Les chercheurs d’Apple ont d\u00e9couvert plus ou moins trois aspects :<\/p>\n\n\n\n
- \n
- pour les t\u00e2ches simples, les LLM sont \u00e9tonnamment meilleurs que les LRM ;<\/li>\n\n\n\n
- pour les t\u00e2ches simplement complexes, les LRM sont bons ;<\/li>\n\n\n\n
- pour les plus complexes, les LRM s’effondrent<\/em><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
La conclusion des chercheurs d’Apple \u00e9tait que ni les LLM ni les LRM ne \u00ab\u00a0penseraient\u00a0\u00bb comme nous l’attendons des humains.<\/p>\n\n\n\n
La r\u00e9action des d\u00e9tracteurs de l’IA a \u00e9t\u00e9 rapide. Ils ont imm\u00e9diatement attir\u00e9 l’attention sur ce document en disant \u00ab\u00a0Je vous l’avais bien dit ! L’IA ne peut pas penser ! Arr\u00eatez de pr\u00e9senter l’IA comme intelligente ou pensante\u00a0\u00bb ! Mais cette r\u00e9action est totalement exag\u00e9r\u00e9e et erron\u00e9e, comme je le montrerai apr\u00e8s la prochaine partie. <\/p>\n\n\n\n
Mais tout d’abord, une r\u00e9ponse au papier qui traite du dispositif exp\u00e9rimental et des conclusions.<\/p>\n\n\n\n
La r\u00e9ponse<\/h3>\n\n\n\n
Sous le titre \u00ab\u00a0L’illusion de l’illusion du raisonnement<\/a>\u00ab\u00a0, le chercheur et C. Opus – Anthropics Claude Opus<\/a> LRM – ont soulign\u00e9 que les chercheurs d’Apple avaient commis plusieurs erreurs \u00e0 la fois.<\/p>\n\n\n\n
Dans le cas du probl\u00e8me complexe de la tour de Hano\u00ef<\/a>, les chercheurs d’Apple ont confondu les limitations avec des erreurs de raisonnement. Dans le dispositif exp\u00e9rimental, le LRM avait un nombre limit\u00e9 de jetons disponibles – donc de m\u00e9moire – qui interrompait l’ex\u00e9cution. On ne peut donc pas en conclure que le LRM ne peut pas raisonner. C’est comme si un v\u00e9hicule tombait en panne d’essence, mais la conclusion serait que ce v\u00e9hicule ne peut pas vraiment rouler. <\/p>\n\n\n\n
La critique des chercheurs qui ont r\u00e9pondu se r\u00e9f\u00e8re ici aussi, par la suite, au fait que les chercheurs d’Apple ne feraient g\u00e9n\u00e9ralement pas de distinction entre les restrictions pratiques et les restrictions de justification r\u00e9elles.<\/p>\n\n\n\n
Et pour finir, certains des probl\u00e8mes pos\u00e9s, comme l’\u00e9nigme de la travers\u00e9e d’une rivi\u00e8re<\/a>, sont indiqu\u00e9s comme crit\u00e8re K.O. pour les raisonnements erron\u00e9s, bien qu’il n’y ait plus de solution pour ce type de probl\u00e8me \u00e0 partir d’un nombre de crit\u00e8res N\u22656. Or, dans le document des chercheurs d’Apple, ce sont pr\u00e9cis\u00e9ment des exemples de ce type avec N\u22656 qui ont \u00e9t\u00e9 donn\u00e9s au LRM comme t\u00e2che. <\/p>\n\n\n\n
Dans leur r\u00e9ponse, les chercheurs soulignent que 1) les mod\u00e8les ne peuvent pas utiliser plus de jetons que leur contexte ne le permet, que 2) l’\u00e9valuation programmatique peut n\u00e9gliger \u00e0 la fois les capacit\u00e9s du mod\u00e8le et les impossibilit\u00e9s de l’\u00e9nigme et que 3) la longueur de la solution pr\u00e9dit mal la difficult\u00e9 du probl\u00e8me.<\/p>\n\n\n\n
En d’autres termes, toutes ces connaissances techniques sont pr\u00e9cieuses, mais elles ne soutiennent pas l’affirmation selon laquelle la pens\u00e9e est fondamentalement limit\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n
Oiseaux et avions<\/h3>\n\n\n\n
Cette discussion n\u00e9glige toutefois un aspect essentiel. Les mod\u00e8les d’IA ne doivent pas penser comme les humains et ils ne pensent pas non plus comme les humains. D\u00e9battre de la capacit\u00e9 des IA \u00e0 penser est donc une erreur. <\/p>\n\n\n\n
Ce n’est pas parce que les avions ne battent pas des ailes comme les oiseaux que les avions ne peuvent pas voler. Ce n’est pas parce qu’un bateau ne se d\u00e9place pas comme un poisson qu’un bateau ne peut pas nager. <\/p>\n\n\n\n
