Intelligence Artificielle Générale (AGI)

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle Générale (AGI) ?

L’Intelligence Artificielle Générale (AGI), souvent appelée “IA Forte”, représente le Saint Graal de l’informatique. Contrairement aux systèmes d‘“IA Étroite” que nous utilisons aujourd’hui — qui sont conçus pour exceller dans des tâches spécifiques comme jouer aux échecs, reconnaître des visages ou traduire des langues — l’AGI posséderait une capacité cognitive généralisée.

Un système AGI serait capable d’effectuer n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un être humain peut faire. Il ne se contenterait pas de suivre des règles préprogrammées mais posséderait la capacité pour :

• Le raisonnement abstrait
• Le bon sens
• L’apprentissage par transfert (appliquer des connaissances d’un domaine à un autre)
• La conscience de soi et la conscience (débattu)

La Différence Entre IA Étroite et AGI

Pour comprendre l’AGI, il faut la comparer à la technologie actuelle :

• IA Étroite (IA Faible) : Un ordinateur d’échecs comme Deep Blue peut battre un Grand Maître mais ne peut pas conduire une voiture ou écrire un poème. Il est brillant mais fragile ; il échoue en dehors de son entraînement spécifique.
• AGI (IA Forte) : Une AGI pourrait apprendre à jouer aux échecs le matin, diagnostiquer une maladie l’après-midi et écrire une symphonie le soir. Elle imite l’intelligence fluide du cerveau humain.

Concepts Clés et Tests pour l’AGI

Comment saurons-nous quand nous aurons atteint l’AGI ? Plusieurs références ont été proposées :

1. Le Test de Turing

Proposé par Alan Turing en 1950, ce test suggère qu’une machine est intelligente si elle peut converser avec un humain de manière indiscernable d’un autre humain. Bien que classique, beaucoup soutiennent qu’il teste la tromperie plutôt que la véritable compréhension.

2. Le Test du Café

Le cofondateur d’Apple, Steve Wozniak, a proposé un test plus pratique : Un robot doit être capable d’entrer dans une maison américaine aléatoire, de comprendre comment naviguer dans la cuisine, d’identifier l’équipement et de préparer une tasse de café sans aide. Cela nécessite perception, planification et compétences motrices.

3. Le Test de l’Étudiant Robot

Proposé par Ben Goertzel, cela met au défi une IA de s’inscrire à une université, de suivre des cours et d’obtenir un diplôme tout comme le ferait un humain.

Le Chemin vers l’AGI : Approches Actuelles

Les chercheurs poursuivent différentes voies pour atteindre l’intelligence générale :

• Grands Modèles de Langage (LLM) : Des systèmes comme GPT-4 montrent des étincelles de raisonnement général mais manquent encore de véritables modèles du monde et de cohérence logique.
• Émulation Cérébrale : Essayer de cartographier et de simuler la structure biologique du cerveau humain neurone par neurone.
• Systèmes Hybrides : Combiner l’IA symbolique (logique et règles) avec des réseaux de neurones (reconnaissance de formes) pour créer un raisonnement plus robuste.

Risques et La Singularité

Le développement de l’AGI comporte de profondes implications. Des futuristes comme Ray Kurzweil prédisent la Singularité Technologique — un point où l’AGI commence à s’améliorer récursivement, menant à une explosion d’intelligence qui dépasse de loin la compréhension humaine.

Des figures éminentes comme Elon Musk et Sam Altman ont fondé des organisations (OpenAI, Neuralink) axées sur la garantie que l’AGI, lorsqu’elle arrivera, soit alignée avec les valeurs humaines et la sécurité. Le défi de l‘“Alignement” — s’assurer qu’un système superintelligent veuille ce que nous voulons — est considéré comme l’un des problèmes les plus importants de l’histoire humaine.