cet écart.

Discutons de l'intelligence artificielle générale, une IA avec le même niveau d'intelligence que les humains, de la distance qui nous sépare de sa réalisation, et de savoir si elle sera notre meilleure innovation ou notre plus grande menace.

Comprendre la technologie IAG

Cependant, c'est une IA hypothétique et cela pourrait prendre des décennies pour devenir une réalité – si jamais cela arrive. L'IAG est également appelée intelligence exacte, IA forte ou IA complète, et peut planifier, communiquer, raisonner, porter des jugements et résoudre des énigmes.

En d'autres termes, l'IAG peut virtuellement accomplir n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain pourrait jamais faire – et plus encore. Atteindre une IA forte signifie également que la machine peut produire des pensées objectives, être consciente d'elle-même et avoir la capacité de ressentir, d'observer et d'expérimenter subjectivement.

Tout comme un enfant, une IA forte devrait apprendre par l'expérience, les erreurs et les entrées et améliorer continuellement ses capacités au fil du temps. Le temps pris pour le processus d'apprentissage pourrait être significativement moins que celui d'un enfant humain, car les machines n'ont pas besoin de se reposer et n'ont pas de limitations biologiques comme le cerveau humain.

C'est le niveau suivant de l'IA étroite, l'IA que nous avons actuellement. L'IA forte a la cognition humaine, tandis que l'IA étroite essaie simplement de l'imiter. Elle pourrait encore être maintenue par des composants comme l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux profonds et le traitement du langage naturel, mais probablement leurs versions avancées.

C'est aussi avec l'arrivée de ce type d'IA que beaucoup craignent de perdre leur emploi au profit des machines, même s'il s'agit d'un emploi intensif en connaissances et exigeant des compétences. Puisque l'IA forte a une intelligence de niveau humain et n'est pas sujette aux erreurs ou aux menaces, elle peut accomplir des tâches hautement qualifiées en moins de temps et avec une meilleure précision par rapport à nous.

Bien que nous fassions des progrès constants avec les réseaux neuronaux artificiels, le processus technologique de mimétisme du cerveau humain et de définition de ce qui rend quelque chose intelligent reste un défi.

Logiquement, posséder l'intelligence humaine et les compétences cognitives pourrait également signifier qu'elle pourrait ressentir des émotions comme nous. Si c'est le cas, elle sera également vulnérable comme les humains et pourrait aspirer à l'auto-préservation, même si cela signifie aller à l'encontre de la volonté et des intérêts de son créateur.

Bien que certains chercheurs en IA prédisent que l'IAG deviendra une réalité dans quelques décennies, un autre ensemble de chercheurs pense qu'elle pourrait être une chose du prochain siècle. D'un autre côté, certains chercheurs pensent que créer des systèmes d'IA capables de penser et d'agir comme des humains est pratiquement impossible.

Caractéristiques de l'intelligence artificielle générale

Il est sûr de dire que les particularités d'une machine pensante seraient étroitement liées à celles des humains. Après tout, ces systèmes IAG essaient de recréer ce que nous avons acquis au cours de siècles d'évolution.

Regarder les caractéristiques d'une IA forte vous donnera également une meilleure compréhension de pourquoi ce niveau d'intelligence machine est complexe.

Autonomie

L'IA forte est autonome, ce qui signifie qu'elle ne nécessite aucune intervention ou maintenance humaine pour fonctionner. Cela signifie également que l'IA forte sera soutenue par le modèle d'apprentissage non supervisé, qui est une technique d'apprentissage automatique qui n'est pas supervisée et utilise des ensembles de données d'entraînement non étiquetés.

En plus de l'apprentissage non supervisé, l'IA forte s'engagera également dans l'apprentissage auto-supervisé, qui implique l'exploration et l'expérimentation pour connaître l'inconnu.

L'IAG aura également une direction vers des objectifs, ce qui signifie que l'apprentissage sera dirigé vers l'atteinte d'objectifs spécifiques qui sont programmés par ses créateurs ou ceux qui sont auto-générés. La direction vers des objectifs signifierait également que le système d'IA s'engagerait dans un apprentissage sélectif.

