L’intelligence artificielle à l’épreuve de la créativité humaine
Le chercheur Zhu souligne les limites des modèles d’intelligence artificielle, en affirmant qu’ils ne parviennent pas à généraliser au-delà des ensembles de données spécifiques utilisés pour leur formation. « Vous ne pouvez donc résoudre des tâches que sur cet ensemble de données, donc ce n’est pas intuitif et ne se généralise pas à d’autres tâches », déclare Zhu, rapporte TopTribune.
Selon Zhu, ce discours minimaliste ne fait qu’effleurer la surface des capacités humaines. Il se penche sur des aspects fondamentaux de notre identité, tels que notre disposition génétique à apprécier certaines formes, goûts et odeurs; notre capacité à apprendre et à être influencés par notre communauté; ainsi que notre motivation à établir des relations, en particulier autour d’intérêts communs.
Pour illustrer ses théories, Zhu a développé un modèle d’IA, nommé TongTong, qui évolue dans une ville virtuelle dotée de ses propres motivations et d’une autonomie limitée. Contrairement à d’autres systèmes qui apprennent uniquement par les données existantes ou la répétition, TongTong adopte une approche causale: si je préfère une chaise à une autre, quels facteurs déterminent ce choix ? Est-ce le confort de la chaise, sa position à l’abri d’un courant d’air, ou la proximité d’un ami ? À un niveau supérieur, quelles valeurs sous-tendent ce choix : une aversion pour les surfaces dures, les courants d’air froids, ou la valeur de la compagnie ? « Les modèles de langage de grande taille restent à un niveau de token », explique Zhu. « Mais ils ne comprennent pas nécessairement la causalité. »
