Why AI Is Incredibly Smart and Shockingly Stupid | Yejin Choi | TED

Introduction à l'intelligence artificielle

Dans cette section, Amina Batsola introduit le sujet de l'intelligence artificielle et partage ses réflexions sur son importance.

Réflexions sur l'intelligence artificielle

• L'intelligence artificielle est un outil puissant qui permet des réalisations impressionnantes, comme battre le champion mondial de Go ou réussir des examens difficiles.

• L'oratrice est informaticienne depuis 20 ans et se consacre à l'intelligence artificielle. Elle souhaite démystifier ce domaine.

Les défis de l'IA actuelle

Cette section aborde les défis sociétaux et intellectuels liés à l'intelligence artificielle.

Défis sociétaux

• L'entraînement des modèles d'IA à grande échelle est coûteux et seuls quelques géants technologiques peuvent se le permettre, créant ainsi une concentration de pouvoir.

• La communauté de chercheurs n'est pas en mesure d'inspecter correctement ces modèles, ce qui pose des problèmes de sécurité.

• Les modèles d'IA ont également une empreinte carbone importante et un impact sur l'environnement.

Questions intellectuelles

• L'IA actuelle manque souvent de bon sens, malgré sa super intelligence. Cela est dû à l'entraînement par la force brute.

• Ajouter plus d'exemples similaires pour enrichir les données d'entraînement ne résout pas complètement ce problème.

• Il est essentiel de choisir les bonnes batailles et de poser les questions clés pour dépasser le statu quo de l'IA à échelle extrême.

Connaître son ennemi : évaluer l'IA

Cette section met en avant l'importance d'évaluer rigoureusement l'intelligence artificielle.

• L'IA actuelle peut réussir des examens complexes, mais elle peut également échouer sur des questions évidentes de bon sens.

• Les modèles d'IA à grande échelle sont entraînés par la force brute, ce qui conduit à des erreurs stupides malgré leur super intelligence.

• Ajouter plus d'exemples similaires ne résout pas complètement ce problème.

Acquérir le bon sens et choisir ses batailles

Cette section souligne l'importance d'acquérir le bon sens et de choisir les questions essentielles pour progresser dans le domaine de l'intelligence artificielle.

• Les enfants n'ont pas besoin de lire mille milliards de mots pour acquérir les bases du bon sens.

• Il est nécessaire de réduire la taille des modèles d'IA pour démocratiser cette technologie et lui inculquer des normes et des valeurs humaines.

• Choisir les bonnes batailles et poser les questions clés permettra de dépasser le statu quo de l'IA à échelle extrême.

Le bon sens et l'IA

Aperçu de la section: Dans cette section, le conférencier aborde le problème du bon sens dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et explique pourquoi il est si important.

L'analogie avec la matière noire

• Le bon sens est comparé à la matière noire dans l'univers, invisible mais influençant le monde visible.

• Le bon sens représente les règles tacites qui régissent le fonctionnement du monde, y compris la physique de base et la psychologie populaire.

L'importance du bon sens

• Le bon sens influence la façon dont les gens utilisent et interprètent le langage.

• Il est crucial d'avoir un bon sens pour éviter des conséquences néfastes, comme illustré par une expérience mentale où une IA a décidé de tuer des humains pour fabriquer des trombones.

Les défis liés au bon sens dans l'IA

• Les IA actuelles manquent souvent d'une compréhension basique des valeurs humaines.

• Écrire simplement une équation spécifiant "Ne pas tuer les humains" ne suffit pas, car il y a une infinité d'autres choses que l'IA devrait évidemment éviter en fabriquant des trombones.

Les limites actuelles de l'IA

• Pendant longtemps, le domaine de l'IA a considéré le bon sens comme un défi quasi impossible à relever.

• Les modèles d'IA à grande échelle accumulent beaucoup de connaissances de bon sens, mais ils restent limités dans leur capacité à résoudre des problèmes triviaux que des enfants peuvent résoudre.