De plus, les systèmes IAG doivent être capables d'apprendre en consommant des informations provenant de multiples sources comme des vidéos explicatives, des livres, des articles de blog et des livres d'auto-assistance – tout comme les humains.

De plus, les humains écrivent avec des hypothèses spécifiques sur les connaissances du lecteur. Par exemple, il n'est pas nécessaire de déclarer explicitement qu'un tigre est un animal carnivore ou que l'Empire State Building est à New York, car cela est considéré comme une connaissance générale. Les systèmes intelligents doivent être capables d'appliquer de telles connaissances et d'avoir le même bon sens requis lors de l'apprentissage.

Conscience artificielle

Il est sûr de dire que l'incapacité à créer artificiellement la conscience est l'une des raisons principales pour lesquelles nous sommes encore coincés avec l'IA étroite. Si nous atteignons un jour l'IAG, la conscience artificielle (CA) sera une chose que nous pourrons attendre d'elle.

L'émotion est également un ingrédient crucial de l'intelligence. En plus de ressentir des émotions, les machines doivent également être capables de déchiffrer les émotions des autres êtres vivants.

Par exemple, les humains ont tendance à partager de la nourriture s'ils sont rassasiés, s'ils n'ont pas envie de manger quoi que ce soit, ou s'ils se soucient de l'individu à qui la nourriture est offerte. Bien qu'une machine puisse rapidement calculer que la nourriture offerte est un acte de partage, la raison derrière cela peut devoir être captée à partir des expressions faciales de la personne, de la voix, du sujet discuté précédemment, et plus encore.

Étant donné que l'acte de partage peut changer en fonction du contexte social et de nombreux autres facteurs, la machine doit être capable de comprendre la bonne émotion derrière l'action pour répondre correctement.

La capacité à gérer ses propres émotions et celles des autres est appelée intelligence émotionnelle et est l'une des particularités de l'intelligence humaine. L'intelligence émotionnelle est également une autre étape que l'IA doit franchir pour atteindre l'intelligence générale.

Un autre aspect de la conscience est la capacité à se souvenir et à revivre des souvenirs et à rêver de l'avenir. Si une machine pouvait rêver pour elle-même sans être explicitement programmée pour le faire, alors c'est un indicateur fascinant de l'intelligence artificielle générale.

La conscience artificielle soulève également de nombreuses questions morales et éthiques. Si une machine atteint la conscience, devrait-elle être traitée comme un être humain ? Si c'est le cas, l'éteindre serait similaire à la tuer, et donc, serait-ce une mauvaise chose à faire ?

De plus, cela aurait-il encore du sens d'utiliser le pronom "il", ou lui attribuerait-on des pronoms de genre ? Enfin, la machine aurait-elle les mêmes droits que les humains, et serait-elle soumise à la loi comme nous ?

Les chercheurs en IA et les experts en éthique ont plus de questions que de réponses et s'efforcent de créer un système parfait pour que les machines artificiellement conscientes et les humains coexistent. Espérons que cela sera achevé avant que l'IAG ne devienne une réalité.

Compétences sociales

Les robots IA ont déjà une mauvaise réputation – grâce aux films de science-fiction. Avoir une intelligence de niveau humain signifie également que les robots exécutant des programmes IAG doivent être des entités sociales. Tout comme les humains, ils doivent s'entendre avec d'autres humains et ne doivent avoir aucun problème à engager des conversations.

Ils doivent également être capables de comprendre les émotions humaines en interprétant les expressions faciales ou les changements de ton de voix. Ils doivent également être capables de comprendre des déclarations contradictoires comme celles qui contiennent du sarcasme.

Ils doivent également être capables d'empathie avec les autres et doivent être capables de décider où tracer la ligne pour les blagues qui pourraient devenir personnelles en fonction du contexte. Si une machine intelligente devient trop spirituelle et excessivement bavarde, très peu l'apprécieraient.

De plus, la machine doit savoir quand et quand ne pas commencer une conversation – un robot qui fait des blagues lors d'un enterrement ferait paraître son créateur naïf.

