Intelligence artificielle générale (IAG)

L'intelligence artificielle générale (AGI) est un concept théorique de l'intelligence artificielle (IA). l'intelligence artificielle (IA) représentant une machine ayant la capacité de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances à n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un être humain peut accomplir. l'être humain. Contrairement aux systèmes spécialisés qui prévalent aujourd'hui, une IAG posséderait un niveau de flexibilité cognitive lui permettant de raisonner sur des problèmes peu familiers, de généraliser ses expériences dans divers domaines et de fonctionner de manière autonome sans avoir besoin d'une reprogrammation spécifique. autonome sans avoir besoin d'une reprogrammation spécifique pour chaque nouveau défi. Cette quête d'une intelligence de niveau humain est l'objectif ultime de nombreux laboratoires de recherche de premier plan, dont OpenAI et Google DeepMind, et est considérée comme la prochaine frontière majeure dans l'évolution de la technologie. technologie.

AGI vs. Intelligence Artificielle Etroite (ANI)

Pour saisir pleinement l'importance de l'AGI, il est essentiel de la distinguer des formes d'intelligence que nous utilisons actuellement. que nous utilisons actuellement.

• L'intelligence artificielle étroite (ANI): Également connue sous le nom d'IA faible, cette catégorie englobe toutes les applications d'IA existantes. Ces systèmes sont conçus pour exceller à des tâches spécifiques. Par exemple, Ultralytics YOLO11 est un puissant modèle ANI optimisé pour la détection la détection d'objets et la segmentation d'images. Il exécute ces tâches visuelles visuelles à une vitesse surhumaine, mais n'a pas la capacité d'écrire un roman ou de naviguer dans une situation sociale complexe.
• AGI (IA forte) : Un système AGI ne serait pas limité à une seule modalité. Il pourrait transférer d'un domaine, comme la théorie des jeux, à un autre, comme la modélisation économique, en faisant preuve d'un véritable l 'apprentissage par transfert. Ce concept est étroitement Ce concept est étroitement lié à l'IA forte, un terme qui implique souvent que la machine possède une conscience ou une sensibilité. machine possède une conscience ou une sensibilité, un sujet qui fait l'objet d'un débat philosophique impliquant des expériences de pensée comme l'argument de la chambre chinoise. l'argument de la chambre chinoise.

Applications hypothétiques dans le monde réel

Bien que l'AGI n'existe pas encore, des experts d'institutions telles que Stanford HAI et MIT CSAIL estiment que son arrivée révolutionnerait pratiquement tous les domaines de la vie. MIT CSAIL estiment que son arrivée révolutionnerait pratiquement tous les secteurs d'activité. tous les secteurs d'activité.

1. Recherche médicale holistique : Une AGI pourrait intégrer des connaissances issues de la génomique, de la chimie et de l'histoire des patients afin de découvrir de manière indépendante des remèdes à des maladies complexes. des patients afin de découvrir de manière indépendante des traitements pour des maladies complexes. Cela irait bien au-delà de l'IA actuelle dans le domaine de la santé, qui se concentre généralement sur la recherche d'un traitement. l 'IA dans le domaine de la santé, qui se concentre généralement sur l'analyse d'images médicales ou la prédiction de résultats spécifiques pour les patients, en formulant et en testant des hypothèses scientifiques entièrement nouvelles. hypothèses scientifiques entièrement nouvelles.
2. Systèmes autonomes avancés : Les robots actuels sont confrontés à des cas particuliers dans des environnements non structurés. L'AGI pourrait alimenter la prochaine génération d'IA dans le domaine de la robotique, permettant aux machines de naviguer dans des environnements non structurés. de l 'IA en robotique, permettant aux machines de naviguer dans des zones de naviguer dans des zones sinistrées chaotiques ou d'effectuer des tâches ménagères générales avec le bon sens et la capacité d'adaptation d'un être humain, ce qui aurait un impact significatif sur la main-d'œuvre et la logistique.

Défis techniques et considérations éthiques

Le développement de l'AGI nécessite de surmonter d'immenses obstacles techniques. Il s'agit d'aller au-delà de l'appariement de modèles de l'apprentissage profond (DL) à des systèmes capables de raisonner raisonnement abstrait et de planification à long terme. Cela nécessitera probablement des ressources informatiques massives, en s'appuyant sur le matériel avancé de sociétés telles que l'Institut européen de recherche sur les technologies de l'information et de la communication. de sociétés telles que NVIDIA pour former des modèles de base massifs. modèles de base massifs.

En outre, le pouvoir potentiel de l'AGI soulève des questions cruciales concernant l'éthique de l'IA. l 'éthique de l'IA. Veiller à ce que ces systèmes s'alignent sur les valeurs est l'un des principaux objectifs d'organisations telles que Anthropic et le Future of Life Institute. L'objectif est de créer des cadres de sécurité de l'IA qui préviennent les conséquences involontaires au fur et à mesure que les systèmes deviennent plus autonomes.

L'extrait de code suivant illustre la limitation actuelle de l'ANI à l'aide de la fonction ultralytics paquet. Le modèle ne peut detect que les objets qu'il a été explicitement entraîné à reconnaître (comme ceux de l'ensemble de données COCO ), ce qui met en évidence l'écart entre la technologie actuelle et la compréhension générale que posséderait une AGI. l'écart entre la technologie actuelle et la compréhension générale que posséderait une IAG.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11 model (ANI)
# This model is specialized for detecting specific object classes
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image
# Unlike AGI, the model does not 'understand' the scene context
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results
results[0].show()

La recherche continue à combler le fossé entre l'ANI et l'AGI, en explorant de nouvelles architectures dans les réseaux neuronaux et les systèmes d'information géographique. réseaux neuronaux et l 'apprentissage par renforcement. Pour ceux qui s'intéressent au progrès académique, l'Association pour l'Avancement de l'Intelligence Artificielle (AAAI) l 'Association pour l'avancement de l'intelligence artificielle (AAAI) publie régulièrement des régulièrement des mises à jour sur la trajectoire du domaine. Vous pouvez également découvrir comment l'IA générative actuelle commence à imiter certains aspects de l'apprentissage par renforcement. l 'IA générative actuelle commence à imiter certains aspects du du raisonnement général.