Lors de presque chaque interview avec l'une des leading entreprises de technologie AI, vous entendez leurs équipes, généralement le PDG, parler de la manière dont l'entreprise poursuit l'Intelligence Artificielle Générale (AGI). Ensuite, ils disent généralement quelque chose sur le fait que l'AGI est beaucoup plus proche d'être livré que nous ne le pensons.
Mais qu'est-ce que l'intelligence générale artificielle, et s'agit-il réellement d'une innovation à venir ou simplement d'une expression conçue pour susciter de l'engouement et lever plus d'argent ?
Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle Générale ?
L'intelligence générale artificielle, ou AGI, fait référence à un système d'intelligence artificielle (AI) capable d'effectuer toute tâche intellectuelle qu'un humain peut accomplir.
Vous pourriez vous dire : « Mais cela ressemble beaucoup à ce que les modèles d'IA sont actuellement capables de faire. » Il y a un certain mérite, et même une part de vérité, dans cette pensée. Cependant, l'AGI est techniquement et fonctionnellement différente des systèmes d'IA d'aujourd'hui, que la plupart des gens appellent « IA étroite » : intelligence artificielle conçue pour effectuer des tâches spécifiques ou une plage limitée de fonctions. Les chatbots IA entrent dans la catégorie de l'IA étroite.
L'IA étroite ne comprend en réalité pas ce qui se passe. Elle est simplement très bonne pour reconnaître des motifs dans de grands ensembles de données, qu'elle utilise pour produire des résultats qui semblent intelligents. En coulisses, aucune compréhension ou raisonnement n'a lieu, seulement de l'analyse de données, de la correspondance de motifs et de la prévision de la prochaine séquence de mots basée sur les motifs qu'elle a appris des vastes ensembles de données sur lesquels elle a été formée.
En revanche, l'intelligence générale artificielle est censée ressembler de plus près à l'intelligence humaine dans la façon dont elle raisonne, apprend et s'adapte. Elle est destinée à avoir un niveau de compréhension plus profond et la capacité de l'utiliser pour une gamme de tâches et de situations, même celles qu'elle n'a jamais vues ou sur lesquelles elle n'a pas été entraînée, similaire à un humain qui pense sur ses pieds.
Dans une perspective, l'IA étroite est comme un pilote automatique qui peut suivre un itinéraire programmé mais se retrouve confus si quelque chose d'inattendu se produit. L'AGI serait comme avoir un conducteur entièrement formé derrière le volant qui peut conduire n'importe où, s'adapter aux conditions météo et improviser en utilisant tout ce qu'il sait.
Les avantages de l'AGI
Pour le moment, les plateformes d'IA ont encore besoin d'un humain quelque part dans le processus, incitant l'IA, lui donnant des règles, des directives et des orientations, puis apportant des corrections aux résultats pour finalement produire un résultat acceptable. D'autre part, l'AGI ne nécessite pas d'humain dans le processus.
Un système AGI pourrait apprendre n'importe quelle compétence, "se souvenir" de cette compétence avec tout ce qu'il sait, et établir de manière indépendante des connexions entre ces compétences et les apprentissages précédents pour parvenir à de nouvelles conclusions.
Les gens espèrent que cela signifie que l'AGI peut débloquer des percées scientifiques et technologiques et mener à des innovations à un rythme beaucoup plus rapide. Avoir de l'AGI serait essentiellement comme avoir un chercheur qui ne dort jamais, générant et testant constamment des hypothèses. Pour beaucoup, c'est la vision qui rend l'AGI si convaincante, et ses partisans restent optimistes sur ce que l'IA peut faire dans les diverses industries qui sont des dérivés de la science, de la technologie, des mathématiques et de l'ingénierie.
La ruée vers l'or de l'AGI : Des milliards dépensés pour un produit que vous ne remarquerez peut-être jamais
Plusieurs géants de la technologie investissent des milliards dans AGI OpenAI, Google DeepMind (NASDAQ : GOOGL), et Meta (NASDAQ : META) ont tous clairement exprimé leurs intentions d'atteindre l'AGI ; cependant, chacun a un calendrier différent pour l'arrivée de l'AGI. Certains évitent de faire des prévisions, tandis que d'autres laissent entendre que cela pourrait prendre entre quelques années et une décennie.