Compétences motrices

Feliks Zemdegs détient le record du monde le plus rapide pour résoudre un Rubik's cube à la main en 4,22 secondes. Un robot du MIT a récemment résolu le cube en 0,38 seconde, faisant paraître le record humain comme des chiffres de débutant. Mais le même robot peut-il conduire une voiture, jouer du violon, ou même remplir une tasse d'eau ? – probablement pas.

La raison est que les robots que nous connaissons aujourd'hui sont conçus pour des tâches spécifiques et ne sont pas capables de faire autre chose. Bien sûr, les robots humanoïdes comme Sophia ressemblent à des humains, mais ils ne sont pas aussi habiles que nous.

Bien que le programme d'IA forte n'ait pas toujours besoin d'être logé dans un corps humanoïde, s'il est programmé dans un humanoïde, il aura d'excellentes compétences motrices et dextérité. Il pourrait se déplacer et agir comme des humains et ne serait arrêté que par l'usure contrairement aux douleurs et souffrances des humains. Pensez aux robots humanoïdes du film I, Robot.

Perception machine

Bien que l'apprentissage profond et la reconnaissance d'images aient ensemble introduit des avancées considérables, l'IA étroite est loin de développer des capacités de perception sensorielle semblables à celles des humains.

Par exemple, en parlant au téléphone, les humains peuvent facilement distinguer la voix d'une personne du bruit de fond et se faire une idée précise de l'environnement dans lequel se trouve la personne.

L'IA forte aura des capacités de perception sensorielle semblables à celles des humains appelées perception machine. La perception machine permet aux machines de prendre des informations sensorielles d'une manière similaire aux humains. Elle permettra également aux machines de recueillir des informations avec une plus grande précision. Elle sera également l'un des nombreux éléments qui accorderont aux machines la sensibilité – la capacité de ressentir, de comprendre et d'expérimenter subjectivement.

La perception machine sera composée de nombreux sous-composants, y compris la vision par ordinateur, l'audition machine, l'odorat machine et le toucher machine. Comme le nom l'indique, ces composants permettent à une machine de voir, d'entendre, de sentir et de ressentir.

Bien sûr, actuellement, nous avons les versions élémentaires de ces composants, et ils nécessitent des années de développement avant de pouvoir compléter une IA forte. Par exemple, la vision par ordinateur des voitures autonomes peut être facilement trompée en plaçant des autocollants sur les panneaux d'arrêt rouges.

L'IA forte sera également capable de faire face à l'abondance de données qui accompagne l'ajout de nouveaux sens. Le monde réel est un ensemble de données énorme et sans fin avec d'énormes quantités de détails micro et macro à observer.

Tout comme les humains n'essaient pas d'apprendre profondément tout ce qui se présente devant eux, l'IA rationalisera son processus d'apprentissage en considérant les informations contextuellement pertinentes.

Créativité

L'une des industries que l'IA n'a pas encore dominée est l'industrie du divertissement, qui comprend l'art, la poésie, les films, les jeux vidéo et les livres, pour n'en nommer que quelques-uns. Bien que vous puissiez regarder de nombreuses vidéos YouTube dont les scripts ont été écrits par l'IA, ils manquent de touche humaine et de logique.

De plus, ces scripts sont créés en fournissant des instructions et des œuvres préexistantes à l'IA, qui utilise ensuite des algorithmes pour analyser les motifs et combiner des mots pour former des phrases. Ces scripts générés par l'IA sont en fait des tas de hasard, et la créativité est hors de question.

Cependant, ce n'est pas le cas pour l'IA forte. Sa créativité serait similaire ou supérieure à celle des êtres humains et serait probablement capable de créer des histoires inédites en quelques minutes ou moins. Tout, de la peinture à la production de films, sera un jeu d'enfant pour l'IA générale.

Capacités de l'intelligence artificielle générale

En bref, l'IAG peut faire virtuellement tout ce que les humains pourraient jamais faire. Leurs capacités d'apprentissage profond seraient avancées et pourraient même surpasser nos capacités acquises naturellement. Bien que nous ne puissions pas être sûrs des sommets de son potentiel, voici quelques choses qu'elle pourrait faire.

