L'avenir de l'IA et les défis à relever pour atteindre une "intelligence générale"
Declau soft
Je ne citerai ici que l'un des principaux défis. C'est bien celui qui consiste à développer des algorithmes capables d'apprendre de manière autonome en assimilant des données non préparées. L'apprentissage non supervisé est considéré comme le type le plus important pour atteindre l'intelligence générale. Ce qui est sûr, les chercheurs travaillent sur des techniques pour que les machines soient capables de comprendre et d'interpréter des informations de manière indépendante sans qu'elles soient étiquetées, classifiées ou hiérarchisées au préalable.
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À côté de ce défi, se trouve un autre défi clé pour atteindre l'intelligence générale, celui de permettre aux machines de comprendre le contexte et le langage humain. L'apprentissage en langues multiples et la compréhension de la sémantique et de la syntaxe sont les principaux objectifs de cette démarche.
Aussi, les chercheurs travaillent sur l'amélioration de la capacité de raisonnement des machines, notamment en ce qui concerne la résolution de problèmes complexes et l'interprétation de données abstraites. La capacité de raisonnement est considérée comme un atout majeur pour l'IA dans l'atteinte de l'intelligence générale.
Pour rendre la chose un peu plus claire, je me comme obligé de faire remarquer d'autres défis de l'intelligence artificielle pour notre société, notamment :
- le biais algorithmique : les algorithmes d'IA peuvent être biaisés, car ils sont souvent entraînés sur des données historiques qui peuvent contenir des préjugés. Cela peut conduire à des résultats injustes ou discriminatoires, en particulier pour les groupes sous-représentés ;
- la confidentialité et la sécurité des données : l'IA nécessite souvent l'accès à de grandes quantités de données, ce qui peut soulever des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données. Il est essentiel de protéger ces données contre les cyberattaques et de respecter les règles de confidentialité et de protection des données ;
- la responsabilité et la transparence : il est souvent difficile de comprendre comment les décisions sont prises par les systèmes d'IA. Il est donc important d'établir des normes de responsabilité et de transparence pour garantir que les décisions prises par les systèmes d'IA soient justes et compréhensibles ;
- le chômage technologique : l'automatisation des tâches peut conduire à des pertes d'emplois pour les travailleurs dont les tâches sont automatisées. Il est donc important de mettre en place des politiques pour aider les travailleurs à se reconvertir et à trouver de nouveaux emplois ;
- l'éthique : les systèmes d'IA peuvent être utilisés à des fins malveillantes, comme la surveillance de masse ou la manipulation de l'opinion publique. Il est donc important de mettre en place des normes éthiques pour guider l'utilisation de l'IA et garantir que les avantages de cette technologie soient partagés de manière équitable.
Pour finir, comme les chercheurs certainement, je me pose la suivante question : comment les machines avancées fonctionneront-elles éthiquement, avec un minimum d'interventions humaines dans des contextes complexes et inconnus ?
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