Les LLM n’atteindront jamais l’intelligence au niveau humain

Il est impossible d’échapper au battage médiatique autour de l’intelligence artificielle générale. Il ne se passe presque pas un jour sans nouveau titre sur le concept, qui envisage que les systèmes informatiques surpassent les humains dans diverses tâches cognitives.

Rien qu’au cours du dernier mois, trois sommités de la technologie ont ajouté de nouvelles proclamations. Jensen Huang, PDG de Nvidia suggéré AGI arriverait dans cinq ans. Ben « père d’AGI » Goertzel prévu seulement trois. Elon Musk typiquement a fait la prédiction la plus audacieuse concernant le point de bascule : la fin de 2025.

Pourtant, tout le monde n’est pas aussi optimiste. Yann LeCun, scientifique en chef en IA de Meta et lauréat du prestigieux prix Turing, est un sceptique notable.

Souvent considéré comme l’un des trois « parrains de l’IA », LeCun va jusqu’à argumenter que « L’AGI n’existe pas » parce que « l’intelligence humaine est loin d’être générale ». Le Français préfère pour tracer la voie vers une « IA au niveau humain ».

Lors d’un événement mardi à Londres – le centre d’ingénierie phare de Meta en dehors des États-Unis – LeCun a déclaré que même cela restait une destination lointaine.

Il a souligné un quatuor de défis cognitifs : le raisonnement, la planification, la mémoire persistante et la compréhension du monde physique.

« Ce sont quatre caractéristiques essentielles de l’intelligence humaine – et également de l’intelligence animale, d’ailleurs – que les systèmes d’IA actuels ne peuvent pas réaliser », a-t-il déclaré.

Sans ces capacités, IA les applications restent limitées et sujettes aux erreurs. Les véhicules autonomes ne sont toujours pas sûrs sur la voie publique. Les robots domestiques ont du mal à effectuer les tâches ménagères de base. Nos assistants intelligents ne peuvent effectuer que des tâches de base.

Ces lacunes intellectuelles sont particulièrement importantes dans les grands modèles de langage (LLM). Selon LeCun, ils sont sévèrement limités par leur dépendance à une seule forme de connaissance humaine : le texte.

« Nous sommes facilement amenés à penser qu’ils sont intelligents en raison de leur maîtrise du langage, mais en réalité, leur compréhension de la réalité est très superficielle », a-t-il déclaré.

« Ils sont utiles, cela ne fait aucun doute. Mais sur le chemin vers une intelligence de niveau humain, un LLM est fondamentalement une sortie, une distraction, une impasse.

Pourquoi les LLM ne sont pas aussi intelligents qu’ils le paraissent

Des gens comme LLaMA de Meta, OpenAI GPT-3 et Bard de Google sont formés sur d’énormes quantités de données. Selon LeCun, il faudrait environ 100 000 ans à un humain pour lire tout le texte ingéré par un LLM de premier plan. Mais ce n’est pas notre principale méthode d’apprentissage.

Nous consommons beaucoup plus d’informations grâce à nos interactions avec le monde. LeCun estime qu’un enfant typique de quatre ans a vu 50 fois plus de données que les plus grands LLM du monde.

« La plupart des connaissances humaines ne sont en réalité pas du langage, donc ces systèmes ne pourront jamais atteindre une intelligence de niveau humain, à moins que vous ne changiez l’architecture », a déclaré LeCun.

Naturellement, l’homme de 63 ans a une architecture alternative. Il appelle cela « l’IA axée sur les objectifs ».

Objectifs du renseignement

Les systèmes d’IA axés sur les objectifs sont conçus pour atteindre des objectifs spécifiques fixés par les humains.

Plutôt que d’être élevés avec un régime de texte pur, ils découvrent le monde physique grâce à des capteurs et à une formation sur les données vidéo.

Le résultat est un « modèle mondial » qui montre l’impact des actions. Tous les changements potentiels sont ensuite mis à jour dans la mémoire du système.

Quelle serait la différence, par exemple, si une chaise était poussée vers la gauche ou vers la droite d’une pièce ? En apprenant par l’expérience, les états finaux commencent à devenir prévisibles. En conséquence, les machines peuvent planifier les étapes nécessaires pour accomplir diverses tâches.

LeCun est tranquillement confiant quant au résultat.

« À terme, les machines dépasseront l’intelligence humaine… mais cela prendra du temps », a-t-il déclaré. « Ce n’est pas juste au coin de la rue – et ce n’est certainement pas l’année prochaine comme l’a dit notre ami Elon. »

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