Intelligence Générale Artificielle

L'intelligence artificielle générale (IAG) décrit l'IA qui est capable d'apprendre une tâche intellectuelle de la même manière que les humains.

Aspect	Explication
Définition	L'intelligence générale artificielle (AGI), également connue sous le nom d'IA forte ou d'IA de niveau humain, fait référence à un type d'intelligence artificielle qui possède la capacité de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances dans un large éventail de tâches et de domaines à un niveau équivalent à intelligence humaine. Contrairement à l’IA étroite, conçue pour des tâches spécifiques, les systèmes AGI ont la capacité de généralisation et peuvent s’adapter à des défis nouveaux et diversifiés sans avoir besoin de programmation explicite. L'AGI se caractérise par un niveau élevé de flexibilité cognitive, de raisonnement, de résolution de problèmes et de capacité à effectuer des tâches d'une manière qui imite l'intelligence humaine. Le développement de l’AGI est un objectif de longue date dans le domaine de l’intelligence artificielle et a le potentiel de révolutionner de nombreuses industries et domaines.
Concepts clés	- Flexibilité cognitive: Les systèmes AGI peuvent adapter leurs connaissances et compétences pour effectuer un large éventail de tâches. – Généralisation: Ils peuvent appliquer leurs connaissances et compétences dans différents domaines, tâches et contextes. – Autonomie: AGI fonctionne de manière indépendante, prenant des décisions et apprenant sans intervention humaine. – Performance au niveau humain: AGI vise à atteindre ou dépasser les performances au niveau humain dans diverses tâches cognitives. – Capacités d'apprentissage: Ces systèmes ont la capacité d’apprendre des données et des expériences, et de s’améliorer au fil du temps. – Résolution De Problèmes: AGI maîtrise les tâches complexes de résolution de problèmes et de prise de décision.
Caractéristiques	- Adaptabilité: AGI peut s'adapter à de nouvelles tâches et domaines sans reprogrammation. – Autonomie: Ces systèmes fonctionnent de manière indépendante, prennent des décisions et apprennent des interactions. – Raisonnement semblable à celui des humains: AGI présente des capacités de raisonnement et de résolution de problèmes similaires à celles des humains. – Généralisation: Ils généralisent leurs connaissances et leurs compétences à travers diverses tâches. – Apprentissage et amélioration: AGI apprend et améliore continuellement ses performances au fil du temps. – Large applicabilité: AGI a des applications dans divers secteurs et domaines.
Implications	- Impact révolutionnaire: L'AGI a le potentiel de révolutionner les industries, d'automatiser des tâches complexes et de résoudre des problèmes auparavant insolubles. – Préoccupations éthiques et de sécurité: Des inquiétudes surgissent quant à l’utilisation éthique de l’AGI et à la garantie de son développement et de son déploiement en toute sécurité. – Perturbation du marché du travail: L'adoption généralisée de l'AGI pourrait perturber les marchés du travail en automatisant un large éventail d'emplois. – Avancée technologique: Le développement de l'AGI repousse les limites de la technologie de l'IA et de la puissance de calcul. – Données et confidentialité: Les systèmes AGI reposent sur de grands volumes de données, ce qui soulève des problèmes de confidentialité et de sécurité.
Avantages	- Versatilité: AGI peut effectuer un large éventail de tâches, ce qui le rend très polyvalent. – Résolution De Problèmes: Maîtrise de la résolution de problèmes complexes et de la prise de décision. – Efficacité: Peut automatiser les tâches et les processus plus efficacement que Narrow AI. – Catalyseur d'innovation: AGI peut stimuler l’innovation en relevant des défis complexes. – Réduction de l'erreur humaine: Minimise les erreurs humaines dans diverses tâches. – Apprentissage et adaptation: Les systèmes AGI améliorent continuellement leurs performances grâce à l'apprentissage.
Inconvénients	- Préoccupations éthiques: Des dilemmes éthiques peuvent surgir lors de l'utilisation de l'AGI, tels que des biais décisionnels et des problèmes de responsabilité. – Risques de sécurité: Assurer la sécurité des systèmes AGI est un défi, car ils peuvent prendre des décisions autonomes. – Perturbation du travail: L’adoption généralisée de l’AGI pourrait entraîner des suppressions d’emplois et des défis socio-économiques. – Développement complexe: Développer AGI est une entreprise complexe et gourmande en ressources. – Problèmes de confidentialité: AGI s'appuie souvent sur des données sensibles, ce qui soulève des problèmes de confidentialité et de sécurité. – Défis réglementaires: Les cadres réglementaires pour l’AGI continuent d’évoluer, ce qui entraîne une incertitude.
Applications	AGI a des applications dans de nombreux domaines, notamment la santé, la finance, les véhicules autonomes, la compréhension du langage naturel, la robotique, la recherche scientifique, l'éducation, etc. Sa polyvalence lui permet d’aborder des problèmes complexes dans diverses industries.
Cas d'usage	- Véhicules autonomes: AGI peut permettre aux voitures autonomes de prendre des décisions en temps réel dans des scénarios de trafic complexes. – Diagnostic de santé: Utilisé pour diagnostiquer des maladies à partir d’images médicales et aider aux recommandations de traitement. – IA conversationnelle: AGI alimente des chatbots et des assistants virtuels capables de comprendre et de converser le langage naturel. – Analyse financière: Utilisé pour l’analyse des données, l’évaluation des risques et les stratégies d’investissement. – Découverte scientifique: Aide à analyser de vastes ensembles de données dans des domaines tels que la génomique, la chimie et l'astronomie. – Éducation: Prend en charge les systèmes d’apprentissage et de tutorat personnalisés. – Assistance robotique: Les robots compatibles AGI peuvent effectuer des tâches dans des environnements non structurés. – Traduction en langage naturel: Traduit les langues avec précision et contexte. – Génération de contenu: génère du contenu créatif, notamment de l'art, de la musique et de la littérature. – Jouer au jeu: Atteint des performances surhumaines dans des jeux complexes comme les échecs et le Go. – Cybersécurité: Améliore la détection des menaces et la réponse grâce à la reconnaissance de formes.