Bien que l'AGI ait principalement été un arrière-plan à la conversation générale sur l'IA et ses capacités, je parie qu'elle commencera à jouer un rôle plus important et plus fréquent dans cette conversation. Pour commencer, je pense que c'est parce que l'IA a atteint un plateau. Les sujets, les produits promis et les mots à la mode du passé perdent de leur mordant et n'arrivent pas à prendre de l'ampleur. L'industrie a besoin de quelque chose de nouveau et d'attrayant auquel le monde puisse s'accrocher pour maintenir le rêve de l'IA en vie, et je sens que ce "quelque chose de nouveau" sera l'AGI.
Au-delà de cette spéculation qualitative, il ne fait aucun doute que la promesse de livrer AGI aide les entreprises à lever des fonds, des fonds dont elles ont besoin en quantités massives pour maintenir leurs opérations d'IA, surtout depuis que les bénéfices dans cette industrie gourmande en ressources restent difficiles à atteindre.
La plus grande bataille de la guerre contre l'IA se déroule sur le front des « modèles ». Tout étant égal par ailleurs, celui qui a le meilleur modèle a le meilleur produit et la meilleure plateforme pour que les consommateurs puissent y accéder et que les développeurs puissent s'y appuyer. La première entreprise à créer légitimement un modèle AGI sera sans doute la « gagnante » de la guerre, du moins jusqu'à ce que d'autres entreprises rattrapent leur retard et disposent d'un AGI propre capable de rivaliser pour des parts de marché.
Mais tout cela soulève une question cruciale : bien que la course à l'AGI ait de l'importance sur un plan technique, les consommateurs sentiront-ils réellement la différence ? J'ai le sentiment que dans la plupart des cas, la réponse est non. Beaucoup de gens ne pourront probablement pas faire la différence entre l'IA étroite et l'AGI, à moins que l'AGI ne se manifeste sous une forme de matériel ( comme un robot réaliste ) ou une plateforme qui est toujours active, créant l'impression qu'il s'agit essentiellement d'une autre personne intelligente dans la pièce avec eux à tout moment, qui fait connaître sa présence.
Même dans ce cas, je soupçonne que les consommateurs rencontreront le même problème avec les nouveaux produits d'IA. Beaucoup de gens ne savent tout simplement pas comment ils sont censés les utiliser ou comment tirer le meilleur parti de l'IA qui leur est disponible, donc ils se contentent de traiter l'IA comme un moteur de recherche, ce qui semble devenir l'application phare de l'IA, avec le chemin le plus évident vers des revenus par le biais des revenus publicitaires.
La dernière frontière de l'IA ou une autre promesse d'IA trop médiatisée ?
Cela me ramène à la grande question : L'AGI est-elle vraiment la prochaine et peut-être dernière frontière de l'intelligence artificielle ? Ou n'est-ce que le prochain chapitre du marketing de l'IA ?
La grande vision que les géants de la technologie promettent de livrer, celle qui enthousiasme les investisseurs à ouvrir leur chéquier, mais que les consommateurs, comme ils l'ont fait avec d'autres produits d'IA trop prometteurs ( pensent agents d'IA ), ne demandent en réalité pas, ne sauraient pas utiliser efficacement, et finalement ne pourraient pas différencier des systèmes qu'ils ont déjà ?
Il est trop tôt pour le savoir. Aucune entreprise n'a encore atteint l'AGI, et les conversations sur la façon dont cela affectera les consommateurs n'ont pas encore commencé non plus. Mais au fur et à mesure que le temps passe, l'AGI se matérialisera ou nous réaliserons que l'AGI n'est qu'un autre rebranding des réseaux neuronaux, de l'apprentissage automatique et de l'IA générative qui maintient l'argent en circulation dans les tours de financement des géants de la technologie et garde le rêve de l'IA vivant.
Pour que l'intelligence artificielle (AI) fonctionne correctement dans le respect de la loi et prospère face à des défis croissants, elle doit intégrer un système de blockchain d'entreprise qui garantit la qualité des données d'entrée et la propriété—lui permettant de garder les données en sécurité tout en garantissant l'immutabilité des donnéesDécouvrez la couverture de CoinGeeksur cette technologie émergente pour en savoir plussur pourquoi la blockchain d'entreprise sera l'épine dorsale de l'IA*.*
Regardez : L'intelligence artificielle a besoin de la blockchain
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Qu'est-ce que l'AGI ? Intelligence Artificielle Générale
Lors de presque chaque interview avec l'une des leading entreprises de technologie AI, vous entendez leurs équipes, généralement le PDG, parler de la manière dont l'entreprise poursuit l'Intelligence Artificielle Générale (AGI). Ensuite, ils disent généralement quelque chose sur le fait que l'AGI est beaucoup plus proche d'être livré que nous ne le pensons.
