Intelligence générale artificielle (AGI): définition, fonctionnement et exemples

Qu’est-ce que l’intelligence générale artificielle (AGI)?

L'intelligence artificielle générale (AGI) est une branche de la théorie intelligence artificielle (IA) recherche visant à développer une IA dotée d’un niveau humain de fonctions cognitives, y compris la capacité d’auto-apprentissage. Cependant, tous les chercheurs en IA ne croient pas qu’il soit même possible de développer un système AGI, et le domaine est divisé sur les facteurs qui constituent et peuvent mesurer avec précision « l’intelligence ».

D'autres termes pour AGI incluent l'IA forte ou l'IA générale. Ces formes théoriques d’IA contrastent avec l’IA faible, ou IA étroite, capable d’effectuer uniquement des tâches spécifiques ou spécialisées dans le cadre d’un ensemble prédéfini de paramètres. AGI serait capable de résoudre de manière autonome une variété de problèmes complexes dans différents domaines de connaissances.

Comment fonctionne l'intelligence générale artificielle (AGI)

Étant donné que l’AGI reste un concept théorique, les avis diffèrent quant à la manière dont il pourrait éventuellement être réalisé. Selon les chercheurs en IA Ben Goertzel et Cassio Pennachin, « l’intelligence générale ne signifie pas exactement la même chose pour tous les chercheurs ». Cependant, « En gros », AGI fait référence à « des systèmes d'IA qui possèdent un degré raisonnable de compréhension de soi et de maîtrise de soi autonome, et qui ont la capacité de résoudre une variété de problèmes complexes dans une variété de contextes et apprendre à résoudre de nouveaux problèmes dont ils ne connaissaient pas l'existence au moment de leur création."

En raison de la nature nébuleuse et évolutive de la recherche sur l’IA et du concept d’AGI, il existe différentes approches théoriques sur la manière dont elle pourrait être créée. Certaines d’entre elles incluent des techniques telles que les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond, tandis que d’autres méthodes proposent de créer des simulations à grande échelle du cerveau humain à l’aide des neurosciences computationnelles.

Intelligence générale artificielle (AGI) vs. Intelligence artificielle (IA)

Alors que l’intelligence artificielle (IA) englobe actuellement un vaste éventail de technologies et de pistes de recherche liées aux machines et aux ordinateurs, la cognition, l'intelligence générale artificielle (AGI), ou IA avec un niveau d'intelligence égal à celui d'un humain, reste un concept théorique et objectif de recherche.

Le chercheur en IA Peter Voss définit l’intelligence générale comme ayant « la capacité d’apprendre n’importe quoi (en principe) ». Selon ses critères, la capacité d’apprentissage d’AGI devrait être « autonome, axé sur un objectif et hautement adaptatif. L'AGI est généralement conceptualisée comme une IA capable de correspondre aux capacités cognitives des humains et est classée sous l'étiquette d'IA forte. IA. (La super intelligence artificielle [ASI] fait également partie de la catégorie des IA fortes; cependant, il fait référence au concept d'IA qui dépasse la fonction du cerveau humain.)

En comparaison, la plupart de l’IA disponible à ce stade serait classée comme IA faible, ou IA étroite, car elle a été développée pour se concentrer sur des tâches et des applications spécifiques. Il convient toutefois de noter que ces systèmes d’IA peuvent encore être incroyablement puissants et complexes, avec des applications allant des systèmes de véhicules autonomes aux assistants virtuels à commande vocale; ils s'appuient simplement sur un certain niveau de programmation humaine pour la formation et la précision.

Exemples d'intelligence générale artificielle (AGI)

L’AGI restant un concept et un domaine en développement, on peut se demander s’il existe actuellement des exemples d’AGI. Des chercheurs de Microsoft, en tandem avec OpenAI, affirment que GPT-4 « pourrait raisonnablement être considéré comme une version précoce (mais encore incomplète) d'un système général artificiel ». système de renseignement (AGI). Cela est dû à sa « maîtrise du langage » et à sa capacité à « résoudre des tâches nouvelles et difficiles qui couvrent les mathématiques, le codage, la vision, la médecine, le droit, la psychologie et bien plus encore, sans avoir besoin d’aucune incitation particulière » avec des capacités qui sont « étonnamment proches des performances au niveau humain ». Cependant, Sam Altman, PDG de ChatGPT, dit que ChatGPT n'est même pas proche d'un modèle AGI.

