Après l’été de l’IA : quelle est la prochaine étape pour l’intelligence artificielle ?

À tous égards, 2023 a été une année incroyable pour l’IA. Grands modèles de langage (LLM) et leurs applications de chatbot ont volé la vedette, mais des progrès ont été réalisés dans un large éventail d’utilisations. Ceux-ci incluent la génération d’images, de vidéos et de voix.

La combinaison de ces technologies numériques a conduit à de nouveaux cas d’utilisation et de nouveaux modèles économiques, au point même où les humains numériques deviennent monnaie courante, remplaçant les humains réels comme influenceurs et présentateurs de nouvelles.

Il est important de noter que 2023 a été l’année où un grand nombre de personnes ont commencé à utiliser et à adopter intentionnellement l’IA dans le cadre de leur travail quotidien. L’innovation rapide de l’IA a également alimenté les prévisions futures, y compris tout, des robots domestiques conviviaux aux intelligence artificielle générale (AGI) d’ici une décennie. Cela dit, les progrès ne sont jamais une ligne droite et des difficultés pourraient faire échouer certaines des avancées prévues.

Alors que l’IA s’intègre de plus en plus dans notre vie quotidienne et dans notre travail, la question se pose : à quoi pouvons-nous nous attendre ensuite ? »

Les robots physiques pourraient bientôt arriver

Alors que les progrès numériques continuent d’étonner, le domaine physique de l’IA – en particulier la robotique – n’est pas en reste pour captiver notre imagination. Les LLM pourraient fournir la pièce manquante, essentiellement un cerveau, en particulier lorsqu’ils sont combinés avec des capacités de reconnaissance d’images via la vision par caméra. Grâce à ces technologies, les robots pourraient plus facilement comprendre et répondre aux demandes et percevoir le monde qui les entoure.

Dans le Rapport sur les robotsDeepu Talla, vice-président des robots et de l’informatique de pointe de Nvidia, a déclaré que les LLM permettront aux robots de mieux comprendre les instructions humaines, d’apprendre les uns des autres et de comprendre leur environnement.

Une façon d’améliorer les performances du robot consiste à utiliser plusieurs modèles. L’Improbable AI Lab du MIT, un groupe du Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL), a par exemple développé un cadre qui utilise trois modèles de base différents, chacun adapté à des tâches spécifiques telles que le langage, la vision et l’action.

« Chaque modèle de base capture une partie différente du processus de prise de décision (du robot) et travaille ensuite ensemble lorsqu’il est temps de prendre des décisions. » rapport des chercheurs du laboratoire.

L’intégration de ces modèles pourrait ne pas suffire pour que les robots soient largement utilisables et pratiques dans le monde réel. Pour remédier à ces limitations, un nouveau système d’IA appelé Mobile ALOHA a été développé à l’Université de Stanford.

Ce système permet aux robots « pour effectuer de manière autonome des tâches de manipulation mobiles complexes telles que faire sauter et servir un morceau de crevette, ouvrir une armoire murale à deux portes pour ranger de lourdes casseroles, appeler et entrer dans un ascenseur et rincer légèrement une poêle usagée à l’aide d’un robinet de cuisine. »

Un moment ImageNet pour la robotique

Cela a conduit Jack Clark à donner son avis dans son ImportAI bulletin: « Les robots pourraient être proches de leur ‘moment ImageNet’ lorsque le coût de l’apprentissage des comportements des robots diminuera, tout comme les données nécessaires à l’apprentissage de leurs comportements. »

ImageNet est un vaste ensemble de données d’images étiquetées lancé par Fei Fei Lee en 2006 et largement utilisé pour faire progresser la recherche sur la vision par ordinateur et l’apprentissage profond. Depuis 2010, ImageNet a servi de base de données pour un concours annuel visant à évaluer les performances des algorithmes de vision par ordinateur dans les tâches de classification d’images, de détection d’objets et de localisation.

Le moment Les références de Clark datent de 2012, lorsque plusieurs chercheurs en IA, dont Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et Geoffrey Hinton, ont développé une architecture de réseau neuronal convolutif (CNN), une forme d’apprentissage en profondeur, qui a permis de réduire considérablement les taux d’erreur de classification d’images.

Ce moment a démontré le potentiel de l’apprentissage profond et c’est ce qui a effectivement lancé l’ère moderne de l’IA. Selon Clark, l’industrie pourrait désormais se trouver dans une situation similaire pour les robots physiques. Si cela est vrai, les robots bipèdes pourraient collaborer avec nous d’ici une décennie, dans les hôpitaux et les usines, dans les magasins ou pour nous aider à domicile. Imaginez un avenir où vos tâches ménagères seront gérées sans effort par des robots alimentés par l’IA.

Le rythme des progrès de l’IA est à couper le souffle

De nombreux points d’inflexion pourraient être proches. Jensen Huang, PDG de Nvidia dit Récemment, l’AGI, le niveau auquel l’IA peut fonctionner au niveau humain dans une grande variété de tâches, pourrait être atteint d’ici cinq ans. Jim Fan, chercheur scientifique principal et responsable des agents IA chez Nvidia, ajoutée que « l’année écoulée dans le domaine de l’IA est comme passer de l’âge de pierre à l’ère spatiale ».

Le géant du conseil McKinsey a estimé que la génération AI ajouterait plus de 4 000 milliards de dollars par an à l’économie mondiale. Les titres d’UBS ont récemment mis à jour leur point de vue sur l’IA, la qualifiant de thème technologique de la décennie et prédit que le marché de l’IA passera de 2,2 milliards de dollars en 2022 à 225 milliards de dollars d’ici 2027. Cela représente un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 152 %, un chiffre vraiment étonnant.