Table des matières

Comprendre l'intelligence artificielle générale

L'intelligence générale artificielle est la représentation des capacités cognitives humaines générales dans ,software qui permet à l'IA de résoudre les problèmes de la même manière qu'une personne.

La définition précise de l'IAG varie d'un expert à l'autre puisque chacun aborde le sujet de l'intelligence humaine sous un angle différent.

Les psychologues, par exemple, peuvent la définir comme la capacité de s'adapter et de survivre, tandis que les informaticiens peuvent considérer que l'intelligence est davantage liée à objectif réussite.

Dans tous les cas, l'AGI est considérée comme une forme d'intelligence artificielle forte. Cette forme contraste avec l'IA faible ou étroite qui est utilisée pour effectuer des tâches spécifiques ou résoudre des problèmes spécifiques.

La technologie des véhicules autonomes et le supercalculateur Watson d'IBM en sont deux exemples.

À l'heure actuelle, AGI est une construction théorique et reste l'étoffe de la science-fiction. Lorsque Gato a été publié par la filiale d'Alphabet Deepmind en mai 2022, il était présenté comme un "agent généraliste" capable d'effectuer plus de 600 tâches, du sous-titrage d'une image à la conduite d'un robot.

Gato est probablement le système d'IA le plus avancé au monde, mais il ne peut faire que des déductions à partir des informations stockées dans sa base de données géante.

Pour que l'AGI se concrétise, beaucoup affirment qu'il faudra que les innovateurs fassent plus que simplement forcer les algorithmes à analyser plus de données.

Au sujet de quand l'intelligence générale artificielle peut se matérialiser, il y a beaucoup de débats. Certains universitaires pensent que l'AGI est dans des décennies, tandis que d'autres prédisent que la technologie ne sera pas développée au cours de ce siècle.

Certains, comme le roboticien du MIT Rodney Brooks, soutiennent que l'AGI n'arrivera qu'après l'an 2300.

Caractéristiques de l'intelligence artificielle générale

Si l'intelligence artificielle générale reste théorique, il est possible que la performant d'un système AGI sera non seulement impossible à distinguer d'un humain, mais le dépassera de loin.

En effet, ces systèmes posséderont probablement des capacités informatiques cognitives complètes et la capacité de traiter de vastes ensembles de données à des vitesses incroyables.

Néanmoins, certaines des caractéristiques humaines que l'intelligence générale artificielle doit être capable de reproduire incluent :

Bon sens.
La capacité de comprendre la cause et l'effet.
Apprentissage par transfert - l'application des connaissances acquises en accomplissant une tâche à la résolution d'un problème différent mais connexe.
Abstract thinking.
Perception sensorielle - cela inclut la perception subjective des couleurs et la perception de la profondeur dans les images statiques.
Dextérité.
Compétences de navigation supérieures - alors que le GPS existant peut localiser un emplacement spécifique, il est prévu qu'AGI sera en mesure de mieux Projet mouvement à travers les espaces physiques.
Compréhension du langage naturel (NLU) - cela nécessiterait que l'AGI possède un niveau d'intuition lui permettant de comprendre le langage humain qui dépend fortement du contexte.
D'autres capacités telles que la compréhension des systèmes de croyances, des symboles et de la métacognition qui comprend la conscience de soi et l'esprit critique thinking.

Principales sorties:

L'intelligence artificielle générale (IAG) décrit une IA capable d'apprendre une tâche intellectuelle de la même manière que les humains.
Bien que les progrès récents de la technologie de l'IA tels que Gato aient été louables, l'AGI est actuellement une construction théorique. Certains experts estiment qu'il faudra des siècles pour que l'intelligence artificielle générale se développe.
Avec l'accès à de grands ensembles de données et une puissance de traitement supérieure, il est possible que l'AGI soit en mesure de surpasser les humains à l'avenir. Avant que cela ne se produise, cependant, les scientifiques doivent être capables de reproduire des caractéristiques humaines difficiles telles que l'abstraction thinking, la motricité fine et la perception sensorielle, parmi tant d'autres.

Lire Suivant: Puces AI, Modèles commerciaux d'IA, IA d'entreprise, Combien vaut l'industrie de l'IA ?, Économie de l'IA.

Lire Suivant: Histoire d'OpenAI, Modèles commerciaux d'IA, AI Économie.