L'Intelligence Artificielle Générale

Au-delà de l'intelligence humaine

Un monde avec des contraintes physiques

Nous démarrons un projet pour résoudre un ou plusieurs problèmes. Pour concevoir une réponse à un besoin. Nous avons fais, faisons et allons faire face à des défis climatiques, des maladies, des crises économiques et des instabilités politiques. Nous avons besoin d'un développement durable et d'une capacité accrue dans la recherche et la stratégie économique. De nombreuses limites ont été repoussées grâce à une abondance d'énergie et de ressources. Nous n'aurions pas la société que nous avons actuellement sans fer, pétrole, uranium etc.
Le dernier siècle semblait sans limites.
Le présent semble limitée.
Nous voyons des limites à la croissance, des limites sur les ressources, sur leur exploitation, et des limites climatiques. Nous devons dépasser ces limites grâce à notre intelligence. Nous avons besoin d'approches spécifiques, pour chaque limite, mais également d'approches globales, pour repousser toutes les limites.
Nous savons que davantage d'intelligence nous aide à faire ce que nous souhaitons faire.

Une solution

La base

L'Intelligence Artificielle Générale (ou Intelligence Artificielle forte) est un algorithme aux capacités intellectuelles au moins égales à celles d'un humain. Les avancées récentes dans l'IA produisent des algorithmes très puissants, dépassant les capacités humaines, mais qui sont extrêmement spécialisés sur une tâche bornée. Ce sont des "Intelligences Artificielles spécialisées".
En tant qu'humains, si notre développement est borné par des limites physiques, nous devons augmenter nos capacités intellectuelles. Nous sommes limités par la durée de nos études, notre vieillissement, notre fatigue, la limite physique de nos cerveaux etc. Le monde est limité, mais les humains le sont aussi. Les logiciels ont des limites physiques, mais ces limites évoluent et se corrigent plus rapidement que les nôtres. Les composants s'améliorent, nous pouvons optimiser les algorithmes, multiplier la puissance de calcul par le nombre de composants etc.

Capacités

Nous savons qu'une intelligence égale à celle d'un humain est possible, car nous existons. Nous ne savons cependant pas si un algorithme peut atteindre ce niveau. Concevoir cet algorithme aurait déjà des applications, selon le coût du matériel pour le faire tourner. Mais ce qui importe vraiment, ce sont les possibilités que cela pourrait ouvrir.

Possibilités

Ok, on réussit à faire une IA forte, et ensuite? Une IA forte est au moins aussi intelligente qu'un être humain. Les êtres humains sont efficaces pour résoudre des problèmes, mais avoir un être humain supplémentaire ne changera pas grand chose.
A partir de là, que se passera-t-il?
Les logiciels sont duplicables librement, donc nous ne nécessitons que d'unités de calcul physiques.
Si cette IA forte a notre niveau sur une unité de calcul, peut être qu'elle tournera deux fois plus vite sur deux unités?

  • Peut-être qu'elle tournera 100 fois plus vite sur 100 unités?
  • Peut-être qu'elle tournera 10.000 fois plus vite sur 100 unités avec un code optimisé pour être 100 fois plus rapide?
  • Peut-être qu'elle tournera 1.000.000 de fois plus vite si, davantage, les composants multipliaient leur performance par 100?
Là où nous n'aurions qu'un jour pour résoudre un défi, une IA forte aurait 2739 années. Si cela est un moyen de résoudre des problèmes, quelle folie de ne pas essayer.

Les limites

Nous ne savons pas si quoique ce soit peut dépasser l'être humain le plus intelligent, car cela n'a jamais été fait.

  • Peut-être que les unités de calculs coûteront des milliards d'euros, si elles sont faisables.
  • Peut-être que le logiciel ne sera pas ou peu parallélisable.
  • Peut-être que pour être au niveau d'un humain de 20 ans, il faut obligatoirement 20 années d'entraînement et d'existence.
  • Peut-être qu'il y a des limites à l'intelligence.
  • Peut-être que nous devrons attendre des architectures de calcul neuromorphiques.
  • Peut-être que notre société fera face à des défis immenses plus tôt que prévu.
Il y a des limites techniques, mais elles sont liées à des limites en science cognitives.

Les moyens

L'IA forte n'est pas quelque chose de nouveau. C'est une vieille chimère. Deepmind a été fondé en 2010. OpenAI en 2015. Et ce ne sont que les sociétés les plus célèbres car supportées par de grandes structures. Mais avant ces initiatives, Turing théorisait déjà l'IA en 1950, et il succède à une longue route de petits pas en direction de cet objectif. Est-ce que quelque chose a changé? Comment le ferions-nous maintenant, si personne ne l'a jamais fait avant?

Nous avons nos compétences, notre volonté, et notre conviction que des algorithmes d'IA Générale pourront contribuer à résoudre les défis de ce siècle.

La durée de développement

Puisque les moyens n'ont jamais été aussi développés, si c'est présentement faisable, ce sera rapide. Certaines entreprises travaillent le sujet depuis plus de 10 ans, et elles ont permis de nombreuses avancées.
Elles ont réussi des exploits qui paraissaient impossibles.
Les avancées théoriques et pratiques pour évoluer dans des mondes virtuels doivent être complétées par des approches évoluant dans l'ensemble des possibilités du monde réel. Si l'IA forte est faisable maintenant, nous pensons qu'elle sera développée dans les 5 ans. Sinon, il manquait probablement de gros morceaux de théories en sciences cognitives, ou de puissance de calcul.

Le taux de succès

Tous les projets peuvent échouer.
Si nous apprenions que c'était impossible de le faire via de l'apprentissage profond, ce serait un succès de l'avoir compris.
Si nous avançons la recherche, comme d'autres l'ont fait, ce sera un succès.
Mais la pureté de la recherche n'est pas toujours une fin en soi. Tout en visant l'IA forte, nous pourrons fournir des usages concrets aux algorithmes classiques d'apprentissage profond. Puisque nous souhaitons faire l'IA forte via de l'apprentissage profond, nous ne pourrions le faire sans fournir des techniques d'intelligence artificielle spécialisée pour tous les besoins d'entreprises et de personnes. De ce point de vue, et du point de vue de la recherche, nous réussirons avec certitude, 100% de chance de succès.
Evidemment, puisque l'IA Générale n'a jamais été faite, mais déjà tentée, le taux de succès empirique est à 0%.
On est à peu près entre les deux.

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