
Afin de comprendre la relation entre le monde réel et l'IA, une étude menée par le Dr Stuart Wilson et le professeur Tony Prescott du département d'informatique de l'université de Sheffield est parvenue à la conclusion que, quelle que soit l'évolution de l'IA, elle ne pourra jamais atteindre un niveau de cognition comparable à celui de l'homme.
Depuis l'émergence de modèles tels que ChatGPT et Dall-E, nos vies ont été grandement facilitées, que ce soit en termes d'aide aux études, de tâches quotidiennes ou de travail de bureau, ils ont augmenté l'efficacité de notre travail. Néanmoins, il est important de noter que ces modèles s'appuient sur de grands réseaux neuronaux pour accomplir des tâches d'une manière qui ressemble à des réponses générées par l'homme. Cependant, des chercheurs de l'université de Sheffield ont souligné qu'il existe des différences inhérentes qui empêchent l'IA de penser comme les humains.
En outre, deux distinctions cruciales ont été mises en évidence. Tout d'abord, le cerveau humain est intrinsèquement lié à des éléments physiques, ce qui permet une perception et une interaction directes avec le monde réel. Cette distinction joue un rôle important dans la différenciation entre l'IA et le cerveau humain. En outre, notre cerveau est développé selon une architecture spécifique, ce qui n'est pas le cas des modèles d'IA. Selon l'étude, l'IA peut apprendre des schémas complexes à partir de données, mais il lui manque la connexion avec le monde réel, qui joue un rôle majeur en termes de réflexion.
La vraie question est donc de savoir si l'IA évoluera un jour pour penser comme le cerveau humain. Le professeur Tony, expert en robotique cognitive à l'université de Sheffield, estime que si l'IA continue à être développée de la manière actuelle, il est peu probable qu'elle parvienne à la cognition humaine. Toutefois, il existe des voies potentielles permettant à l'IA d'acquérir une pensée semblable à celle de l'homme, par exemple en l'équipant de caméras, de microphones et d'autres dispositifs sensoriels. Il est bon de constater que des progrès sont réalisés dans l'amélioration des capacités de réflexion de l'IA grâce à l'utilisation de modèles de réseaux neuronaux récurrents capables de prédire l'avenir avec plus de précision.
Source : Article de recherche intitulé "Understanding brain functional architecture through robotics"
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