10 novembre 2023

Les limites de l'IA dévoilées : Une étude de Google DeepMind remet en question la course à la super IA

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Alors que l'optimisme autour de l'intelligence artificielle (IA) atteint des sommets, une étude récente menée par les chercheurs de Google DeepMind met en lumière les limites des modèles IA, suscitant ainsi des interrogations quant à la réalité de la promesse d'une super IA dépassant l'intelligence humaine. Cette étude, axée sur le modèle GPT-2 d'OpenAI, remet en question la crédibilité de l'IA face à des tâches en dehors de son domaine d'entraînement.

Les Limites des modèles IA transformer

Les chercheurs, Steve Yadlowsky, Lyric Doshi et Nilesh Tripuraneni, concentrent leur étude sur les modèles IA Transformer, en particulier sur le modèle GPT-2 déployé en février 2019. Malgré les avancées, l'étude révèle que ces modèles présentent des échecs dans la généralisation des tâches, particulièrement pour des fonctions en dehors de leurs données d'entraînement.

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GPT-2 : Une érudition illusoire

L'étude dévoile que, face à des tâches ou des fonctions au-delà de leur domaine d'entraînement, les modèles Transformer, dont GPT-2, montrent des modes de défaillance et une dégradation de leur capacité de généralisation. Cela met en lumière le fait que, bien que ces IA semblent infaillibles sur divers sujets, leur connaissance provient essentiellement des vastes jeux de données sur lesquels elles ont été formées, ne reflétant pas une véritable compréhension ou capacité de réflexion indépendante.

IA Générale : Un objectif en question

L'idée d'atteindre une intelligence artificielle générale (AGI) similaire à la pensée humaine semble incertaine à la lumière de cette étude. Les modèles IA actuels, même les plus modernes comme GPT-4, ne semblent capables que de produire un résumé des connaissances sur lesquelles ils ont été formés, sans véritable compréhension conceptuelle.

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Les promesses en question

Cette remise en question des capacités de l'IA arrive à un moment où de nombreuses entreprises et chercheurs promettent une avancée rapide vers une AGI. Même des déclarations récentes des dirigeants de Microsoft et OpenAI sur leur volonté de "construire une IA générale ensemble" sont mises en perspective par ces résultats.

Finalement, l'étude de Google DeepMind expose la réalité moins reluisante de l'IA, remettant en question la hype entourant la course à une super IA. Alors que des modèles plus récents pourraient offrir des améliorations, cette étude souligne la nécessité d'une approche réaliste et éthique dans le développement de l'IA, loin des promesses parfois exagérées. Les défis restent nombreux, et l'émergence d'une IA véritablement générale semble encore être un horizon incertain.

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