Le responsable de l'IA de Meta publie un document sur la création d'une intelligence artificielle "autonome",

Et suggère que les approches actuelles ne mèneront jamais à une véritable intelligence

Yann LeCun, pionnier de l'apprentissage automatique (ML) et responsable de l'IA chez Meta, a récemment publié un article de recherche dans lequel il expose sa vision des IA qui apprennent à connaître le monde comme les humains. L'article laisse entendre, sans l'exprimer clairement, que la plupart des projets actuels en matière d'IA ne seront jamais en mesure d'atteindre cet objectif de niveau humain. En outre, LeCun indique que des problèmes fondamentaux échappent toujours à de nombreuses souches d'apprentissage profond, dont la raison (ou le bon sens). Son ouvrage propose quelques idées pour rapprocher davantage l'IA de l'intelligence humaine.

Yann LeCun est un chercheur français en intelligence artificielle, vice-président et scientifique en chef de l'IA chez Meta, propriétaire des plateformes de médias sociaux Facebook, Instagram et WhatsApp. LeCun a mis au point les réseaux de neurones convolutifs, un principe fondamental sur le terrain, qui, entre autres avantages, ont été essentiels pour rendre l'apprentissage profond plus efficace. Il a été récompensé par le prix Turing 2018 pour ces travaux sur l'apprentissage profond. Il partage ce prix avec les Canadiens Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton. Toutefois, LeCun semble convaincu que l'industrie est encore très loin d'une IA "autonome".

Dans un document de recherche publié en juin dans Open Review.net, LeCun propose un moyen de résoudre ce problème en formant les algorithmes d'apprentissage à apprendre plus efficacement, car l'IA a prouvé qu'elle n'était pas très douée pour prédire et planifier les changements dans le monde réel. Par contre, les humains et les animaux sont capables d'acquérir d'énormes quantités de connaissances sur le fonctionnement du monde par l'observation et avec très peu d'interaction physique. Selon LeCun, en raison de ces lacunes, la plupart des approches actuelles de l'IA ne mèneront jamais à une véritable intelligence.


En effet, malgré la rapidité avec laquelle l'homme en est venu à compter sur la puissance de l'IA, une question hante le domaine depuis presque aussi longtemps que ses débuts : ces systèmes intelligents pourraient-ils un jour acquérir une sensibilité suffisante pour égaler, voire dépasser, l'humanité ? Dans ce débat, un ex-ingénieur de Google a prétendu récemment qu'un chatbot avait acquis la sensibilité, mais l'on est assez loin de cette réalité. Ce dernier a été congédié par la suite pour plusieurs raisons. Les systèmes actuels d'IA et d'apprentissage automatique manquent de raison, un concept essentiel au développement de systèmes d'IA "autonomes".

C'est-à-dire des systèmes d'IA capables d'apprendre à la volée, directement à partir d'observations du monde réel, plutôt que de longues séances d'entraînement pour effectuer une tâche spécifique. Lors d'une interview en septembre, LeCun a clairement noté qu'il considère avec beaucoup de scepticisme les recherches actuelles en matière d'apprentissage profond. « Je pense qu'elles sont nécessaires, mais pas suffisantes. Nous symbolisons tout et formons des modèles gigantesques pour faire des prédictions discrètes, et d'une manière ou d'une autre, l'intelligence artificielle émergera de tout cela », a déclaré le lauréat du prix Turing.

Les recherches en matière d'IA les plus fructueuses à l'heure actuelle comprennent de grands modèles de traitement du langage naturel (NPL) tels que GPT-3, basé sur Transformer et ses semblables. Comme le dit LeCun, les adeptes du modèle Transformer croient que "nous tokenisons tout et formons des modèles gigantesques pour faire des prédictions discrètes, et que d'une manière ou d'une autre, l'IA émergera de tout cela". « Ils n'ont pas tort, dans le sens où cela peut être un composant d'un futur système intelligent, mais je pense qu'il manque des pièces essentielles », a-t-il souligné. Il propose de commencer au bas de l'échelle.

« Nous voyons beaucoup de revendications quant à ce que nous devrions faire pour avancer vers une IA de niveau humain. Et certaines idées sont, à mon avis, mal orientées. Nous n'en sommes même pas encore au point où nos machines intelligentes ont autant de bon sens qu'un chat. Alors, pourquoi ne pas commencer par là ? », a déclaré LeCun. Afin de faire progresser la recherche sur l'IA au cours de la prochaine décennie, son article de...