Le chef de l'IA de Meta : les LLM n'atteindront peut-être jamais l'intelligence de niveau humain

Les capacités comme la langue et la capacité mathématique des êtres humains naissants fixent la norme de l'intelligence générale dès le début. En revanche, Yann LeCun, qui est le principal de l'IA et tombe également dans l'autre camp, ne croit pas que cette intelligence générale puisse être réalisée dans un avenir proche. LeCun a mentionné l'incertitude de l'intelligence artificielle de l'humanité lors d'un événement au London Engineering Center, situé en Europe récemment. De plus, il a souligné l'incongruité de la personne et des capacités de l'intelligence artificielle.

Scepticisme concernant l'AGI

LeCun considère la question de l'AGI avec inquiétude, croyant que cette intelligence des êtres humains, qui est vastement complexe, présente un grand obstacle. Plutôt que cela, il soutient l'idée d'une IA semblable à l'homme qu'il considère cependant comme un objectif lointain. LeCun indique quatre défis cognitifs innés interconnectés, la planification, la rétention des mémoires pour toujours, et la connaissance du monde – que les approches actuelles de l'IA ignorent.

Le grand modèle de langage est la cible principale des accusations de LeCun. Les像 LLaMA de Meta, GPT-3, et Bard d'OpenAI et Google respectivement. Ces modèles exhibent une maîtrise fluide de la langue mais leurs connaissances restent constamment statiques (c'est-à-dire que l'apprentissage basé sur le texte inhibe une compréhension améliorée de la réalité). LeCun affirme que. Le texte est représenté comme une vaste quantité de données structurées et organisées, mais les expériences physiques sont qualitativement distinctes des textes et occupent l'autre côté du spectre.

Le cas contre le fait de l'esprit des LLM

Lecun estime que la maîtrise des LLM en langue ne signifie pas la véracité de l'intelligence, car ceux-ci ont été privés du luxe de l'expérience, de la base de connaissances existante et des mystères abstraits de la vie réelle. C'est le point clé qu'il souligne, à savoir, sous leur architecture d'apprentissage actuelle basée sur le texte, l'IA ne serait pas capable de faire comme les humains à moins que l'IA ne commence à changer radicalement son principe d'apprentissage, il restera impossible d'atteindre une IA qui peut comprendre et effectuer des langues de la manière dont les humains le font. LeCun dit qu'il devrait y avoir un changement vers une nouvelle ligne d'approche qui traite principalement des systèmes d'IA orientés vers des objectifs qui dérivent des connaissances du monde réel plutôt que de simples données textuelles.

Alors que les méthodologies centrées sur le texte offrent une alternative, Yann LeCun avance l’idée d’une « IA orientée par les objectifs », avec pour directive de permettre aux machines d’atteindre des objectifs définis par les humains. Ces systèmes exploitent les entrées sensorielles et les données vidéo pour constituer un « modèle du monde » supérieur, à travers lequel la planification et la prise de décision ultérieures peuvent se concentrer sur un ensemble d’options disponibles. La capacité à utiliser ce qu’elles apprennent et à comprendre les conséquences de leurs actions implique que les machines d’intelligence artificielle, motivées par des valeurs, peuvent aborder des tâches plus complexes plus rapidement.

Naviguer l’évolution de l’IA : la perspective de Yann LeCun

LeCun a présenté ce fait sans pour autant rejeter l’idée de dépasser progressivement l’intelligence humaine, soulignant que, dans un tel processus, il ne faut pas surestimer les délais. Il insiste sur la nécessité continue de la recherche et du développement en IA pour s’efforcer de dépasser le milieu de gamme entre les applications actuelles et le concept stupéfiant d’une intelligence de niveau IA.

Le fait que la position de Yann LeCun contre l’AGI (Intelligence Artificielle Générale) soit contraire à la philosophie de l’IA et aux visions des futuristes contredit la conception actuellement prévalente de l’évolution de l’IA. Bien que LeCun reconnaisse les limites des LLM, il encourage l’utilisation de l’IA pour résoudre des objectifs spécifiques, offrant ainsi une image complexe du chemin vers l’intelligence de niveau humain. Alors que les discours sur l’avenir de l’IA continuent de se dévoiler, les jugements de LeCun devraient susciter des questions introspectives sur les enjeux nuancés sous-jacents.