Elles ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9es \u00e0 des fins diff\u00e9rentes et sont utiles dans leur domaine de conception. Ce n’est pas parce qu’une IA pense diff\u00e9remment d’un \u00eatre humain, qu’elle propose une intelligence diff\u00e9rente de celle de l’\u00eatre humain, qu’elle est inutile ou stupide, surtout si l’on consid\u00e8re toutes les intelligences humaines stupides dont nous sommes entour\u00e9s. <\/p>\n\n\n\n
Et la raison pour laquelle les LLM sont meilleurs que les LRM pour les t\u00e2ches simples est aussi facilement expliqu\u00e9e par une comparaison. Pour aller \u00e0 la boulangerie du coin, le v\u00e9lo suffit. Je n’ai pas besoin de prendre un avion \u00e0 r\u00e9action pour aller chercher mon pain l\u00e0-bas. <\/p>\n\n\n\n
Dans mon livre sur l’IA paru en 2020, Quand les singes apprennent des singes<\/a>, je mettais d\u00e9j\u00e0 en garde contre le fait d’assimiler ou de confondre les exigences pos\u00e9es \u00e0 l’intelligence artificielle avec celles pos\u00e9es \u00e0 l’intelligence humaine.<\/p>\n\n\n\n
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Tout comme Copernic nous a ouvert de toutes nouvelles perspectives en passant d’une vision du monde g\u00e9ocentrique, dans laquelle la Terre \u00e9tait consid\u00e9r\u00e9e comme le centre des choses, \u00e0 une vision du monde h\u00e9liocentrique, centr\u00e9e sur le Soleil, nous devrions nous d\u00e9tacher de la focalisation sur le concept anthropocentrique de l’intelligence pour parvenir \u00e0 une forme et une d\u00e9finition g\u00e9n\u00e9rales. L’intelligence est un spectre multidimensionnel qui peut se pr\u00e9senter sous diff\u00e9rentes formes adapt\u00e9es \u00e0 chaque esp\u00e8ce et \u00e0 chaque machine. Une esp\u00e8ce ou une machine n’\u00e9volue \u00e0 chaque fois que dans une petite partie de l’espace d’intelligence multidimensionnel total. <\/p>\n\n\n\n
[…] Notre d\u00e9fi est que nous semblons avoir d’autres exigences envers les machines qu’envers les animaux. Nous n’attendons pas de notre chien qu’il descende les poubelles. Nous ne demanderons pas \u00e0 notre chat de r\u00e9ceptionner le colis du livreur et d’apposer sa signature. Nous demandons simplement \u00e0 ces animaux de chasser les cambrioleurs ou les souris et de poser pour des vid\u00e9os mignonnes de chiens et de chats. Alors que les tests d’intelligence pour les humains demandent aussi une certaine r\u00e9flexion abstraite, l’intelligence sociale n’y appara\u00eet presque pas. Pourtant, les chimpanz\u00e9s ou les gorilles, par exemple, nous seraient nettement sup\u00e9rieurs dans ce domaine. <\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Dans cet espace d’intelligence multidimensionnel, nous voulons utiliser une intelligence compl\u00e9mentaire, c’est-\u00e0-dire une intelligence qui nous \u00e9largit, et non une intelligence qui nous remplace simplement.<\/p>\n\n\n\n
\n\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/futureangst.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/WAvAl.jpg?w=720&ssl=1\")
<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\nQu’est-ce que l’intelligence au sens artificiel et humain du terme ? Les machines peuvent-elles d\u00e9velopper une conscience et comment la d\u00e9tecterions-nous ? Les machines sont-elles capables de faire preuve d’empathie et de ressentir des \u00e9motions ?<\/p>\n\n\n\n
Ce livre met en \u00e9vidence les nombreuses opportunit\u00e9s et les effets positifs de l’IA sur tous les aspects de la vie sociale et \u00e9conomique.<\/p>\n\n\n\n
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\u20ac24,99 | 304 Seiten | 27.2.2020
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