Mais qu'est-ce que l'intelligence générale artificielle, et s'agit-il réellement d'une innovation à venir ou simplement d'une expression conçue pour susciter de l'engouement et lever plus d'argent ?
Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle Générale ?
L'intelligence générale artificielle, ou AGI, fait référence à un système d'intelligence artificielle (AI) capable d'effectuer toute tâche intellectuelle qu'un humain peut accomplir.
Vous pourriez vous dire : « Mais cela ressemble beaucoup à ce que les modèles d'IA sont actuellement capables de faire. » Il y a un certain mérite, et même une part de vérité, dans cette pensée. Cependant, l'AGI est techniquement et fonctionnellement différente des systèmes d'IA d'aujourd'hui, que la plupart des gens appellent « IA étroite » : intelligence artificielle conçue pour effectuer des tâches spécifiques ou une plage limitée de fonctions. Les chatbots IA entrent dans la catégorie de l'IA étroite.
L'IA étroite ne comprend en réalité pas ce qui se passe. Elle est simplement très bonne pour reconnaître des motifs dans de grands ensembles de données, qu'elle utilise pour produire des résultats qui semblent intelligents. En coulisses, aucune compréhension ou raisonnement n'a lieu, seulement de l'analyse de données, de la correspondance de motifs et de la prévision de la prochaine séquence de mots basée sur les motifs qu'elle a appris des vastes ensembles de données sur lesquels elle a été formée.
En revanche, l'intelligence générale artificielle est censée ressembler de plus près à l'intelligence humaine dans la façon dont elle raisonne, apprend et s'adapte. Elle est destinée à avoir un niveau de compréhension plus profond et la capacité de l'utiliser pour une gamme de tâches et de situations, même celles qu'elle n'a jamais vues ou sur lesquelles elle n'a pas été entraînée, similaire à un humain qui pense sur ses pieds.
Dans une perspective, l'IA étroite est comme un pilote automatique qui peut suivre un itinéraire programmé mais se retrouve confus si quelque chose d'inattendu se produit. L'AGI serait comme avoir un conducteur entièrement formé derrière le volant qui peut conduire n'importe où, s'adapter aux conditions météo et improviser en utilisant tout ce qu'il sait.
Les avantages de l'AGI
Pour le moment, les plateformes d'IA ont encore besoin d'un humain quelque part dans le processus, incitant l'IA, lui donnant des règles, des directives et des orientations, puis apportant des corrections aux résultats pour finalement produire un résultat acceptable. D'autre part, l'AGI ne nécessite pas d'humain dans le processus.
Un système AGI pourrait apprendre n'importe quelle compétence, "se souvenir" de cette compétence avec tout ce qu'il sait, et établir de manière indépendante des connexions entre ces compétences et les apprentissages précédents pour parvenir à de nouvelles conclusions.
Les gens espèrent que cela signifie que l'AGI peut débloquer des percées scientifiques et technologiques et mener à des innovations à un rythme beaucoup plus rapide. Avoir de l'AGI serait essentiellement comme avoir un chercheur qui ne dort jamais, générant et testant constamment des hypothèses. Pour beaucoup, c'est la vision qui rend l'AGI si convaincante, et ses partisans restent optimistes sur ce que l'IA peut faire dans les diverses industries qui sont des dérivés de la science, de la technologie, des mathématiques et de l'ingénierie.
La ruée vers l'or de l'AGI : Des milliards dépensés pour un produit que vous ne remarquerez peut-être jamais Plusieurs géants de la technologie investissent des milliards dans AGI OpenAI, Google DeepMind (NASDAQ : GOOGL), et Meta (NASDAQ : META) ont tous clairement exprimé leurs intentions d'atteindre l'AGI ; cependant, chacun a un calendrier différent pour l'arrivée de l'AGI. Certains évitent de faire des prévisions, tandis que d'autres laissent entendre que cela pourrait prendre entre quelques années et une décennie.