Éliminer les tâches monotones

L'IA étroite est déjà remarquable pour effectuer de nombreuses tâches monotones comme être disponible pour les clients 24/7 sous forme de chatbots, analyser et catégoriser de vastes volumes de données, et, bien sûr, les voitures autonomes.

L'IAG pourrait également effectuer des tâches fastidieuses mais critiques comme la collecte des déchets, la construction, le remplissage des étagères des supermarchés, et même les tâches ménagères. Les robots avec d'excellentes compétences motrices seront également utiles pour la logistique.

Améliorer l'efficacité

Tout ce qui est biologique a besoin de repos, et les humains ne font pas exception. Cependant, les robots IAG, qui sont aussi intelligents que les humains, pourraient travailler de longues heures, sans pauses, et sans perdre de concentration ou de précision.

En plus des tâches monotones, ces robots pourraient effectuer des tâches hautement qualifiées telles que des médecins effectuant des chirurgies ou des infirmières assistant des patients. En plus d'augmenter la sécurité des sites Web et des réseaux, ces robots pourraient également être stationnés à différents endroits nécessitant une protection physique.

Effectuer des travaux dangereux

Les environnements miniers sont généralement chauds et humides et pourraient être jugés inhumains. Ils posent de graves risques pour la santé des humains, et bien qu'ils soient nuisibles à l'environnement, ils sont toujours poursuivis.

Avec l'avènement de l'IAG, ces travaux dangereux pourraient être effectués par des robots qui sont aussi intelligents et habiles que les humains. Même s'ils sont endommagés pendant le travail, leurs pièces pourraient être facilement réparées ou remplacées, contrairement aux humains.

Les robots IAG rendront également l'exploitation minière des astéroïdes – une alternative minière plus sûre – hautement faisable. Ne nécessitant que de l'énergie sous forme d'électricité, ces machines pourraient parcourir au-delà du système solaire et rapporter de vastes quantités de ressources précieuses.

L'IA forte pourrait également être notre clé pour l'exploration interstellaire. Les machines intelligentes avec des esprits semblables à ceux des humains pourraient parcourir de plus longues distances que les humains avec le moins de ressources. Elles pourraient également nous aider à trouver des planètes habitables ou même à trouver des planètes habitées par des formes de vie extraterrestres.

Gestion des catastrophes

Bien que l'IA étroite fasse un travail remarquable en prédisant les catastrophes naturelles, l'IA forte sera bien meilleure et plus précise. En fournissant des informations sur les occurrences passées de catastrophes, l'IAG pourrait informer les autorités des catastrophes et suggérer les meilleurs plans d'évacuation.

Les robots exécutant des programmes d'IA générale pourraient également aider à la gestion des secours en cas de catastrophe en sauvant des personnes de lieux autrement inaccessibles aux humains. Ils pourraient également améliorer les temps de réponse aux catastrophes en analysant rapidement les rapports entrants et en allouant efficacement les ressources.

L'IAG surpassera-t-elle l'intelligence humaine ?

Bien que l'IA forte présente de nombreux avantages pour l'humanité, il y a suffisamment de raisons de croire qu'elle pourrait signifier la fin de la même espèce. Une façon d'expliquer une telle circonstance défavorable est à travers le concept de singularité technologique.

La singularité technologique, ou simplement singularité, est un point théorique dans le temps où les avancées technologiques deviennent incontrôlables et, surtout, irréversibles et provoquent des changements imprévisibles et défavorables à la civilisation humaine.

L'IAG est fréquemment associée à la singularité car elle pourrait rendre la plus populaire des hypothèses de singularité – l'explosion de l'intelligence – une réalité.

L'explosion de l'intelligence est le résultat le plus plausible de l'atteinte de l'IA forte. C'est encore un scénario hypothétique dans lequel un agent intelligent analyse et comprend les processus qui produisent son intelligence, les améliore, puis crée un successeur qui répète le même cycle.

Après quelques générations et cycles d'auto-amélioration, le système d'IA pourrait créer une superintelligence artificielle, ou ASI, qui surpassera l'intelligence et les capacités humaines et pourrait même apporter de nouvelles définitions au terme "intelligence". Et oui, la plupart des films de science-fiction se déroulant dans des futurs dystopiques utilisent la singularité ou l'IA devenant incontrôlable comme préface.

