La victoire en 2016 d’un système d’intelligence artificielle (IA) construit par Google DeepMind au jeu (notoirement complexe) de Go a démontré la puissance de l’apprentissage machine moderne. Aussi important que soit cet exploit, Demis Hassabis, le cofondateur de DeepMind, s’attend à ce qu’il soit éclipsé par la façon dont l’IA transformera la société dans les années à venir. Hassabis a exposé sa vision de l’avenir de l’IA lors de l’Economist Innovation Summit à Londres.
L’IA nous sauvera de nous-mêmes
« Si je dis cela, c’est parce que si l’on considère les défis auxquels la société est confrontée (le changement climatique, le développement durable, les inégalités de masse qui s’aggravent, les maladies et les soins de santé) nous sommes loin de progresser assez rapidement dans ces domaines. Soit nous avons besoin d’une amélioration exponentielle du comportement humain, soit nous avons besoin d’une amélioration exponentielle de la technologie. Si vous regardez la géopolitique actuelle, je ne pense pas que nous nous dirigeons vers l’amélioration exponentielle du comportement humain dans un avenir proche. C’est pourquoi nous avons besoin d’un saut quantique des technologies telles que l’IA. »
L’IA nous mènera à des percées scientifiques dignes du prix Nobel
L’apprentissage machine d’aujourd’hui et les technologies d’IA connexes permettent d’effectuer des tâches telles que la reconnaissance d’images et de détecter des modèles parmi de vastes quantités de données. Demis Hassabis est particulièrement enthousiaste quant aux applications potentielles de l’IA pour optimiser des tâches qui seraient autrement extrêmement complexes, comme le démontre le succès d’AlphaGo dans un jeu où le nombre de mouvements potentiels est plus élevé que celui des atomes dans l’univers. Hassabis a également reconnu que ces systèmes avaient le potentiel d’être utilisés pour causer des dommages, et a évoqué la possibilité que, dans 5 à 10ans, certaines recherches soient gardées hors du domaine public pour éviter qu’elles ne tombent entre de mauvaises mains.
L’apprentissage en profondeur ne suffira pas à faire émerger 1 IA générale
« L’apprentissage en profondeur est une technologie étonnante et extrêmement utile en soi, mais à mon avis, ce n’est certainement pas suffisant pour résoudre le problème de l’intelligence artificielle, pas avant longtemps », a-t-il déclaré, » je la considérerais comme une composante, peut-être avec une douzaine ou une demi-douzaine d’autres percées équivalentes dont nous aurons besoin. »
« Le cerveau est un système intégré, où différentes parties du cerveau sont responsables de différentes compétences cognitives (l’hippocampe pour la mémoire épisodique, le cortex préfrontal pour votre contrôle, etc…). Vous pouvez considérer l’apprentissage en profondeur tel qu’il est aujourd’hui comme l’équivalent dans le cerveau de nos cortex sensoriels : notre cortex visuel ou cortex auditif. Or, la véritable intelligence va bien au-delà de ça. Il faut la recombiner en une pensée et un raisonnement symbolique de niveau supérieur, beaucoup de choses que l’IA classique a essayé de traiter dans les années 80.
