Le battage médiatique autour du nouveau modèle d'IA de DeepMind passe à côté de ce qui est vraiment cool

Le battage médiatique autour du nouveau modèle d’IA de DeepMind passe à côté de ce qui est vraiment cool

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« La nature essaie de nous dire quelque chose ici, à savoir que cela ne fonctionne pas vraiment, mais le domaine croit tellement en ses propres coupures de presse qu’il ne peut tout simplement pas le voir », ajoute-t-il.

Même les collègues de DeepMind de Freitas, Jackie Kay et Scott Reed, qui ont travaillé avec lui sur Gato, ont été plus circonspects lorsque je les ai interrogés directement sur leurs affirmations. Lorsqu’on leur a demandé si Gato se dirigeait vers AGI, ils n’ont pas répondu. « En fait, je ne pense pas qu’il soit possible de faire des prédictions avec ce genre de choses. J’essaye d’éviter ça. C’est comme prédire le marché boursier », a déclaré Kay.

Reed a déclaré que la question était difficile : « Je pense que la plupart des apprenants automatiques éviteront de répondre avec soin. C’est très difficile à prévoir, mais, vous savez, j’espère que nous y arriverons un jour. »

D’une certaine manière, le fait que DeepMind appelle Gato un « généraliste » aurait pu faire de lui une victime du battage médiatique exagéré de l’industrie de l’IA autour d’AGI. Les systèmes d’IA d’aujourd’hui sont appelés « étroits », ce qui signifie qu’ils ne peuvent effectuer qu’un ensemble spécifique et restreint de tâches, telles que la génération de texte.

Certains technologues, dont certains de DeepMind, pensent qu’un jour, les humains développeront des systèmes d’intelligence artificielle « plus grands » qui pourraient fonctionner aussi bien, voire mieux, que les humains. Bien que certains appellent cela l’intelligence générale artificielle, d’autres disent que c’est comme « croire en la magie ». De nombreux chercheurs de haut niveau, comme Yann LeCun, scientifique en chef de l’IA chez Meta, se demandent si c’est possible.

Cat est un « généraliste » dans le sens où il peut faire beaucoup de choses différentes en même temps. Mais c’est un monde à part d’une IA « générale » qui peut s’adapter de manière significative à de nouvelles tâches qui sont différentes de ce qui a été formé sur le modèle, déclare Andreas du MIT : « Nous sommes encore loin d’être en mesure de le faire. »

Rendre les modèles plus grands ne résoudra pas non plus le problème que les modèles n’ont pas « d’apprentissage tout au long de la vie », ce qui signifierait que si on leur enseignait quelque chose une fois, ils comprendraient toutes les implications et l’utiliseraient pour éclairer toutes les autres décisions qu’ils prennent, il dit.

Le battage médiatique autour d’outils comme Gato nuit au développement global de l’IA, affirme Emmanuel Kahembwe, chercheur en IA et en robotique et membre de l’organisation Black in AI cofondée par Timnit Gebru. « Il y a beaucoup de sujets intéressants qui sont laissés de côté, qui sont sous-financés, qui méritent plus d’attention, mais ce n’est pas ce qui préoccupe les grandes entreprises technologiques et la plupart des chercheurs de ces entreprises technologiques », dit-il.

Les entreprises technologiques devraient prendre du recul et faire le point sur les raisons pour lesquelles elles construisent ce qu’elles construisent, déclare Vilas Dhar, président de la Fondation Patrick J. McGovern, une organisation caritative qui finance des projets d’IA « pour de bon ».

« AGI parle de quelque chose de profondément humain : l’idée que nous pouvons devenir plus que nous ne sommes, en construisant des outils qui nous propulsent vers la grandeur », dit-il. « Et c’est vraiment bien, sauf que c’est aussi une façon de nous distraire du fait que nous avons de vrais problèmes auxquels nous sommes confrontés aujourd’hui et que nous devrions essayer de résoudre en utilisant l’IA. »

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