Les meilleurs scientifiques de l'intelligence artificielle de Google: nous entrons dans la phase deux

Certains des meilleurs scientifiques de Google discutaient aujourd'hui de l'avenir de l'intelligence artificielle et le message en était un d'attentes modérées – quelque chose que nous n'avions pas vu beaucoup à l'événement de Google . Le champ de l'intelligence artificielle existe dans deux états qui, à première vue, paraissent diamétralement opposés. Dans un, ici en 2018, nous avons des ordinateurs qui peuvent habituellement comprendre à quoi ressemble un chat avec seulement quelques indices – quelque chose que la plupart des tout-petits peuvent obtenir avec une précision presque parfaite. Pourtant, dans l'autre état, des véhicules entièrement autonomes et des outils diagnostiques surhumains pour les médecins sont maintenant disponibles sur le plan fonctionnel.

Comprendre ce qui est possible aujourd'hui en matière d'intelligence artificielle est un travail à temps plein. C'est pourquoi il est important de commencer par une question fondamentale.

Fei Fei Li, scientifique en chef de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour Google Cloud pose cette question:

Les machines peuvent-elles penser? répondre aujourd'hui, selon Google, est un non retentissant. Lorsqu'on lui a demandé si la résolution de la reconnaissance d'image lui suffisait pour croire que nous étions en train de penser à des machines qui pensent vraiment, Li dit simplement: "Non, ça ne suffit pas."

), ou des machines qui égalent ou surpassent les humains dans notre capacité à penser, traiter, prédire, examiner et apprendre.

Greg Corrado, scientifique principal chez Google et co-fondateur du programme Google Brain, a été demandé si nous sommes près de l'AGI, et sa réponse résume ce que beaucoup pensent dans la communauté:

Je ne le pense vraiment pas. Mon sentiment est le suivant: nous avons finalement eu des réseaux de neurones artificiels capables de reconnaître les chats, et nous avons résolu ce problème de reconnaissance d'image, mais ce n'est qu'un petit fragment de ce qui ressemble à de l'intelligence. Nous n'avons même pas gratté la surface. Donc, pour moi, c'est vraiment un pas de trop que d'imaginer que, après avoir essayé la reconnaissance des formes après des décennies d'essais, nous serions alors au bord de l'intelligence générale artificielle.

comme pour les profanes: nous regardons comme une technologie qui n'était guère plus qu'un passe-temps pour les chercheurs en sciences cognitives il y a sept ou huit ans, devient aussi important pour le développement de toutes les technologies que le réseautage. Et, si vous croyez les experts, dans cinq à dix ans l'apprentissage automatique sera aussi important que l'électricité.

Fini les jardins clos

Malgré ce que prétendent les experts et les soi-disant experts, l'apprentissage profond ne se passe pas toujours. un vide magique. Alors que certains se réfèrent aux réseaux de neurones comme «alchimie», d'autres ont une opinion très différente. Selon Corrado:

Il y a cette pathologie que l'IA ou l'apprentissage en profondeur est une boîte noire, mais ce n'est vraiment pas le cas. Nous n'avons pas étudié comment cela fonctionne parce que, pendant longtemps, cela n'a pas vraiment bien fonctionné. Mais maintenant que cela fonctionne bien, il y a beaucoup d'outils et de techniques qui permettent d'examiner le fonctionnement de ces systèmes.

Cela signifie que la seule voie à suivre est de recourir à des algorithmes open source, de meilleurs outils pour tout le monde. Corrado poursuit:

Il est essentiel que nous partagions autant que possible sur la façon dont ces choses fonctionnent, je ne crois pas que ces technologies devraient vivre dans des jardins clos mais nous devrions plutôt développer des outils qui peuvent être utilisés par tous dans la communauté. Les mêmes outils que mon équipe d'apprentissage automatique utilise pour résoudre les problèmes qui nous intéressent, ces mêmes outils vous sont accessibles pour essayer de résoudre les mêmes problèmes de la même manière.

Le futur est celui des centaures pas des robots tueurs

L'avenir, selon ces chercheurs de haut niveau, est un monde où l'IA augmente presque tout ce que les gens font – les gens plus les machines, pas les gens ou les machines. Il est facile de voir ce plan dans les plans de Google – que vous achetiez le message d'entreprise ou non. Mais, tout comme l'éclatement de la bulle Internet, notre optimisme et notre innocence enfantine ont été écrasés à la suite du scandale Cambridge Analytica . L'IA fonctionne sur des données, et ces données appartiennent aux humains, pas aux entreprises.

L'avenir de l'IA n'est pas écrit. Le domaine de l'IA est tout simplement trop naissant pour que quiconque puisse prédire ce qui va se passer ensuite. En même temps, cependant, il y a plus d'un demi-siècle de travail sur le terrain indiquant que l'IA est l'avenir de toute la technologie.

Corrado et Li appellent cette "phase deux", après 60 ans de développement dans le domaine. domaine de l'intelligence artificielle ils, et leurs pairs autour du monde, commencent tout juste

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