Qu'est-ce que l'intelligence artificielle générale (AGI) ?

Que peut faire l'intelligence artificielle générale ?

En informatique, l'AGI est un système intelligent doté d'une connaissance globale ou complète et de capacités de calcul cognitif. À ce jour, il n'existe pas de véritable système AGI, qui relève de la science-fiction. Les performances théoriques de ces systèmes ne se distingueraient pas de celles d'un être humain. Toutefois, les capacités intellectuelles générales de l'AGI dépasseraient les capacités humaines en raison de sa capacité à accéder à d'énormes ensembles de données et à les traiter à des vitesses incroyables.

Une véritable intelligence artificielle devrait être capable d'exécuter des tâches et des capacités de niveau humain qu'aucun ordinateur existant ne peut atteindre. Aujourd'hui, l'IA peut effectuer de nombreuses tâches, mais pas au niveau de réussite qui lui permettrait d'être classée dans la catégorie des intelligences humaines ou générales.

Un système AGI devrait avoir les capacités et la compréhension suivantes :

• Pensée abstraite.
• Connaissances de base.
• Le bon sens.
• Cause et effet.
• Apprentissage par transfert.

Parmi les exemples pratiques de capacités de l'AGI, on peut citer les cinq suivants :

• Créativité. Un système AGI serait théoriquement capable de lire et de comprendre un code généré par l'homme et de l'améliorer.
• Perception sensorielle. L'AGI excellerait dans la reconnaissance des couleurs, qui est un type de perception subjective. Elle serait également capable de percevoir la profondeur et les trois dimensions dans les images statiques.
• La motricité fine. Il s'agit par exemple d'attraper un trousseau de clés dans une poche, ce qui implique un certain niveau de perception imaginative.
• Compréhension du langage naturel (NLU). La signification du langage humain dépend fortement du contexte. Les systèmes d'intelligence artificielle posséderaient un niveau d'intuition qui permettrait la compréhension du langage naturel.
• Navigation. Le système de positionnement global (GPS) existant permet de localiser avec précision un emplacement géographique. Une fois pleinement développée, l'AGI serait en mesure de projeter les mouvements dans les espaces physiques mieux que les systèmes existants.

Les chercheurs en IA prévoient également que les systèmes d'IAG posséderont des capacités de plus haut niveau, telles que les capacités suivantes :

• Traiter différents types d'apprentissage et d'algorithmes d'apprentissage.
• Créer des structures fixes pour toutes les tâches.
• Comprendre les systèmes de symboles.
• Utiliser différents types de connaissances.
• Comprendre les systèmes de croyance.
• S'engager dans la métacognition et utiliser les connaissances métacognitives.

AGI vs. AI : quelle est la différence ?

Les capacités existantes en matière d'intelligence artificielle sont qualifiées d'IA étroite lorsqu'elles sont comparées à l'intelligence artificielle générale. L'intelligence artificielle générale est théorique, tandis que l'intelligence artificielle restreinte est utilisée en pratique aujourd'hui.

En théorie, l'AGI devrait être capable d'effectuer toutes les tâches qu'un être humain peut accomplir et de faire preuve d'une gamme d'intelligence dans différents domaines sans intervention humaine. Ses performances devraient être aussi bonnes, voire meilleures, que celles des humains pour résoudre des problèmes dans la plupart des domaines.

En revanche, l'IA faible excelle dans la réalisation de tâches ou de types de problèmes spécifiques. De nombreux systèmes d'IA existants utilisent une combinaison d'apprentissage machine (ML), d'apprentissage profond (un sous-ensemble de l'apprentissage machine), d'apprentissage par renforcement et de traitement du langage naturel (NLP) pour s'auto-améliorer et résoudre des types de problèmes spécifiques. Toutefois, ces technologies n'approchent pas la capacité cumulative du cerveau humain.

Parmi les exemples d'IA utilisés aujourd'hui, on peut citer les suivants :

• Les chatbots de service à la clientèle.
• Les assistants vocaux comme Siri d'Apple et Alexa d'Amazon.
• Les moteurs de recommandation tels que ceux utilisés par Google, Netflix et Spotify pour promouvoir le contenu auprès des utilisateurs.
• Outils d'analyse commerciale et de veille stratégique (BI) alimentés par l'IA qui effectuent des analyses de données, évaluent le sentiment des clients et présentent des visualisations de données pour les utilisateurs finaux.
• Les applications de reconnaissance d'images et de visages ainsi que les modèles d'apprentissage profond qu'elles utilisent.

Exemples d'intelligence artificielle générale

Les véritables systèmes d'intelligence artificielle ne sont pas encore sur le marché. Toutefois, il existe des exemples de systèmes d'intelligence artificielle étroite qui se rapprochent des capacités humaines, voire les dépassent dans certains domaines. La recherche en intelligence artificielle se concentre sur ces systèmes et sur ce qui pourrait être possible avec l'AGI à l'avenir.

