IA forte vs. IA faible: quelle est la différence ?

Nous percevons souvent l'intelligence artificielle (IA) comme une intelligence informatique qui émule l'esprit humain. Cependant, cette caractérisation n'est pas valable pour tous les systèmes d'IA, car différents types d'IA ont des caractéristiques distinctes. Deux grandes catégories au sein de l'IA sont «l'IA forte» et «l'IA faible», représentant différentes approches de l'intelligence artificielle.

Examinons maintenant les différences fondamentales entre l'IA forte et l'IA faible et explorons l'état actuel de la technologie de l'IA.

Qu'est-ce qu'une IA faible?

L'IA faible, également connue sous le nom d'IA étroite, fait référence aux applications d'IA spécialement conçues pour automatiser les tâches nécessitant une compétence cognitive particulière. Cette catégorie d'IA utilise des modèles d'apprentissage automatique adaptés à des tâches spécifiques telles que la reconnaissance d'objets, interactions chatbot, assistants vocaux personnels, systèmes de correction automatique et algorithmes de recherche Google, parmi autres.

Vous vous demandez peut-être pourquoi cette catégorie d'IA est qualifiée d'IA "faible". Le terme "faible" peut impliquer à tort que ces applications d'IA manquent d'une manière ou d'une autre. Cependant, il est important de reconnaître que les progrès rapides de l'IA et leur impact généralisé dans diverses industries sont en grande partie dus à une intelligence artificielle étroite. L'étiquette "faible" indique que ces applications se concentrent sur une fonction cognitive spécifique ou étroite.

Applications de l'IA faible

ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E et Bard ne sont que quelques exemples des outils d'IA qui ont pris d'assaut le monde en 2022 et 2023. Il est remarquable qu'autant de les professions utilisent leur application généralisée, déclenchant même des débats sur le potentiel de l'IA à remplacer les humains et laissant beaucoup d'entre nous avec la question, "ChatGPT peut-il me remplacer ?"

Cependant, il est important de noter que ces outils étonnants sont toujours classés comme des exemples d'"IA faible" en action.

Explorons sept applications courantes de l'IA faible :

1. Filtres anti-spam des e-mails : Fonctionnalités conçues pour détecter et détourner les spams vers le dossier spam.
2. Chatbot: Des outils qui utilisent Traitement du langage naturel (TAL) pour interagir avec les humains sont un autre exemple d'IA faible.
3. Artistes IA: L'art généré par ordinateur utilisant l'IA peut transformer des instructions en langage naturel en images et relève également de l'IA étroite.
4. Assistants vocaux intelligents : Siri, Cortana, Alexa et d'autres peuvent effectuer de nombreuses tâches en votre nom en répondant aux commandes vocales.
5. Algorithmes de médias sociaux : Les recommandations sur des plateformes comme Twitter, Instagram, Facebook ou même Spotify sont toutes alimentées par des algorithmes d'IA faibles.
6. Conduite autonome : Le fonction d'auto-conduite dans les véhicules est encore une autre application de l'IA faible.
7. Soins de santé: Applications de l'IA dans le domaine de la santé, tels que les systèmes de diagnostic médical capables d'identifier des maladies avec une intervention humaine minimale, constituent des exemples supplémentaires d'IA faible en action.

Malgré le terme "IA faible", il est clair qu'il a de nombreuses applications du monde réel que nous utilisons déjà.

Limites de l'IA faible

La principale raison des limites de l'IA aujourd'hui est qu'elle se concentre sur l'automatisation de tâches spécifiques pour les humains. Par exemple, ChatGPT et Google Bard sont conçus comme grands modèles de langage (LLM). Ils sont spécifiquement programmés pour générer du contenu textuel. De même, Midjourney et Stable Diffusion sont des générateurs de texte à image limités à cette fonction particulière.

Explorons quelques-unes des limites et des inconvénients d'une IA faible :

• Capacités limitées en raison de modèles spécifiques aux tâches.
• Les applications d'IA étroites dépendent fortement des données, nécessitant de grands ensembles de données pour apprendre et effectuer certaines tâches.
• Par extension, l'utilisation de grands ensembles de données peut créer des problèmes de confidentialité et de traitement des données.,
• Une IA faible repose souvent sur l'intervention humaine pour exécuter des tâches, ce qui peut introduire des préjugés humains dans le processus.
• Ces applications peuvent être sensibles aux cybermenaces et aux vulnérabilités.

Cependant, malgré ces limitations, des outils comme ChatGPT sont devenus effectivement indispensables en une courte période de publication.

Qu'est-ce qu'une IA ou AGI forte?

Contrairement à l'IA faible, il existe une IA forte, également connue sous le nom d'intelligence générale artificielle (IAG). Cette forme d'IA est basée sur la conviction que la puissance de calcul peut imiter les capacités du cerveau humain, y compris la pensée analytique et d'autres capacités intellectuelles. L'IA forte vise à créer des machines capables d'accomplir n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut faire, pas nécessairement de la même manière que les humains.

Contrairement à l'IA faible, l'IA forte ne s'appuie pas sur des modèles programmés spécifiques pour effectuer des tâches étroites. Au lieu de cela, il possède le potentiel de gérer des tâches générales en simulant les fonctions du cerveau humain. AGI a la capacité de permettre aux systèmes technologiques d'évoluer dans le temps et de s'adapter aux changements de l'environnement.

