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Pourquoi la grande technologie pense-t-elle que l’AGI émergera des systèmes binaires ?


Il est temps d’arrêter de former des radiologues. L’IA peut prédire où et quand les crimes se produiront. Ce réseau de neurones peut dire si vous êtes gay. Il y aura un million de robotaxis Tesla sur la route d’ici la fin de 2020.

Nous avons tous vu l’hyperbole. Les affirmations les plus audacieuses des grandes technologies font les titres les plus réussis des médias, et le grand public ne peut pas en avoir assez.

Demandez à 100 personnes dans la rue ce dont elles pensent que l’IA est capable, et vous êtes assuré d’obtenir une corne d’abondance d’idées absurdes.

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Pour être parfaitement clair : nous avons définitivement besoin de plus de radiologues. L’IA ne peut pas prédire les crimes, quiconque dit le contraire vend quelque chose. Il n’y a pas non plus d’IA qui puisse dire si un humain est gay, la prémisse elle-même est erronée.

Et, enfin, il n’y a actuellement aucun robot axe autonome dans le monde – à moins que vous ne comptiez les véhicules d’essai expérimentaux.

Mais il y a de fortes chances que vous croyiez qu’au moins un de ces mythes est réel.

Pour chaque pronostiqueur sobre appelant à une vision plus modérée de l’avenir de l’intelligence artificielle, il existe une douzaine d’exubérants « juste au coin de la rue » qui croient la sauce secrète a déjà été découverte. Pour eux, la seule chose qui retient l’industrie de l’intelligence artificielle générale est l’échelle.

La grande idée

Ce qu’ils prêchent est complexe : si vous faites évoluer un système basé sur l’apprentissage en profondeur suffisamment grand, que vous lui fournissez suffisamment de données, que vous augmentez le nombre de paramètres avec lesquels il fonctionne par facteurs et que vous créez de meilleurs algorithmes, une intelligence générale artificielle émergera.

Juste comme ça! Un ordinateur capable d’intelligence au niveau humain explosera des flammes de l’IA en tant que sous-produit naturel de l’application intelligente de plus de pouvoir. L’apprentissage en profondeur est la cheminée; calculer le soufflet.

Mais nous avons déjà entendu celui-là, n’est-ce pas ? C’est le théorème du singe infini. Si vous laissez un singe taper sur un clavier à l’infini, il produira au hasard tous les textes possibles, y compris, par exemple, les œuvres de William Shakespeare.

Seulement, pour les besoins des grandes technologies, c’est en fait la monétisation du théorème du singe infini en tant que modèle commercial.

Le gros problème

Il n’y a pas d’organe directeur pour déclarer officiellement qu’un modèle d’apprentissage automatique donné est capable d’intelligence artificielle générale.

Vous auriez du mal à trouver un seul enregistrement de discussion académique ouverte sur le sujet dans lequel au moins un expert apparent en la matière ne chicane pas sur sa définition.

Disons que les gens de DeepMind crient soudainement « Eureka! » et déclarent avoir assisté à l’émergence d’une intelligence artificielle généralisée.

Et si les gens de Microsoft appelaient des conneries ? Ou si Ian Goodfellow dit que c’est réel, mais que Geoffrey Hinton et Yann LeCun ne sont pas d’accord ?

Et si le président Biden déclarait que l’âge de l’AGI était sur nous, mais que l’UE dit qu’il n’y a aucune preuve à l’appui ?

Il n’y a actuellement aucune mesure unique par laquelle un individu ou un organe directeur pourrait déclarer qu’un AGI est arrivé.

Le sacré test de Turing

Alan Turing est un héros qui a sauvé d’innombrables vies et une icône queer qui a subi une fin tragique, mais le monde serait probablement un meilleur endroit s’il n’avait jamais suggéré que la prestidigitation était une démonstration d’intelligence suffisante pour mériter l’étiquette « humain- niveau. »

Turing a recommandé un test appelé le « jeu d’imitation » dans son article phare de 1950 « Computer Machinery and Intelligence ». Fondamentalement, il a dit qu’une machine capable de tromper les humains en leur faisant croire qu’elle était l’un d’eux devrait être considérée comme intelligente.