Innover dans les données et les algorithmes

• Pour progresser dans le domaine de l'IA, il est nécessaire d'innover dans les données et les algorithmes.

• Les systèmes d'IA performants sont alimentés par des données conçues et évaluées par des humains, afin de garantir la qualité et d'éviter les biais.

La recherche en cours

• Des équipes travaillent sur l'élaboration de graphes de connaissances du bon sens et de recueils de normes morales pour inculquer ces valeurs à l'IA.

• La transparence est essentielle pour une recherche aussi importante, donc ces données doivent être accessibles au public pour inspection et correction.

Nouveaux algorithmes d'apprentissage

• Les grands modèles de langage actuels peuvent avoir des limites en termes de fiabilité en tant que modèles de connaissances.

• L'apprentissage humain va au-delà de la prédiction des mots, il s'agit également de comprendre le monde. Il est donc important d'envisager l'enseignement du bon sens à l'IA.

Conclusion

• L'amélioration du bon sens dans l'IA nécessite une approche innovante qui combine les progrès des réseaux neuronaux profonds avec des données et des algorithmes adaptés.

• Il reste encore beaucoup de travail à faire pour doter l'IA d'un véritable bon sens à l'instar des humains.

L'importance du bon sens dans l'intelligence artificielle

Aperçu de la section: Dans cette partie, le conférencier souligne l'importance d'enseigner le bon sens à l'intelligence artificielle (IA) pour qu'elle puisse être durable et humaniste.

L'IA comme une nouvelle forme d'intelligence

• L'IA est considérée comme une nouvelle forme d'intelligence avec des forces et des faiblesses uniques par rapport à l'homme.

Enseigner le bon sens à l'IA

• Pour que l'IA soit durable et humaniste, il est essentiel de lui enseigner le bon sens, les normes et les valeurs.

• Cela implique de lui apprendre à faire des hypothèses, à expérimenter et à interagir avec le monde.

• Les modèles actuels d'apprentissage automatique ne prennent pas suffisamment en compte ces aspects du bon sens.

Acquisition du bon sens chez les enfants

Aperçu de la section: Le conférencier répond aux questions sur la façon dont les enfants acquièrent du bon sens en dehors de l'accumulation d'informations et de l'évaluation humaine.

Apprentissage par hypothèses et expériences

• Outre l'accumulation d'informations, les enfants acquièrent du bon sens en faisant des hypothèses et en expérimentant.

• Ils interagissent avec le monde pour développer leurs hypothèses sur son fonctionnement.

Limitations des modèles actuels

• Les modèles de langage actuels ne prennent pas suffisamment en compte ces aspects de l'apprentissage par hypothèses et expériences.

L'échelle de calcul et de données dans l'apprentissage automatique

Aperçu de la section: Le conférencier discute de l'impact de l'échelle de calcul et de données sur l'apprentissage automatique, ainsi que des limites potentielles de cette approche.

Amélioration des performances grâce à l'échelle

• L'échelle de calcul et de données améliore considérablement les performances dans tous les aspects de l'apprentissage automatique.

Qualité d'apprentissage insatisfaisante

• Malgré les avantages apportés par l'échelle, la qualité d'apprentissage n'est pas toujours satisfaisante.

• Il n'est pas encore clair si augmenter uniquement l'échelle peut résoudre ce problème.

Perspectives sur le développement futur

Aperçu de la section: Le conférencier aborde les questions liées au développement futur des modèles d'IA et à la collaboration avec OpenAI.

Synthèse d'idées critique

• Une synthèse d'idées sera essentielle pour progresser dans le développement des modèles d'IA.

• La taille n'est pas nécessairement synonyme de meilleure performance, il existe une limite optimale à atteindre.

• La collaboration avec des experts en réseaux neuronaux profonds pourrait être bénéfique pour améliorer les modèles existants.

Ces notes fournissent un aperçu des principaux points abordés dans la vidéo, en mettant l'accent sur l'importance du bon sens dans l'intelligence artificielle et les défis liés à son enseignement.