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Dans une récente expérience, l'IA a révélé qu'elle possède désormais une capacité cognitive autrefois considérée comme exclusivement humaine. Cette découverte pourrait révolutionner notre perception de l'intelligence artificielle par rapport à l'intelligence humaine.
Les humains ont toujours eu un avantage unique sur les autres formes de vie : la capacité de généraliser les concepts. En 1980, deux penseurs, Jerry Fodor et Zenon Pylyshyn, ont souligné cette faculté humaine de « généralisation compositionnelle ». Il s'agit de la capacité de prendre un concept et de l'appliquer à différents contextes. Par exemple, comprendre que si un chat chasse une souris, un loup peut aussi chasser un renard. Pourtant, ces penseurs ont supposé que les IA, quels que soient leurs avancements, ne pourraient jamais atteindre cette compétence.
L'IA rejoint les humains dans la maîtrise de la généralisation
Tout a changé lorsque deux chercheurs, Brenden M. Lake et Marco Baroni, ont utilisé une technique innovante appelée « Méta-apprentissage pour la compositionnalité » ou MLC. Avec cette technique, ils ont entraîné une IA à maîtriser cette capacité humaine. Les résultats étaient étonnants. L'IA formée a non seulement démontré cette compétence, mais elle l'a fait aussi bien, voire mieux, que les humains. Cependant, lorsqu'ils ont testé une autre IA nommée ChatGPT sans utiliser la technique MLC, elle n'a pas pu rivaliser. Ces découvertes ont été partagées dans une publication de renom, le journal Nature.
Mais comment ont-ils réussi ? Les chercheurs ont formé l'IA-MLC à apprendre de ses erreurs. Ils l'ont entraînée, non pas avec une base de données fixe, mais en la faisant évoluer à chaque tâche. En outre, ils ont humanisé l'IA en lui permettant de reproduire les erreurs typiquement humaines. Grâce à cela, quand l'IA a été testée, elle a dépassé les performances humaines.
Ces avancées remettent en question des décennies de croyances. Comme le dit Brenden Lake, Depuis 35 ans, de nombreux experts se demandent si les IA peuvent vraiment égaler la généralisation humaine. Maintenant, nous savons qu'elles le peuvent.
Avancée en IA – Moins de données, plus de précision et une meilleure compréhension humaine
Cette avancée a des implications majeures, notamment pour les modèles de langage comme ChatGPT. Jusqu'à présent, ces modèles nécessitaient d'énormes quantités de données pour fonctionner, car ils ne pouvaient pas généraliser. Mais avec le MLC, ils pourraient avoir besoin de moins de données.
Enfin, bien que cette IA puisse maintenant généraliser comme un humain, cela ne signifie pas qu'elle pense comme nous. Les chercheurs sont clairs : leur objectif n'est pas de créer une machine qui pense comme un humain, mais de comprendre comment notre propre intelligence fonctionne. Et peut-être, par extension, de démocratiser l'intelligence artificielle.
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