Ce sera une IA forte qui conduira probablement à la singularité. Cependant, il est important de noter qu'une IA forte est encore un objectif lointain, car une grande partie des travaux dans ce domaine reste largement théorique. Le concept d'IA forte lui-même s'inspire souvent des films et des romans de science-fiction.

Applications de l'IA forte

Étant donné que le développement d'une IA forte doit encore être achevé, la trouver dans des applications pratiques et réelles scénarios est presque impossible, ce qui rend une grande partie des discussions sur son utilisation et son développement purement théorique. Cependant, voici cinq applications prévues où une IA puissante pourrait être utilisée :

1. Intelligence émotionnelle et traitement de la pensée: La compréhension des émotions humaines et des processus de pensée peut être intégrée aux systèmes AGI, au profit d'industries telles que la santé, l'éducation et les services à la clientèle.
2. La prise de décision: Les machines équipées d'une IA puissante peuvent posséder la capacité de prendre des décisions autonomes basées sur la rationalité.
3. Évolution: Des systèmes d'IA puissants pourraient permettre aux machines de s'adapter et de se modifier pour mieux s'adapter à leur environnement.
4. Conscience: La conscience de soi et les capacités de prise de décision consciente pourraient être obtenues grâce à de solides systèmes d'IA.
5. Créativité artificielle: Une IA puissante peut libérer le potentiel de créativité artificielle, permettant aux machines de générer des idées innovantes sans instructions humaines.

Malgré la nature largement théorique de l'IAG, il a clairement un énorme potentiel.

Limites d'une IA forte

Une IA ou AGI forte a le potentiel de transformer notre société. Cependant, plusieurs considérations et défis doivent être pris en compte lors de la mise en œuvre de tels systèmes.

• La complexité, car une IA puissante nécessite de grandes quantités de données et une puissance de calcul élevée pour la formation.
• Considérations éthiques qui découlent de l'incertitude entourant le comportement d'une IA forte dans des scénarios du monde réel (par exemple, les systèmes AGI peuvent prendre des décisions néfastes pour les humains).
• Les systèmes AGI s'appuieront fortement sur des données humaines, ce qui peut entraîner des biais d'origine humaine.
• Sécurité et responsabilité des actions d'une IA forte (par exemple, déterminer qui doit être tenu responsable lorsque les choses tournent mal).

Compte tenu du potentiel de changement mondial de l'AGI, une réglementation étendue doit être en place avant qu'un tel produit ne soit mis à la disposition du public. Ça a déjà été assez difficile de réglementer l'IA générative, et AGI augmentera ces problèmes d'un autre cran.

Différences entre une IA forte et faible

Il existe plusieurs différences notables entre l'IA forte et faible en termes d'objectif, de méthode d'apprentissage et d'approche de résolution de problèmes. Explorons ces distinctions.

But

Une différence notable entre les deux systèmes d'intelligence artificielle réside dans leur objectif. Les systèmes d'IA faibles sont principalement conçus pour automatiser des processus spécifiques et effectuer des tâches bien définies, ce qui conduit à une efficacité accrue dans divers domaines.

D'autre part, les systèmes d'IA puissants, bien qu'hypothétiques, visent à imiter le fonctionnement du cerveau humain. Ces systèmes peuvent sans doute posséder des capacités d'auto-conscience, de conscience et d'analyse, leur permettant d'entreprendre un large éventail de tâches générales, tout comme les humains.

Méthode d'apprentissage

Les systèmes Narrow AI et AGI divergent également dans leurs méthodes d'apprentissage. Narrow AI s'appuie sur des ensembles de données spécifiques pour apprendre des modèles et effectuer des tâches répétitives. En règle générale, une IA faible traite les données en les classant en fonction de critères prédéterminés.

En revanche, les mécanismes AGI nécessitent de grandes quantités de données pour effectuer des tâches générales, visant à imiter les processus cognitifs de l'esprit humain. Par conséquent, les AGI utilisent des méthodes de regroupement et de liaison des données pour traiter et analyser les informations.

Approche de résolution de problèmes

Les systèmes d'IA faibles sont spécialement conçus pour les tâches répétitives qui nécessitent un examen approfondi des ensembles de données et la reconnaissance des modèles. Cela permet au système de faire des prédictions et des résultats fiables.

En comparaison, une IA forte adopte une approche de résolution de problèmes visant à s'attaquer à des tâches plus complexes et créatives. Il s'appuie sur de vastes ensembles de données et évolue en permanence pour s'adapter aux nouvelles conditions et défis.

L'état actuel de la technologie de l'IA

Aujourd'hui, nos tâches banales quotidiennes sont principalement automatisées par une IA étroite ou faible. Cependant, ces systèmes manquent des capacités cognitives et de la pensée analytique qui viennent naturellement au cerveau humain. Par conséquent, les chercheurs et les développeurs se concentrent actuellement sur l'avancement de l'IA pour intégrer des systèmes informatiques plus humains.

L'intelligence générale artificielle (IAG) sera beaucoup plus sophistiquée que ses homologues faibles en IA. Néanmoins, AGI en est encore à ses débuts de développement et a encore un long chemin à parcourir avant de devenir une réalité.