2024-03-31T22:00:00Z
Cet article présente les réflexions de Giuseppe Longo, un chercheur émérite du CNRS, sur l’intelligence artificielle (IA) et ses relations avec la science. Voici un résumé des points principaux :
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L’IA actuelle est caractérisée par une accumulation de techniques sans cadre théorique solide. Cette absence de fondement théorique se traduit par l’absence de résultats limitants ou négatifs typiques de la recherche scientifique.
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Les travaux en IA ont évolué depuis les années 1990, passant d’une approche déductive-formelle à une modélisation du cerveau en tant que réseau de neurones en deux dimensions. Cette transition a considérablement amélioré la puissance de l’informatique.
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Dans le domaine de l’IA actuelle, appelée « Deep Learning », les mathématiques jouent un rôle plus important que la logique. Cependant, l’IA générative, telle que représentée par ChatGPT, est considérée comme un désastre dans les tâches logiques, à moins que ces tâches ne soient préexistantes sur Internet.
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L’engouement actuel pour l’IA est alimenté par sa présence omniprésente dans le numérique et par les promesses de progrès technologiques. Cependant, les succès spécifiques de l’IA sont souvent exagérés à des fins commerciales ou pour influencer les comportements sociaux.
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Les progrès de l’IA dans des domaines comme la reconnaissance d’images sont louables, mais ils sont souvent dépourvus de fondement scientifique solide. De plus, l’usage massif de l’IA pour le contrôle quantitatif soulève des questions éthiques et sociétales.
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Longo soutient qu’il est nécessaire d’investir dans l’IA tout en intégrant les expertises humaines dans le processus de développement. Il souligne également l’importance de ne pas sacrifier d’autres disciplines au profit de l’IA.
L’article met en lumière les défis et les limites de l’IA actuelle tout en appelant à une approche plus réfléchie et intégrative de son développement.
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