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Le raisonnement impossible
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Résumé
Alors que les plus grands développeurs d’intelligence artificielle sortent des modèles soi-disant « raisonnants » et se sont donnés pour but d’atteindre l’intelligence artificielle générale, qu’en est-il réellement de la cognition artificielle aujourd’hui ?
En aparté
Invité : Jérôme Kirman, vulgarisateur en informatique au palais de la découverte.
Soutenez le palais de la découverte et sa réouverture dans ses locaux historiques au Grand Palais à Paris en signant et en partageant la pétition lancée par son personnel !
Cheveux dressés sur la tête, étincelles aux bouts des doigts, pièce de monnaie en lévitation au-dessus d’un morceau de glace… autant d’expériences marquantes auxquelles bien des visiteurs, petits ou grands, ont assisté au Palais de la découverte, musée dédié aux sciences installé au Grand Palais depuis 1937. Nombreux sont ceux qui en conservent d’émouvants souvenirs, tandis que d’autres se rappellent que leur vocation scientifique y est née.
En détail
Pour approfondir le sujet et accéder aux sources, lire :
Crédits
- Auteur et voix : Nicolas Dufresne
- Musiques : Mountain sounds, Aluminum Forest, Kristian Taus, sous licence Creative Commons.
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Commentaires
2 réponses à “Le raisonnement impossible”
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Le discours me semble un peu trop orienté contre les IA. Nous ne sommes qu’aux tout débuts des IA génératives. D’ailleurs, les dernières versions majeures commencent déjà à résoudre certains problèmes comme ceux liés aux pentagrammes où à faire certains raisonnements mathématiques complexes intéressant. Elles ont bien sûr encore une tonnes de limites, mais elles évoluent, comme toute technologie. Il est donc bien trop tôt pour conclure dessus où conclure que notre cerveau possède « quelque chose en plus » qui le rendra toujours supérieur. Je pense même que peu importe le fonctionnement où le soi-disant « secret » de notre cerveau, comme nous n’arrêtons jamais de déchiffrer tout ça, nous finirons par le reproduire et même, grâce aux mélanges des connaissances, par l’améliorer à travers des IA, des robots ou autres. Laissons un peu de temps à tout ça, apprenons à nous en servir correctement pour en apprécier les avantages tout en ayant conscience des problèmes.
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Bonjour,
Merci beaucoup pour ce commentaire.
Aucun discours n’est neutre, tous sont orientés.J’essaie d’éviter de parler de l’avenir et je ne fais qu’un constat sur le fonctionnement actuel et passé des modèles de langage et autres IA génératives, aussi bien en constatant les résultats qu’en analysant le fonctionnement technique. Force est de constater que les raisonnements, ça ne fonctionne pas, qu’il n’y a aucune métacognition pourtant fondamentale du symbolisme et de l’abstraction nécessaire à la logique et son formalisme. Pour « apprendre à s’en servir », il faut en avoir bien conscience, et comme je le montre ici, toujours garder en tête qu’on ne peut fondamentalement pas faire confiance à ce que sort l’IA sur le fond, même s’il parait tout à fait juste (et que les erreurs factuelles sont noyées sous une forme presque parfaite).
Rien ne montre aujourd’hui un réel progrès dans le domaine, et les quelques tests « mathématiques » fructueux (et jamais reproduits, ni ne donnant lieu à des articles scientifiques, à ma connaissance) sont à mettre en regard avec les innombrables échecs lamentables (dont on parle moins). Et je ne pense pas que ça puisse changer sans revoir le modèle de ces IA et introduire des méthodes (des surcouches…) analytiques et symboliques. Mais les éditeurs tels que OpenAI n’ayant rien d’ouvert, on n’en sait rien, alors que ça change la donne. J’ai peur cependant que ces ajouts ne commencent que comme de « simples » rustines et des réglages ayant uniquement pour but de réussir les tests auxquels on soumet ces IA. Qu’elles progressent dans les tests n’a rien de surprenant quand les éditeurs connaissent les tests et les utilisent en interne, spécifiquement pour améliorer les scores de leurs IA. Souvenons-nous du diesel-gate.
Quoi qu’il en soit je pense sincèrement que trop d’enthousiasme sur l’avenir de l’IA en tant que machine « raisonnante » relève presque du dogmatisme, et je suis pour ma part plus mesuré sur leurs capacités futures, sans même aborder le modèle économique de ces futurs développements, dont ils dépendront pourtant.
Qui vivra verra.
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