Si les systèmes d'IA évoluent et atteignent la superintelligence, il y a peu de raisons pour lesquelles ils devraient nous écouter – une espèce avec une intelligence inférieure ou inexistante de leur point de vue. En bref, atteindre l'IAG signifierait très probablement que nous serons entourés de machines aussi intelligentes ou significativement plus intelligentes que nous.

“Le développement de l'intelligence artificielle complète pourrait signifier la fin de la race humaine.”

Stephen Hawking
Physicien théoricien

Selon Stephen Hawking, l'IA forte pourrait signifier la fin de la race humaine. Une fois que nous aurons créé une telle IA, elle prendra son envol et se redessinera à un rythme toujours croissant. Les humains, qui sont limités par une évolution biologique lente, ne pourraient pas rivaliser et seront sans aucun doute surpassés.

“Marquez mes mots – L'IA est bien plus dangereuse que les armes nucléaires.”

Elon Musk
PDG, SpaceX

Elon Musk a également des vues similaires sur l'intelligence des machines. Selon lui, l'IA pourrait être plus dangereuse que les ogives nucléaires, et la spéculation selon laquelle l'IA pourrait devenir un million de fois plus intelligente que les humains est en fait un euphémisme. Il a également déclaré que l'IA forte est notre plus grand risque existentiel.

4 façons de tester si l'IAG est vraiment arrivée

Le fait est que l'intelligence n'est pas mesurable, comme le poids ou la vitesse. Bien qu'un test de QI soit une excellente méthode pour mesurer l'intelligence, il ne teste que des aspects limités de l'intelligence. Il omet des aspects de l'intelligence, tels que la capacité à converser, à apprendre et à s'adapter, et à effectuer des tâches nécessitant des compétences motrices.

En tenant compte de ces points, voici quatre tests formulés par des chercheurs pour tester si l'intelligence générale est arrivée.

1. Test de Turing

Le test de Turing est le premier test proposé pour déterminer si un système d'IA peut penser et démontrer une intelligence humaine. Proposé dans un article publié par le mathématicien anglais Alan Turing en 1950, le test était à l'origine connu sous le nom de Jeu de l'Imitation.

Le principe derrière le test est que si une machine peut engager une conversation avec un humain sans être exposée comme une machine, alors elle démontre une intelligence de niveau humain.

Le Jeu de l'Imitation se compose de trois joueurs - deux étant des humains et l'autre l'ordinateur qui est testé. Un joueur humain devient l'interrogateur et est isolé de l'autre joueur humain et de l'ordinateur.

L'interrogateur doit poser des questions aux deux joueurs et essayer de déterminer lequel des deux est une machine. L'ordinateur tente de se déguiser en humain et, s'il est intelligent, peut même répondre à des problèmes mathématiques compliqués de manière incorrecte pour sembler humain.

Toute la conversation se déroulera via un canal uniquement textuel, et l'interrogateur doit faire une supposition rationnelle sur le fait que le répondant est un humain ou une machine. Si l'interrogateur ne parvient pas à distinguer les réponses fournies par les deux joueurs, l'ordinateur réussit le test et serait considéré comme une IAG.

Cependant, de nombreux experts affirment que le test de Turing n'est pas une méthode infaillible pour tester une IA forte. C'est parce qu'il teste seulement un ensemble de compétences, par exemple, la sortie de texte d'une machine. Étant donné que l'IA générale sera capable d'effectuer plusieurs tâches simultanément, tester le système pour une seule tâche ne prouvera pas grand-chose.

Une autre façon de souligner les défauts du test de Turing est avec l'argument de la chambre chinoise (CRA). Créé par John Searle en 1980, le CRA peut être expliqué dans le scénario suivant :

Imaginez un individu qui ne parle pas chinois assis dans une pièce fermée. L'individu reçoit un livre contenant des règles, des instructions et des phrases en langue chinoise. Un autre individu qui parle couramment le chinois enverra des notes écrites en chinois à la pièce.