À l’avenir, les exemples d’applications AGI pourraient inclure les chatbots avancés et les véhicules autonomes, deux domaines dans lesquels un haut niveau de raisonnement et une prise de décision autonome seraient nécessaires.

Types de recherche sur l’intelligence générale artificielle (AGI)

Les informaticiens et les chercheurs en intelligence artificielle continuent de développer des cadres théoriques et de travailler sur le problème non résolu de l’AGI. Goertzel a défini plusieurs approches de haut niveau qui ont émergé dans le domaine de la recherche en AGI et les classe comme suit:

• Symbolique: Une approche symbolique de l’AGI repose sur la conviction que la pensée symbolique est « le nœud de l’intelligence générale humaine » et « précisément ce qui nous permet de généraliser le plus largement ».
• Émergentiste: Une approche émergentiste de l'AGI se concentre sur l'idée que le cerveau humain est essentiellement un ensemble d'éléments simples (neurones) qui s'auto-organisent de manière complexe en réaction à l'expérience du corps. À son tour, il pourrait s’ensuivre qu’un type d’intelligence similaire pourrait émerger de la recréation d’une structure similaire.
• Hybride: Comme son nom l'indique, une approche hybride de l'AGI considère le cerveau comme un système hybride dans lequel de nombreux les parties et les principes travaillent ensemble pour créer quelque chose dans lequel le tout est plus grand que la somme de ses les pièces. Par nature, la recherche hybride en AGI varie considérablement dans ses approches.
• Universaliste: Une approche universaliste de l’AGI se concentre sur « l’essence mathématique de l’intelligence générale » et sur l’idée qu’une fois L'AGI est résolue dans le domaine théorique, les principes utilisés pour la résoudre peuvent être réduits et utilisés pour la créer dans réalité.
  

L’avenir de l’intelligence générale artificielle (AGI)

L’année où nous pourrons réaliser l’AGI (ou si nous serons même capables de la créer) est un sujet de nombreux débats. Plusieurs informaticiens et entrepreneurs notables pensent qu’AGI sera créé dans les prochaines décennies:

• Louis Rosenberg, PDG et scientifique en chef d'Unanimous AI, a prédit en 2020 que l'AGI serait atteinte d'ici 2030.
• Ray Kurzweil, directeur de l'ingénierie de Google et pionnier de la technologie de reconnaissance de formes, estime que l’IA atteindra les « niveaux d’intelligence humaine » en 2029 et dépassera l’intelligence humaine d’ici 2029. 2045.
• Jürgen Schmidhuber, co-fondateur et scientifique en chef du NNAISENSE et directeur du laboratoire suisse d'IA IDSIA, estime l'AGI d'ici 2050 environ.

Cependant, l’avenir de l’AGI reste une question ouverte et un sujet de recherche en cours, certains chercheurs affirmant même que l’AGI ne peut pas et ne sera jamais réalisé. Le chercheur en IA Goertzel a expliqué qu’il est difficile de mesurer objectivement les progrès vers l’AGI, car « il existe de nombreux voies vers l’AGI, impliquant l’intégration de différents types de sous-systèmes » et il n’existe pas de « théorie approfondie et systématique de l’AGI ». Plutôt, il s’agit d’un « patchwork de concepts, de cadres et d’hypothèses qui se chevauchent » et qui sont « souvent en synergie et parfois mutuellement contradictoire."

Dans une interview sur le thème de l’avenir d’AGI, Sara Hooker du laboratoire de recherche Cohere for AI a déclaré: « C’est vraiment une question philosophique. Donc, d’une certaine manière, c’est une période très difficile pour travailler dans ce domaine, car nous sommes un domaine scientifique.

L'essentiel

Les concepts d’IA et d’AGI captivent depuis longtemps l’imagination humaine, et les explorations de ces idées abondent dans les histoires et la science-fiction. Récemment, des chercheurs ont soutenu que même la mythologie datant d’aussi loin que la Grèce antique peut être considérée comme reflétant notre fascination pour la vie et l’intelligence artificielles.

Il existe actuellement de nombreuses approches différentes pour créer une IA capable de penser, d’apprendre par elle-même et d’appliquer son intelligence en dehors des limites d’un éventail de tâches préalablement spécifié. En raison de la nature théorique et multiforme de cette recherche, il est difficile de dire si et quand l’AGI pourra être réalisée. Cependant, si cela devient une réalité, une chose est sûre: cela aura des impacts fondamentaux et de grande envergure sur nos technologies, nos systèmes et nos industries.