Dans les années 1950, cela avait du sens. Le monde était loin du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur. Pour un maître-programmeur, un mathématicien de classe mondiale et l’un des plus grands casseurs de code de l’histoire, le chemin vers ce qui allait devenir l’avènement des réseaux antagonistes génératifs (GAN) et des modèles à grand langage (LLM) devait sembler être un -chemin rue artificielle cognition.

Mais Turing et ses semblables n’avaient aucun moyen de prédire à quel point les informaticiens et les ingénieurs seraient bons dans leur travail à l’avenir.

Très peu de gens auraient pu prédire, par exemple, que Tesla pourrait repousser les limites de l’autonomie aussi loin qu’elle l’a fait sans créer une intelligence générale. Ou que Gato de DeepMind, DALL-E d’OpenAI ou Duplex de Google seraient possibles sans inventer une IA capable d’apprendre comme le font les humains.

La seule chose dont nous pouvons être sûrs concernant notre quête d’IA générale, c’est que nous avons à peine effleuré la surface de l’utilité de l’IA étroite.

Les avis peuvent varier

Si Turing était encore en vie, je pense qu’il serait très intéressé de savoir comment l’humanité a accompli tant de choses avec des systèmes d’apprentissage automatique utilisant uniquement une IA étroite.

L’expert en intelligence artificielle de renommée mondiale Alex Dimakis a récemment proposé une mise à jour du test de Turing :

Selon eux, une IA qui pourrait réussir de manière convaincante le test de Turing pendant 10 minutes avec un juge expert devrait être considérée comme capable d’une intelligence de niveau humain.

Mais n’est-ce pas juste une autre façon de dire que l’AGI émergera comme par magie si nous étendons simplement l’apprentissage en profondeur ?

GPT-3 crache parfois des extraits de texte qui sont si cohérents qu’ils semblent saillants. Pouvons-nous vraiment être si loin de pouvoir maintenir l’illusion de la compréhension pendant 10, 20 ou 30 minutes ?

On dirait un peu que Dimakis pourrait mettre les poteaux de but sur la ligne des 49 mètres ici.

N’arrête pas de croire

Cela ne veut pas dire que nous n’y arriverons jamais. En fait, il n’y a aucune raison de croire que DeepMind, OpenAI ou l’un des autres camps AGI-is-nigh ne découvriront pas la sauce secrète aujourd’hui, demain ou dans un délai plus raisonnable (comme quelque part autour des années 2100) .

Mais il y a aussi peu de raisons de croire que l’application intelligente des mathématiques et des déclarations oui/non mènera éventuellement à l’IAG.

Même si nous finissons par construire des systèmes informatiques de taille planétaire alimentés par Dyson Spheres, l’idée que la mise à l’échelle est suffisante (même avec des avancées coïncidentes dans le code/les algorithmes) n’est encore qu’une hypothèse.

Les cerveaux biologiques pourraient en fait être des systèmes quantiques. Il va de soi, si tel était le cas, qu’une entité artificielle capable de manifester toute forme d’intelligence se distinguant de la prestidigitation d’une programmation intelligente aurait du mal à émerger d’un système binaire classique.

Cela peut donner l’impression que je réprimande le cri de guerre joué « la mise à l’échelle est tout ce dont vous avez besoin ! » avec le tout aussi odieux « quantique toutes les choses », mais au moins il y a un précédent pour le fantasme que je pousse.

Les humains existent, et nous sommes assez intelligents. Et nous pouvons être sûrs à 99 % que notre intelligence a émergé à la suite d’effets quantiques. Peut-être devrions-nous nous tourner vers le domaine de l’informatique quantique pour trouver des indices en ce qui concerne le développement d’une intelligence artificielle destinée à imiter la nôtre.

Ou, peut-être, AGI ne « sortira » de rien par lui-même. Il est possible que cela nécessite une conception intelligente.



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