Avec l'aide du livre de langue chinoise, l'individu à l'intérieur de la pièce peut choisir les réponses correctes avec le livre de règles chinoises, même si la personne ne parle pas ou ne comprend pas le chinois. Ce qui se passe à la place est juste une simulation de compréhension en faisant correspondre des déclarations avec des réponses appropriées.

Selon Searle, même dans le cas du test de Turing, l'IA en question pourrait simuler des conversations, mais cela ne prouve rien en rapport avec la conscience ou l'intelligence de niveau humain, tout comme dans le CRA. Il déclare également que pour avoir une conscience ou une compréhension, la machine doit avoir un esprit réel similaire à celui des humains.

2. Test du café

Bien que les machines à café IA existent, aller dans une maison, chercher des ingrédients et faire du café n'est pas quelque chose que les machines peuvent actuellement faire. En gardant cela à l'esprit, Steve Wozniak, co-fondateur d'Apple, a proposé le test du café qui jugerait une machine IA en fonction de sa capacité à faire du café.

Pour réussir le test du café, la machine IA doit se rendre dans une maison américaine moyenne et trouver les ingrédients et l'équipement nécessaires pour faire une tasse de café, y compris le café, une machine à café, de l'eau et une tasse, puis appuyer sur les bons boutons de la machine pour préparer le café.

Localiser les ingrédients et les mélanger dans les bonnes quantités dans un endroit inconnu est une tâche difficile et nécessite une intelligence humaine. Si une machine IA peut le faire sans erreurs, il est très probable que la machine possède une intelligence générale.

3. Test de l'étudiant robot à l'université

Proposé par Ben Goertzel en 2012, le test de l'étudiant robot à l'université préconise que si une machine peut s'inscrire dans une université humaine, suivre des cours et obtenir son diplôme de la même manière que les humains, alors la machine est animée par une IA forte.

AI-MATHS, un robot IA créé par Chengdu Zhunxingyunxue Technology de Chine, avait terminé deux tests de mathématiques pour les examens d'entrée nationaux des collèges chinois. Cependant, le robot IA a à peine réussi ces tests.

4. Test d'emploi

Proposé par le chercheur en IA Nils J. Nilsson, le test d'emploi met l'IAG à l'épreuve en analysant à quel point elle peut effectuer des emplois effectués par des humains. Pour réussir ce test, l'IA doit être capable d'effectuer des emplois que les humains effectuent habituellement. Que l'IA en question soit une IAG est évalué en fonction de la fraction de ces emplois qui sont satisfaisamment accomplis par l'IA.

À quelle distance sommes-nous de l'intelligence artificielle générale ?

Depuis la création de l'intelligence artificielle, les scientifiques expérimentent et recherchent des méthodes pour imiter le cerveau humain. Après tout, le cerveau humain est le centre de cognition le plus puissant que nous ayons jamais rencontré. Et même après un demi-siècle d'innovation, nous n'avons pas encore découvert la recette pour créer un système d'IA capable d'apprendre, de penser et d'agir comme les humains.

Il est sûr de dire que lorsque John McCarthy et Marvin Minsky, les pères fondateurs de l'IA, ont déclenché la révolution en 1956, ils aspiraient à créer un système d'intelligence artificielle capable de penser et d'agir comme les humains. Bien sûr, à l'époque, la recherche en intelligence artificielle était à ses débuts, et la faisabilité technologique d'un tel système était encore en question.

En 1970, Minsky a prédit que nous atteindrions l'intelligence artificielle générale dans trois à huit ans, et quelques mois après, ses pouvoirs seraient incalculables. Cela fait plus d'un demi-siècle, et une machine IA qui pourrait surpasser les humains est encore de la science-fiction.

Comme mentionné précédemment, certains chercheurs en IA prédisent quelques années, certains suggèrent quelques décennies, certains sont optimistes que c'est dans le prochain siècle, et certains pensent que c'est pratiquement impossible.

Les cerveaux sont différents des ordinateurs et ne peuvent pas être comparés directement. Cependant, il est postulé que le cerveau humain fonctionne à un exaFLOP – ce qui équivaut à un milliard de milliards de calculs par seconde et de nombreuses fois plus rapide que le superordinateur le plus rapide que nous ayons aujourd'hui.

