Le débat sur l’Intelligence Artificielle Générale
L’Intelligence Artificielle Générale (AGI, pour ses sigles en anglais) a été un sujet de discussion récurrent dans la communauté scientifique et technologique pendant des années. Récemment, Google DeepMind, l’une des entreprises leaders dans le domaine de l’intelligence artificielle, a proposé un nouveau cadre pour classer les capacités et comportements des systèmes AGI.
L’AGI fait référence à une intelligence artificielle qui peut accomplir n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un humain peut faire. Cependant, les chercheurs de DeepMind ont analysé neuf définitions différentes de l’AGI et ont identifié des limitations dans chacune d’elles. Certaines définitions se concentrent excessivement sur les qualités humaines comme la compréhension ou la conscience, tandis que d’autres ne considèrent pas suffisamment le niveau de performance ou la généralité du système.
Un nouveau cadre pour mesurer l’Intelligence Artificielle
Pour surmonter ces limitations, DeepMind a proposé un cadre plus complet pour mesurer l’intelligence artificielle. Ce cadre comprend six critères : se concentrer sur les capacités plutôt que sur les qualités humaines ; prendre en compte à la fois la généralité et le niveau de performance ; nécessité de tâches cognitives et métacognitives ; potentiel du système pour effectuer des tâches au niveau AGI ; des mesures centrées sur des tâches du monde réel que les gens apprécient ; et considérer l’AGI non pas comme un point final unique, mais comme un chemin avec différents niveaux.
De plus, DeepMind a présenté une matrice qui mesure « performance » et « généralité » à cinq niveaux. La performance se réfère à la capacité d’un système à effectuer une tâche spécifique, tandis que la généralité se réfère au nombre de tâches différentes qu’un système peut effectuer. Cette matrice permet une évaluation plus détaillée et précise des systèmes AGI.
Objectifs et conclusions
L’objectif final de ce cadre est de surpasser toutes les tâches humaines avec un système d’IA général. C’est un objectif ambitieux, mais DeepMind croit qu’il est réalisable avec le temps et la recherche appropriée.
En conclusion, le nouveau cadre proposé par Google DeepMind offre une manière plus complète et précise de mesurer et de classer les systèmes AGI. Ce cadre peut aider les chercheurs à développer des systèmes AGI plus avancés et utiles à l’avenir. Chez VentureBeat, nous nous engageons à être un espace numérique pour que les décideurs techniques acquièrent des connaissances sur la technologie d’entreprise transformatrice.
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