Bien que l'AGI ait principalement été un arrière-plan à la conversation générale sur l'IA et ses capacités, je parie qu'elle commencera à jouer un rôle plus important et plus fréquent dans cette conversation. Pour commencer, je pense que c'est parce que l'IA a atteint un plateau. Les sujets, les produits promis et les mots à la mode du passé perdent de leur mordant et n'arrivent pas à prendre de l'ampleur. L'industrie a besoin de quelque chose de nouveau et d'attrayant auquel le monde puisse s'accrocher pour maintenir le rêve de l'IA en vie, et je sens que ce "quelque chose de nouveau" sera l'AGI.
Au-delà de cette spéculation qualitative, il ne fait aucun doute que la promesse de livrer AGI aide les entreprises à lever des fonds, des fonds dont elles ont besoin en quantités massives pour maintenir leurs opérations d'IA, surtout depuis que les bénéfices dans cette industrie gourmande en ressources restent difficiles à atteindre.
La plus grande bataille de la guerre contre l'IA se déroule sur le front des « modèles ». Tout étant égal par ailleurs, celui qui a le meilleur modèle a le meilleur produit et la meilleure plateforme pour que les consommateurs puissent y accéder et que les développeurs puissent s'y appuyer. La première entreprise à créer légitimement un modèle AGI sera sans doute la « gagnante » de la guerre, du moins jusqu'à ce que d'autres entreprises rattrapent leur retard et disposent d'un AGI propre capable de rivaliser pour des parts de marché.
Mais tout cela soulève une question cruciale : bien que la course à l'AGI ait de l'importance sur un plan technique, les consommateurs sentiront-ils réellement la différence ? J'ai le sentiment que dans la plupart des cas, la réponse est non. Beaucoup de gens ne pourront probablement pas faire la différence entre l'IA étroite et l'AGI, à moins que l'AGI ne se manifeste sous une forme de matériel ( comme un robot réaliste ) ou une plateforme qui est toujours active, créant l'impression qu'il s'agit essentiellement d'une autre personne intelligente dans la pièce avec eux à tout moment, qui fait connaître sa présence.
Même dans ce cas, je soupçonne que les consommateurs rencontreront le même problème avec les nouveaux produits d'IA. Beaucoup de gens ne savent tout simplement pas comment ils sont censés les utiliser ou comment tirer le meilleur parti de l'IA qui leur est disponible, donc ils se contentent de traiter l'IA comme un moteur de recherche, ce qui semble devenir l'application phare de l'IA, avec le chemin le plus évident vers des revenus par le biais des revenus publicitaires.
La dernière frontière de l'IA ou une autre promesse d'IA trop médiatisée ?
Cela me ramène à la grande question : L'AGI est-elle vraiment la prochaine et peut-être dernière frontière de l'intelligence artificielle ? Ou n'est-ce que le prochain chapitre du marketing de l'IA ?
La grande vision que les géants de la technologie promettent de livrer, celle qui enthousiasme les investisseurs à ouvrir leur chéquier, mais que les consommateurs, comme ils l'ont fait avec d'autres produits d'IA trop prometteurs ( pensent agents d'IA ), ne demandent en réalité pas, ne sauraient pas utiliser efficacement, et finalement ne pourraient pas différencier des systèmes qu'ils ont déjà ?
Il est trop tôt pour le savoir. Aucune entreprise n'a encore atteint l'AGI, et les conversations sur la façon dont cela affectera les consommateurs n'ont pas encore commencé non plus. Mais au fur et à mesure que le temps passe, l'AGI se matérialisera ou nous réaliserons que l'AGI n'est qu'un autre rebranding des réseaux neuronaux, de l'apprentissage automatique et de l'IA générative qui maintient l'argent en circulation dans les tours de financement des géants de la technologie et garde le rêve de l'IA vivant.
Pour que l'intelligence artificielle (AI) fonctionne correctement dans le respect de la loi et prospère face à des défis croissants, elle doit intégrer un système de blockchain d'entreprise qui garantit la qualité des données d'entrée et la propriété—lui permettant de garder les données en sécurité tout en garantissant l'immutabilité des données Découvrez la couverture de CoinGeek sur cette technologie émergente pour en savoir plus sur pourquoi la blockchain d'entreprise sera l'épine dorsale de l'IA*.*
Regardez : L'intelligence artificielle a besoin de la blockchain