En résumé
- Sam Altman, Dario Amodei et Elon Musk ont prédit l'AGI pour 2026-2030, mais les experts préviennent que le terme manque de définition claire.
- Ben Goertzel, qui a popularisé le concept, a souligné que les modèles actuels ne sont pas des AGI car ils compressent uniquement Internet sans générer de véritables connaissances nouvelles.
- Des chercheurs comme Bourgon ont indiqué que la véritable priorité n’est pas l’étiquette, mais plutôt la compréhension des capacités spécifiques développées par ces systèmes.
L'intelligence générale artificielle, ou AGI, est l'une des étapes les plus citées dans l'industrie de l'IA. Les dirigeants du secteur technologique le prédisent, les investisseurs investissent des milliards dans le financement de ses recherches et les critiques mettent en garde contre ses risques une fois qu’il arrivera.
Cependant, on ne sait toujours pas exactement ce qu'est l'AGI, et les chercheurs ne parviennent toujours pas à s'entendre sur ce qui constitue une « intelligence générale », sur le moment où elle pourrait arriver, ou sur la manière dont quelqu'un pourrait la reconnaître lorsqu'elle arrive.
« Il existe de nombreuses définitions différentes », a déclaré Malo Bourgon, PDG du Machine Intelligence Research Institute. Décrypter. « Lorsque nous commençons à nous demander si ce système est AGI, si ce système est AGI, ce qui est exactement qualifié d'AGI selon quelle définition, je pense que c'est assez difficile à déterminer. »
Des personnalités telles que Sam Altman, PDG d'OpenAI, Dario Amodei, PDG d'Anthropic et Elon Musk, PDG de xAI, ont exprimé leurs opinions et fait des prédictions sur l'arrivée d'AGI.
« Je pense que nous atteindrons l'AGI en 2026 », a déclaré Musk en décembre lors d'un entretien avec Peter Diamandis, PDG de la Fondation XPRIZE. « Je suis convaincu que d'ici 2030, l'IA dépassera l'intelligence de tous les humains réunis. »
Contrairement à l'IA générative que la plupart des gens connaissent grâce à ChatGPT, l'intelligence artificielle générale, ou AGI, fait généralement référence à un système d'IA capable de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances à plusieurs tâches à un niveau semblable à celui d'un humain, plutôt que d'exécuter une seule fonction spécialisée. Le concept remonte aux débuts de la recherche sur l’IA, dans les années 1950.
Depuis le début des années 2000, des chercheurs tels que Ben Goertzel, Shane Legg et Peter Voss ont popularisé le terme « intelligence générale artificielle » pour distinguer l'objectif initial de l'IA avec de larges capacités au niveau humain des systèmes d'IA de plus en plus performants, mais spécialisés, développés dans les laboratoires de recherche et les universités.
Cependant, Bourgon a noté que parvenir à une « intelligence au niveau humain » n’est pas un objectif universel.
« Il y a de nombreuses raisons liées à notre histoire évolutive, à la structure de notre cerveau, à la lenteur des neurones et aux limites de notre mémoire de travail et à la vitesse à laquelle notre cerveau fonctionne, qui nous amènent à penser que si nous pouvons concevoir des systèmes d'IA avec cette propriété que nous avons, il y aura probablement une énorme marge au-dessus de nous », a-t-il ajouté.
L’AGI est déjà là, disent certains
Les progrès récents dans les grands modèles de langage et les puissants systèmes d'IA tels que Gemini, ChatGPT, Grok et Claude, capables d'écrire des essais, de créer des images, de générer du code et de répondre à des questions complexes, ont conduit de nombreuses personnes à affirmer que l'AGI est déjà une réalité. Cependant, ce qui leur manque, a noté Bourgon, c'est l'autonomie.
« L'idée d'autonomie est implicite dans la plupart des définitions de l'AGI », a déclaré Bourgon. « Ces systèmes ne se comportent pas nécessairement uniquement comme des outils ou des chatbots, mais ont plutôt une nature agentique qui leur permet d'effectuer des tâches dans une grande variété d'environnements avec un haut degré d'autonomie. »
Ben Goertzel, PDG de SingularityNET et l'un des responsables de la vulgarisation du terme AGI, a souligné que cette interprétation étend trop le concept.
