French - A Deep Dive on the Differences Between Narrow AI and AGI

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Source article: A Deep Dive on the Differences Between Narrow AI and AGI | by SingularityNet | SingularityNET
Translation by: FranklynStein
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Une Plongée en Profondeur sur les Différences Entre l’IA Étroit et l’AGI

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Chers Singularitariens,

L’intelligence artificielle (IA) a été une force transformatrice dans notre monde, impactant les individus et les industries de tous horizons et de toutes les régions du monde. Cependant, toutes les IA ne sont pas créées égales.

Le domaine de l’IA s’étend sur un large spectre, allant de l’IA étroite, qui est spécialisée et spécifique à une tâche, à l’intelligence artificielle générale (AGI), qui représente une forme encore à créer de système d’IA avec des capacités cognitives semblables à celles des humains, jusqu’à l’intelligence artificielle superintelligente, une technologie transformative qui pourrait changer le monde tel que nous le connaissons, dont les effets n’ont jusqu’à présent été explorés que par la science-fiction.

Comprendre les différences entre l’IA étroite et l’AGI est une partie importante pour saisir le passé, l’état actuel et le potentiel futur de la technologie de l’IA, et c’est exactement ce que nous allons explorer aujourd’hui.

IA Étroit — Spécialisée et Spécifique à une Tâche

L’IA étroite, également connue sous le nom de Faible IA, est conçue pour effectuer une tâche spécifique ou une gamme restreinte de tâches. Elle fonctionne dans des paramètres prédéfinis et n’a pas la capacité d’exécuter des tâches en dehors de son domaine désigné.

Des exemples d’IA étroite incluent les assistants vocaux comme Siri et Alexa, qui peuvent définir des rappels, jouer de la musique et fournir des mises à jour météorologiques. Les systèmes de recommandation utilisés par des plateformes comme Netflix et Amazon suggèrent des films, des émissions de télévision et des produits en fonction des préférences des utilisateurs. Les technologies de reconnaissance d’images et de la parole identifient les objets dans les images ou transcrivent les mots parlés en texte, tandis que les véhicules autonomes s’appuient sur l’IA pour naviguer sur les routes et prendre des décisions de conduite. Même ChatGPT d’OpenAI est une forme d’IA étroite — bien qu’il excelle à comprendre et générer un texte semblable à celui des humains en fonction des entrées qu’il reçoit, il ne possède pas d’intelligence générale, de conscience ou d’auto-conscience.

L’IA étroite excelle dans des tâches spécifiques grâce à sa capacité à traiter de grandes quantités de données et à identifier des motifs. Cependant, elle manque de la polyvalence et des capacités de résolution de problèmes généraux de l’intelligence humaine ou d’une intelligence artificielle générale. Elle ne peut pas transférer ses connaissances d’un domaine à un autre ou comprendre le contexte plus large de ses actions… comme le ferait une AGI.

AGI — La Quête de l’Intelligence Humaine

L’intelligence artificielle générale (AGI), également connue sous le nom de Forte IA, est une forme théorique d’IA qui possède les capacités cognitives d’un être humain, et/ou peut afficher une intelligence qui n’est pas liée à un ensemble de tâches hautement spécifiques. Elle sera capable de généraliser ce qu’elle a appris, y compris la généralisation à des contextes de manière qualitative, de prendre une vue d’ensemble et d’interpréter ses tâches de manière flexible dans le contexte du monde en général et de sa relation à celui-ci.

L’AGI serait capable de comprendre, d’apprendre et d’appliquer des connaissances dans un large éventail de tâches, en faisant preuve de flexibilité et d’adaptabilité similaires à l’intelligence humaine. Elle démontrerait des capacités d’apprentissage autonome, de raisonnement, de résolution de problèmes, et une compréhension du contexte, ainsi que de transférer des connaissances d’un domaine à un autre.

Bien que des progrès significatifs aient été réalisés dans le développement de l’IA étroite, atteindre l’AGI pose d’immenses défis techniques et éthiques. Les entreprises et les chercheurs à l’avant-garde du développement de l’AGI, comme ceux de SingularityNET, sont encore aux prises avec des questions fondamentales sur la manière de reproduire tout le spectre de la cognition humaine dans les machines.

Les Différences Fondamentales Entre l’IA Étroit et l’AGI

La principale distinction entre l’IA étroite et l’AGI réside dans leur portée, leur généralité et leur polyvalence.

L’IA étroite est hautement spécialisée et limitée à des tâches spécifiques. Par exemple, une IA entraînée pour la reconnaissance d’images ne peut pas effectuer des tâches de traitement du langage naturel sans un nouvel entraînement. Mais une AGI serait capable de le faire — elle montrerait une grande polyvalence, capable d’accomplir n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un humain peut faire ; et de le faire mieux. L’AGI serait capable de passer d’une tâche à l’autre de manière transparente et d’appliquer les connaissances d’un domaine à un autre.