Voici quelques exemples de ces systèmes :

• Watson d'IBM. Watson et d'autres superordinateurs sont capables d'effectuer des calculs que l'ordinateur moyen ne peut pas traiter. Ils associent leur immense puissance de calcul à l'intelligence artificielle pour réaliser des tâches scientifiques et techniques jusqu'alors impossibles, telles que la modélisation de la théorie du Big Bang sur la naissance de l'univers ou du cerveau humain.
• Systèmes experts. Ces systèmes basés sur l'IA imitent le jugement humain. Ils peuvent recommander des médicaments sur la base des données du patient et prédire la structure moléculaire, par exemple.
• Les voitures autopilotées. Ces véhicules guidés par l'IA reconnaissent les autres véhicules, les personnes et les objets sur la route et respectent les règles de conduite et la réglementation.
• ROSS Intelligence. ROSS est un système expert juridique également appelé "avocat IA". Il peut extraire des données d'environ un milliard de documents textuels, analyser les informations et fournir des réponses précises à des questions complexes en moins de trois secondes.
• AlphaGo. Il s'agit d'un autre exemple d'intelligence restreinte qui excelle dans un type spécifique de résolution de problèmes. AlphaGo est un programme informatique capable de jouer au jeu de société Go. Le jeu de Go est un jeu complexe que les humains ont du mal à maîtriser. En 2016, AlphaGo a battu le champion du monde Lee Sedol en cinq parties.
• Modèle linguistique Transformateur génératif pré-entraîné. GPT-3 et GPT-4 sont des versions d'un programme d'OpenAI qui peut générer automatiquement du langage humain. La technologie est constamment capable d'émuler l'intelligence humaine générale. Dans certains cas, il est impossible de distinguer le texte de la production humaine ; cependant, la production de l'IA est souvent défectueuse.
• Les IA musicales. Dadabots est un algorithme d'IA qui, à partir d'un corpus de musique existant, peut générer un flux de sa propre approximation de cette musique.

Si l'AGI était appliquée à certains des exemples précédents, elle pourrait améliorer leur fonctionnalité. Par exemple, les voitures auto-conduites nécessitent la présence d'un humain pour prendre des décisions dans des situations ambiguës. Il en va de même pour les algorithmes de composition musicale, les modèles linguistiques et les systèmes juridiques. Ces domaines comprennent des tâches que l'IA peut automatiser, mais aussi d'autres qui nécessitent un niveau d'abstraction plus élevé et l'intelligence humaine.

Quel est l'avenir de l'AGI ?

De nombreux experts menant des recherches sur l'IA doutent que l'AGI soit un jour possible. Certains se demandent même si c'est souhaitable.

Le physicien théoricien, cosmologiste et auteur anglais Stephen Hawking a mis en garde contre les dangers de l'intelligence artificielle dans une interview accordée en 2014 à la British Broadcasting Corp. "Le développement d'une intelligence artificielle complète pourrait sonner le glas de la race humaine", a-t-il déclaré. "Elle décollerait d'elle-même et se redessinerait à un rythme de plus en plus rapide. Les humains, qui sont limités par la lenteur de l'évolution biologique, ne pourraient pas rivaliser et seraient supplantés."

Certains experts de l'IA s'attendent à un développement continu de l'AGI. Dans une interview donnée lors de la conférence South by Southwest de 2017, l'inventeur et futurologue Ray Kurzweil a prédit que les ordinateurs atteindront le niveau d'intelligence humaine d'ici 2029. Kurzweil a également prédit que l'IA s'améliorera à un rythme exponentiel, conduisant à des percées qui lui permettront de fonctionner à des niveaux dépassant la compréhension et le contrôle humains. Ce point de super intelligence artificielle est appelé la singularité. L'intelligence artificielle générale est l'un des types d'IA qui contribueront au développement éventuel de la superintelligence artificielle.

En 2022, cette vision s'est rapprochée de la réalité, grâce aux développements de l'IA générative qui ont pris le monde d'assaut. Avec le lancement de ChatGPT en novembre 2022 et l'avènement d'autres interfaces d'IA générative conviviales, les utilisateurs du monde entier ont pu voir de leurs propres yeux des logiciels d'IA capables de comprendre des textes humains et de répondre à des questions sur un éventail apparemment illimité de sujets, même si ce n'est pas toujours avec exactitude. Ces modèles d'IA générative ont démontré qu'ils pouvaient produire une vaste gamme de types de contenu, de la poésie aux descriptions de produits en passant par le code et les données synthétiques. Les systèmes de génération d'images tels que Dall-E bouleversent également le paysage visuel, en générant des images qui imitent les œuvres ou les photographies d'artistes célèbres, ainsi que des images médicales, des modèles d'objets en 3D et des vidéos.

Malgré leurs capacités impressionnantes, leurs défauts et leurs dangers sont aujourd'hui bien connus des utilisateurs, ce qui signifie qu'ils ne sont pas encore totalement autonomes. Que ce soit en raison de la propension de ces outils à générer des inexactitudes et des informations erronées ou de leur incapacité à accéder à des informations actualisées, une surveillance humaine est toujours nécessaire pour atténuer les dommages potentiels causés à la société.

D'autres perspectives incluent la thèse Church-Turing, développée par Alan Turing et Alonzo Church en 1936, qui soutient le développement éventuel de l'AGI. Elle stipule que, si l'on dispose d'un temps et d'une mémoire infinis, n'importe quel problème peut être résolu à l'aide d'un algorithme. Le choix de l'algorithme de sciences cognitives est sujet à débat. Certains estiment que les réseaux neuronaux sont les plus prometteurs, tandis que d'autres croient en une combinaison de réseaux neuronaux et de systèmes basés sur des règles.

Une autre initiative potentielle provient des neurosciences : l'informatique neuromorphique, qui utilise des neurones et des synapses artificiels pour reproduire le cadre biologique et le fonctionnement du cerveau humain.