« Le terme est devenu assez confus dans les médias », a déclaré Goertzel. Décrypter. « Les PDG du secteur technologique trouvent pratique de dire : 'Hé, nous avons lancé AGI', et les gens font du sensationnalisme. »
En théorie, a expliqué Goertzel, l'AGI fait référence à des systèmes d'IA capables d'apprendre et d'effectuer un large éventail de tâches au-delà de celles pour lesquelles ils ont été explicitement formés. Les modèles actuels, dit-il, sont puissants, mais fondamentalement différents du renseignement général.
« Ils n'y arrivent pas en apprenant à tout faire », a-t-il déclaré. « Ils y parviennent parce qu'ils ont compressé l'intégralité d'Internet dans leur base de connaissances. »
Alors que les développeurs d’IA investissent des milliards de dollars dans la construction de centres de données pour fournir de plus en plus de puissance de calcul à des modèles plus puissants, la véritable intelligence générale devrait se généraliser et générer des informations véritablement nouvelles qui vont au-delà de la simple réorganisation de ses données de formation, a-t-il expliqué.
« Si vous preniez les systèmes de réseaux neuronaux profonds d'aujourd'hui et les entraîniez avec de la musique des années 1900, vous n'inventeriez jamais le hip hop ou le grindcore », a déclaré Goertzel.
Goertzel a fait valoir que la transition vers l’AGI ne se manifestera probablement pas comme un point de rupture unique et défini.
« Il n'est pas nécessaire qu'il y ait une frontière complètement nette entre AGI et pré-AGI », a-t-il déclaré, en la comparant aux zones grises de la biologie autour des virus et des rétrovirus. Nous savons toujours qu'un chien est vivant et qu'une pierre ne l'est pas, a-t-il ajouté, même si certains cas limites sont « diffus », comme c'est le cas des virus.
Kyle Chan, un chercheur de Brookings qui étudie la politique mondiale en matière d'IA, a noté que le débat s'est élargi pour englober plusieurs scénarios différents.
Développement à l'étranger
« Il y a toute une gamme de ce que nous entendons par AGI », a déclaré Chan Décrypter. « D'un côté se trouve l'idée d'une auto-amélioration récursive et d'une explosion de l'intelligence, et de l'autre une version plus « banale » : une IA capable de faire beaucoup de choses que les humains peuvent faire, ou une IA en tant que technologie commune, tout comme Internet ou les ordinateurs. »
Alors que les laboratoires américains d’IA débattent des implications existentielles de l’AGI, a noté Chan, la conversation en Chine est très différente.
« L'AGI n'est pas un gros problème en Chine, en particulier pour les décideurs politiques, la communauté de l'IA au sens large et l'industrie technologique dans son ensemble », a-t-il déclaré. « La plupart d'entre eux cherchent à gagner de l'argent grâce à cela, et en particulier dans le domaine physique, qui est un domaine dans lequel je pense que la Chine et beaucoup de ses entreprises technologiques ont le sentiment d'avoir un avantage sur les États-Unis, où elles peuvent développer des robots ou des systèmes autonomes, des drones et tout ce qui est alimenté par l'IA, parce qu'elles disposent de chaînes d'approvisionnement en matériel que les États-Unis n'ont pas. »
Chan a reconnu que même si les développeurs d'IA en Chine ne se concentrent pas autant sur l'AGI que leurs homologues américains, le sujet est toujours sur leur radar.
« Certains des fondateurs chinois de l'IA parlent d'AGI, et certains mentionnent même quelque chose comme un ASI », a-t-il noté. « Mais dans l'ensemble, l'AGI n'est pas vraiment une chose importante en Chine. »
Les prévisions sur le moment où l’AGI pourrait arriver varient considérablement. Pour les chercheurs qui étudient cette technologie, l’étiquette elle-même importe moins que ce que les systèmes sont capables de faire.
« Quels sont les effets et les capacités de ces systèmes ? dit Bourgon. « C'est l'état d'esprit dans lequel nous voulons être en ce moment. »
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