Étant donné que le niveau d'intelligence de l'IAG sera égal ou supérieur à celui du cerveau humain, les machines doivent être capables de fonctionner à un exaFLOP ou plus – ce qui est au-delà des capacités de la technologie actuelle.

De même, faire fonctionner des machines à un exaFLOP ou plus nécessitera d'énormes quantités d'énergie, ce qui pourrait ne pas être faisable à moins que nous ne fassions des percées dans les énergies renouvelables. Le problème énergétique devient encore plus intense si nous prévoyons de développer des robots IA robustes qui se déplacent comme des humains en raison des contraintes de stockage d'énergie.

Bien sûr, les développements en informatique quantique et la recherche de moyens pour alimenter les machines avec de l'énergie nucléaire, comme les cellules à hydrogène du T-800 de The Terminator, seraient de grandes victoires et augmenteraient considérablement la faisabilité de l'IAG.

En 2014, avec l'aide des réseaux neuronaux, les scientifiques ont pu reproduire le cerveau d'un ver plat d'un millimètre composé de 302 neurones. Le cerveau humain, quant à lui, contient environ 100 milliards de neurones, ce qui est une autre façon de dire qu'il pourrait falloir des années avant que l'IA forte ne devienne une réalité.

Comment pouvons-nous atteindre l'IAG plus tôt ?

En parlant d'intelligence artificielle, beaucoup supposent que chaque chercheur dans le domaine travaille actuellement à atteindre l'IA forte et la super IA par la suite. Rien ne pourrait être plus éloigné de la vérité, bien qu'éventuellement, chaque effort de recherche en IA convergerait vers l'IAG et l'ASI.

Au contraire, les chercheurs travaillent à perfectionner différentes applications de l'IA, telles que le traitement du langage naturel, l'apprentissage profond, la vision par ordinateur, et plus encore. De nombreuses choses peuvent être faites pour atteindre l'IAG plus rapidement, et en voici quelques-unes.

Avancées dans l'apprentissage non supervisé

Comme mentionné précédemment, l'apprentissage non supervisé est une technique d'apprentissage automatique qui n'est pas supervisée et utilise des ensembles de données d'entraînement non étiquetés. Pour mettre cela en perspective, considérez le modèle d'apprentissage supervisé que de nombreux systèmes d'IA étroite utilisent.

Dans l'apprentissage supervisé, comme le nom l'indique, l'apprentissage se déroule en présence d'un superviseur en tant qu'enseignant. Par exemple, considérez un panier rempli de différents types de fruits, et vous voulez apprendre à une machine à les différencier.

La première étape du processus d'enseignement est de former la machine à l'aide d'ensembles de données comme celui-ci :

• Si le fruit est un long cylindre courbé et est vert-jaune, alors c'est une banane.
• Si le fruit est sphérique et orange, alors c'est une orange.
• Si le fruit est arrondi, a une dépression au sommet, et est rouge, c'est une pomme.

Après s'être entraînée sur cet ensemble de données, la machine peut utiliser les connaissances acquises pour identifier tout fruit qui se présente à elle – à condition que les caractéristiques du fruit aient été incluses dans l'ensemble de données d'entraînement.

Dans le cas de l'apprentissage non supervisé, il n'y a pas d'enseignant pour former la machine ou d'ensembles de données étiquetés. Au lieu de cela, la machine doit regrouper des informations non triées en fonction de motifs, de similitudes et de différences.

Améliorer les capacités d'une machine à apprendre de manière non supervisée est une étape cruciale vers l'atteinte de l'IAG. Cela permettra aux machines d'apprendre et de s'adapter à un rythme exponentiel sans nécessiter d'assistance humaine. De plus, l'apprentissage non supervisé est étroitement similaire à la manière dont les humains apprennent par l'expérience.

Informatique quantique

Bien que les géants de la technologie, y compris IBM, Google et Microsoft, investissent agressivement dans cette technologie, l'informatique quantique en est encore à ses débuts. Contrairement aux ordinateurs conventionnels, qui reposent sur des zéros et des uns, ou bits, les ordinateurs quantiques utilisent des bits quantiques ou qubits.

