L’intelligence artificielle (IA) a marqué des avancées impressionnantes ces dernières années, mais il est important de reconnaître ses limites. Dans cet article, nous explorerons ces limites en examinant plusieurs exemples concrets.
L’un des premiers exemples est celui de la compréhension grammaticale par les IA. Par exemple, un modèle de langage IA comme ChatGPT peut ajouter automatiquement la lettre “s” à la fin des verbes conjugués à la deuxième personne du singulier (“tu”). Cependant, cette correction n’est pas due à une compréhension profonde de la conjugaison, mais plutôt à des schémas observés dans les données textuelles qu’il a analysées. En d’autres termes, l’IA peut reproduire des modèles linguistiques sans réellement comprendre la grammaire.
Un autre exemple révélateur concerne les IA de traitement d’images. Ces systèmes peuvent parfois mal interpréter des informations en raison de la qualité des données sur lesquelles elles ont été formées. Par exemple, une IA pourrait conclure que les humains ont 4 à 6 doigts au lieu de 10 si sa base de données contient principalement des images où certains doigts ne sont pas visibles. Cela met en évidence le fait que l’IA ne possède pas de conscience ou de compréhension approfondie du monde réel.
Une particularité intéressante est apparue avec une IA de traitement d’images appelée “Midjourney”. Cette IA semble mieux fonctionner en anglais, et elle adapte les résultats en fonction de la langue dans laquelle la demande est formulée. Par exemple, si vous demandez un “paysage” en japonais, l’IA présentera un paysage japonais. Cela souligne à quel point les IA sont influencées par la culture et la langue dans lesquelles elles opèrent.
Une autre considération essentielle est que les bases de données sur lesquelles les IA sont formées ne sont jamais neutres. Les IA sont le reflet des données dont elles disposent, et ces données peuvent introduire des biais culturels. Par exemple, il peut être difficile d’obtenir des résultats équilibrés si une IA a été principalement formée avec des données provenant d’un pays ou d’une culture spécifiques.
Il existe également des IA différente : En 1997, Deep Blue d’IBM a battu le champion d’échecs en utilisant principalement des données sur les règles d’échecs et les performances passées des joueurs. En revanche, en 2017, AlphaZero a développé une stratégie non humaine pour battre le champion de Go en jouant des milliers de parties sans données extérieures, montrant ainsi la capacité des IA à apprendre de manière autonome.
Une autre caractéristique intéressante des IA est leur capacité à résoudre rapidement des problèmes complexes. Par exemple, une IA peut effectuer des centaines de milliers d’essais en une heure pour résoudre un problème, tandis qu’un être humain en ferait beaucoup moins en une journée. Cela crée un écart significatif dans la façon dont les IA et les humains abordent les défis.
Enfin, il existe de nombreuses IA célèbres, notamment OpenAI, DALL-E, Chat GPT, Midjourney, Whisper, RunwayML, Stable Diffusion et Lexica. Ces outils offrent des possibilités fascinantes pour la créativité et la résolution de problèmes.
Il est également important de noter que la censure peut s’appliquer à l’IA en fonction du pays dans lequel elle est utilisée. Par exemple, les IA chinoises peuvent être soumises à des restrictions gouvernementales, ce qui soulève des questions sur la liberté d’expression et la régulation de ces technologies.
En conclusion, l’IA a accompli d’énormes progrès, mais il reste encore beaucoup de défis à relever. La compréhension profonde du monde, la réduction des biais culturels et la régulation sont autant de domaines à explorer pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA tout en en minimisant les risques et les limites.