L’enthousiasme quant au potentiel de l’IA pour améliorer notre qualité de vie est grand. Bill Gates dit dans sa lettre « Gates Notes » de fin 2023, selon laquelle « l’IA est sur le point de dynamiser le pipeline d’innovation ». Un New York Times article cite David Luan, PDG de la start-up d’IA Adept : « Les progrès rapides de l’IA vont se poursuivre. C’est inévitable. »

Compte tenu de tout cela, il ne faut pas s’étonner que la génération IA soit au sommet des attentes exagérées. selon au Gartner Emerging Technology Hype Cycle, un indicateur de l’enthousiasme pour les nouvelles technologies.

Les progrès de l’IA sont-ils inévitables ?

Alors que nous nous réjouissons des réalisations de l’IA en 2023, nous devons également réfléchir aux défis qui nous attendent au lendemain de cette période de croissance rapide. L’élan derrière l’IA ne ressemble à rien de ce que nous avons jamais vu, du moins depuis le boom d’Internet qui a alimenté l’ère du point com – et nous avons vu comment cela s’est produit.

Une telle situation pourrait-elle se produire avec le boom de l’IA en 2024 ? Une fortune article C’est ce que suggère : « Cette année sera probablement marquée par le repli, car les investisseurs découvrent que bon nombre des entreprises dans lesquelles ils ont investi n’ont pas de modèle économique viable, et de nombreuses grandes entreprises trouvent que le coût du calcul dépasse les avantages. »

Ce point de vue s’aligne avec La loi d’Amara qui dit : « Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à sous-estimer son effet à long terme. » C’est une autre façon d’affirmer que les systèmes tentent de se rééquilibrer après une perturbation, ou que le battage médiatique dépasse souvent la réalité.

Ce point de vue ne laisse pas nécessairement présager une chute de l’industrie de l’IA, même si cela s’est déjà produit à deux reprises. Depuis qu’il a été initialement inventé comme terme lors d’une conférence du Dartmouth College en 1956, l’IA a connu au moins deux périodes d’attentes élevées qui ont pris fin en raison de problèmes rencontrés lors de la création et du déploiement d’applications lorsque les promesses spéculatives ne se sont pas concrétisées. Ces périodes, connues sous le nom d’« hivers IA », se sont produites de 1974 à 1980, puis de 1987 à 1993.

Pas tous les arcs-en-ciel et licornes

Au milieu d’un brillant « été de l’IA », y a-t-il un risque d’un autre hiver ? Outre le coût de l’informatique, il existe également des problèmes liés à la consommation d’énergie dans la formation et l’inférence des modèles d’IA, qui se heurtent aux préoccupations liées au changement climatique et à la durabilité.

Et puis il y a ce qui arrive parfois référé surnommé les « Quatre cavaliers de l’apocalypse de l’IA » : biais des données, sécurité des données, violation du droit d’auteur et hallucinations. La question du droit d’auteur est la plus immédiate, avec le récent procès intenté par le New York Times contre OpenAI et Microsoft. Si le Times gagne, certains commentateurs ont spéculécela pourrait mettre fin à l’ensemble du modèle économique sur lequel de nombreuses entreprises d’IA de génération ont été construites.

La plus grande préoccupation est la menace existentielle potentielle que représente l’IA. Alors que certains accueilleraient favorablement l’avènement de l’AGI, y voyant une voie vers une abondance illimitée, beaucoup d’autres, menés par les partisans de l’altruisme efficace, craignent que cela ne conduise à la destruction de l’humanité.

Un nouveau enquête de plus de 2 700 chercheurs en IA révèle l’ampleur actuelle de ces peurs existentielles. « Les répondants médians accordent 5 % ou plus à l’IA avancée conduisant à l’extinction humaine ou similaire, et un tiers à la moitié des participants donnent 10 % ou plus. »

Une perspective équilibrée

À tout le moins, les problèmes connus et potentiels freinent l’enthousiasme pour l’IA. Pour l’instant, cependant, la dynamique se poursuit alors que les prédictions abondent concernant la poursuite des progrès de l’IA en 2024.

Par exemple, le New York Times États: « Cette année, l’industrie de l’IA devrait être définie par une caractéristique principale : une amélioration remarquablement rapide de la technologie à mesure que les progrès s’appuient les uns sur les autres, permettant à l’IA de générer de nouveaux types de médias, d’imiter le raisonnement humain de nouvelles manières et de s’infiltrer dans le monde. monde physique à travers une nouvelle race de robots.

Ethan Mollick, écrivant dans son One Useful Thing Blogadopte un point de vue similaire : « Il est très probable que le développement de l’IA va s’accélérer pendant un certain temps avant de finalement ralentir en raison de limites techniques, économiques ou juridiques. »

L’année à venir dans le domaine de l’IA apportera sans aucun doute des changements spectaculaires. Espérons que celles-ci incluront des avancées qui amélioreront notre qualité de vie, comme la découverte de nouveaux médicaments qui sauvent des vies. Il est probable que les promesses les plus optimistes ne se réaliseront pas en 2024, ce qui entraînera un certain recul des attentes du marché. C’est la nature des cycles de battage médiatique. Espérons que de telles déceptions ne provoqueront pas un nouvel hiver de l’IA.

Gary Grossman est vice-président directeur de la pratique technologique chez Edelmann et responsable mondial du centre d’excellence Edelman AI.