Les qubits sont rendus possibles par les principes de la mécanique quantique comme la superposition et l'intrication et peuvent exister dans plusieurs états en même temps. En bref, alors que les ordinateurs traditionnels n'ont que deux états, les ordinateurs quantiques ont de nombreux états et sont incroyablement rapides.

Contrairement aux ordinateurs conventionnels qui respectent la loi de Moore, les ordinateurs quantiques suivent la loi de Neven, qui stipule que les ordinateurs quantiques connaissent une croissance doublement exponentielle par rapport aux ordinateurs traditionnels.

Un tel taux de croissance exponentiel de la puissance de calcul est une victoire pour l'IA générale et peut aider à atteindre et à dépasser la merveille d'un exaFLOPS du cerveau humain. L'informatique quantique pourrait repérer des motifs dans les grandes données en des temps incroyables.

On estime que seulement 60 qubits seraient plus que suffisants pour encoder une quantité de données égale à celle produite par l'ensemble de l'humanité en un an. L'informatique quantique améliorera également la capacité d'apprentissage profond de l'IA, ce qui est essentiel pour atteindre des capacités cognitives similaires à l'esprit humain.

Nouvelles approches robotiques

Étant donné que la cognition est l'un des plus grands obstacles que nous devons franchir pour atteindre l'IAG, les scientifiques explorent un nouveau concept appelé cognition incarnée.

Selon cela, les robots devront apprendre de leur environnement, tout comme un enfant humain le fait. Ce n'est qu'alors qu'ils pourront obtenir une cognition de niveau humain, ce qui sera un processus étape par étape.

FAQ sur l'intelligence artificielle générale (IAG)

Si vous êtes encore curieux de l'intelligence artificielle générale, parcourez les questions fréquemment posées ci-dessous.

1. Qu'est-ce que l'IAG en IA ?

R. L'IAG est un type d'IA qui vise à être aussi intelligent et adaptable que les humains. Contrairement à l'IA régulière, qui est conçue pour des tâches spécifiques, l'IAG serait capable d'apprendre, de résoudre des problèmes et de gérer de nouvelles situations comme une personne, sans avoir besoin d'une programmation spéciale pour chaque tâche.

2. Quelle est la différence entre l'IA et l'IAG ?

R. Il y a trois principales différences entre l'intelligence artificielle et l'intelligence artificielle générale.

• L'IA est conçue pour des tâches spécifiques et fonctionne dans un domaine limité. En revanche, l'IAG a la capacité d'apprendre et d'exécuter n'importe quelle tâche intellectuelle effectuée par les humains dans différents domaines.
• L'IA acquiert généralement des connaissances grâce à des données d'entraînement étendues, tandis que l'IAG a le potentiel de dépasser cette limitation en apprenant et en s'adaptant de manière similaire aux humains, en comprenant de nouveaux concepts sans nécessiter de programmation explicite.
• L'IA est actuellement en développement et en utilisation ; l'IAG, en revanche, reste purement théorique. Les machines capables d'atteindre une intelligence générale de niveau humain n'existent pas encore.

3. Quels sont quelques exemples d'intelligence artificielle générale ?

R. Bien que la véritable IAG n'ait pas encore été atteinte, il existe des exemples impressionnants d'IA étroite qui excellent dans des domaines spécifiques. Par exemple, les superordinateurs tels que Watson d'IBM peuvent traiter des problèmes scientifiques complexes, les voitures autonomes sont capables de naviguer sur les routes et de respecter les règles de circulation, et les avocats IA comme ROSS Intelligence peuvent analyser des documents juridiques et fournir des réponses.

Ne paniquez pas, encore !

Si l'IAG arrive, le monde ne sera plus jamais le même. Non seulement l'IAG changera le monde autour de nous, mais elle pourrait changer la façon dont nous nous voyons nous-mêmes.

Si nous réussissons à coexister avec une IA forte, nous pourrions même évoluer en une espèce avancée qui combine des formes de vie à base de carbone et la robotique. Si nous échouons, l'IAG pourrait décider de notre sort en quelques nanosecondes et pourrait signifier la fin même de l'humanité.

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