En termes d’apprentissage et d’adaptabilité, l’IA étroite s’appuie sur l’apprentissage supervisé et de grands ensembles de données pour accomplir des tâches. Elle nécessite un entraînement extensif et doit souvent être réentraînée pour de nouvelles tâches ou des changements dans son environnement. L’AGI, cependant, serait capable d’apprentissage autonome et d’adaptation. Elle apprendrait à partir de données minimales, comprendrait rapidement de nouveaux concepts et s’adapterait à des situations inconnues sans avoir besoin d’être réentraînée de manière extensive.

Lorsqu’il s’agit de comprendre et de raisonner, l’IA étroite fonctionne sur la base de règles et de modèles prédéfinis. Elle manque de véritable compréhension et ne peut pas raisonner au-delà de ses paramètres programmés. L’AGI, en revanche, posséderait des capacités de compréhension et de raisonnement similaires à celles des humains. L’AGI serait capable de comprendre des concepts complexes, de porter des jugements et de raisonner logiquement dans différents contextes.

La capacité de transférer des connaissances est une autre différence importante à ne pas négliger lorsqu’on définit les deux formes d’IA. L’IA étroite est limitée dans sa capacité à transférer des connaissances entre les tâches. Chaque nouvelle tâche nécessite souvent un entraînement et une optimisation séparés. L’AGI, cependant, serait capable d’apprentissage par transfert, où les connaissances acquises d’une tâche peuvent être appliquées à d’autres. Cette capacité rend l’AGI infiniment plus efficace et adaptable.

L’IA étroite est largement implantée dans le monde qui nous entoure. Elle devient une partie de plus en plus triviale de nos vies et continue d’évoluer, stimulant l’innovation et l’efficacité dans divers secteurs.

L’AGI, cependant, reste théorique et en cours de recherche. Des percées significatives sont nécessaires pour comprendre la cognition humaine et la reproduire dans des machines avant que l’AGI ne devienne une réalité. Cependant, nous pourrions ne pas être si loin de ces percées. En savoir plus sur notre calendrier prévu dans cet article sur le blog de SingularityNET.

De l’IA Étroit à l’AGI et au-delà

Le développement de l’AGI entraîne des implications éthiques et sociétales au-delà de notre imagination la plus folle.

Alors que l’IA étroite soulève déjà des questions sur la vie privée, la sécurité et l’emploi, l’AGI introduit des enjeux plus complexes. Assurer que les systèmes AGI sont sûrs, contrôlables et alignés sur les valeurs humaines est une préoccupation majeure. De plus, le potentiel de conséquences imprévues et de mauvais usage de l’AGI est significatif. L’AGI pourrait changer le monde bien plus que l’IA étroite, nécessitant de nouvelles approches pour l’emploi, l’éducation et les filets de sécurité sociale.

Les systèmes AGI devront prendre des décisions éthiques dans des situations complexes, nécessitant le développement de cadres pour un comportement éthique de l’IA. Peu après, le potentiel de l’AGI à dépasser l’intelligence humaine soulève des risques existentiels, rendant essentiel de s’assurer que le développement de l’AGI soit guidé par des principes éthiques robustes et une coopération mondiale.

C’est là que chacun d’entre nous peut jouer un rôle dans son développement — en aidant à décentraliser l’IA et le développement subséquent de l’AGI, nous pouvons distribuer le contrôle et la prise de décision et nous assurer que l’AGI soit bénéfique pour tous, au lieu d’être contrôlée par des intérêts particuliers.

Avec la bonne approche, la gouvernance, des vérifications rigoureuses, des cadres de décentralisation et une supervision continue, nous pouvons travailler ensemble au développement d’une AGI alignée sur les valeurs humaines, et nous assurer qu’elle agisse de manière sûre et bénéfique pour tous les êtres sensibles.

À propos de SingularityNET

SingularityNET a été fondée par le Dr Ben Goertzel avec pour mission de créer une intelligence artificielle générale (AGI) décentralisée, démocratique, inclusive et bénéfique. Une AGI n’est pas dépendante de toute entité centrale, est ouverte à tous et n’est pas restreinte aux objectifs étroits d’une seule entreprise ou même d’un seul pays. L’équipe de SingularityNET comprend des ingénieurs expérimentés, des scientifiques, des

chercheurs, des entrepreneurs et des spécialistes du marketing. Nos équipes de base de la plateforme et de l’IA sont en outre complétées par des équipes spécialisées dans des domaines d’application tels que la finance, la robotique, l’IA biomédicale, les médias, les arts et le divertissement.

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