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Depuis la percée de l'IA sous les feux de la rampe fin 2022, des milliers de modèles d'IA apparaissent presque chaque semaine. Il peut être étourdissant d'essayer de suivre qui fait quoi.
Si vous connaissez les bases de l'IA, vous connaissez peut-être déjà l'intelligence artificielle générative (IAG). À l'inverse, vous n'êtes peut-être pas aussi familier avec un autre type d'IA appelé intelligence générale artificielle (IAG).
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Bien qu'ils semblent similaires, ils ne sont pas tout à fait les mêmes. Et non, ce n'est pas seulement parce que leurs acronymes sont inversés. Alors, quelle est la différence entre les deux ?
Qu'est-ce que l'Intelligence Générale Artificielle ?
Imaginez une IA capable de penser, de raisonner, de percevoir, de déduire – tout ce que les humains peuvent faire. C'est, et plus encore, ce que l'intelligence artificielle générale est censée être. Bien que théorique, l'intelligence générale artificielle (IAG) pourrait effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle, tout comme un humain, mais avec moins ou pas d'erreurs.
Elle diffère de l'intelligence artificielle étroite (ANI), qui est hautement qualifiée dans un domaine particulier ou une gamme de tâches. Narrow Intelligence est conçu pour exceller dans une seule ou très peu de tâches spécifiques, comme un professeur émérite dans une discipline très niche.
AGI est proposé comme une IA capable de ressentir, de prendre des décisions en fonction de ses sentiments, de résoudre des problèmes, d'apprendre, de traiter des langues et d'exécuter d'autres capacités cognitives. Sans alimentation préalable des données, AGI devrait proposer quelque chose de significatif, quelles que soient les variables impliquées.
Les IA de science-fiction se rapprochent à peine, donc AGI n'est encore qu'une théorie. Bien que certains modèles d'IA en cours d'élaboration se rapprochent de la description d'AGI, ils s'appuient toujours fortement sur les données fournies et n'ont pas encore formé de raisonnement indépendant. Bien qu'ils excellent dans la résolution de problèmes, le traitement du langage naturel, etc., ils sont encore loin avant que nous puissions les appeler des AGI à part entière.
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Par exemple, Google DeepMind travaille jour et nuit pour développer des modèles AGI qui peuvent être à la hauteur de l'intelligence humaine, avec la capacité d'apprendre et de raisonner comme les humains. Pour en savoir plus, consultez le des choses incroyables que les robots existants DeepMind de Google peuvent faire .
Quelles sont donc les applications potentielles de l'intelligence artificielle générale ? Eh bien, il promet de trouver de l'importance dans tous les domaines imaginables. Par exemple, l'IAG et la biotechnologie peuvent fournir des soins de santé haut de gamme à une fraction du coût. Il peut personnaliser les plans de traitement et accélérer le diagnostic avec un minimum d'erreurs.
Il peut faire cela et bien d'autres dans des domaines tels que la robotique et l'automatisation, la recherche, l'éducation, l'agriculture, l'exploration spatiale, etc.
Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle Générative ?
Comme mentionné précédemment, la plupart des modèles d'IA existants au moment de la rédaction entrent dans cette catégorie.
L'intelligence artificielle générative (IAG) comprend toute IA qui, comme son nom l'indique, génère de nouveaux éléments, qu'il s'agisse d'audio, d'images ou de texte, à partir de données précédemment imputées. En d'autres termes, toute IA que vous devez donner des invites pour générer du contenu ou répondre aux demandes en accédant aux informations stockées peut être classée comme GAI.
Par exemple, les traducteurs texte-parole et image-image habituels et des développements plus récents comme DALL-E ( Qu'est-ce que DALL-E ? ), MuseNet, Style-based Generative Adversarial Networks (StyleGAN), Jukebox et Generative Pre-trained Transformers (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) sont classés dans Generative AI.
L'IA générative utilise des techniques d'apprentissage en profondeur pour générer du contenu aussi proche que possible des invites. Ils utilisent les invites comme matériaux de construction pour créer le contenu que vous demandez de produire. Voilà quelque exemples de ce que ChatGPT peut faire pour vous si vous voulez en savoir plus.
En quoi l'intelligence artificielle générale et l'intelligence artificielle générative sont-elles similaires ?
Bien que différents dans leur mode de fonctionnement et leur point d'expertise, AGI et Generative AI partagent plusieurs points communs.
1. Apprendre
AGI et GAI sont des modèles d'apprentissage automatique qui apprennent via des algorithmes supervisés, semi-supervisés et non supervisés utilisant des réseaux de neurones profonds. Il s'agit pour eux de pouvoir analyser et traiter les données pour générer du contenu en adéquation avec le contexte de l'invite.
Comme les humains, les modèles AGI peuvent apprendre de diverses données et expériences. Dans le même temps, GAI est formé sur de grands pools de données existants pour comprendre les modèles sous-jacents et les relations entre les données afin de générer de nouvelles données significatives et pertinentes.
2. Gamme d'applications
AGI et GAI peuvent être utilisés à de nombreuses fins, y compris, mais sans s'y limiter, le contenu texte, image et vidéo.
L'IA générative peut être développée pour servir divers objectifs dans des domaines limités. D'autre part, l'intelligence générale artificielle est naturellement applicable dans toutes les sphères de la vie, car elle peut raisonner et effectuer des tâches de manière indépendante.
3. Catalyseurs du changement
L'objectif du progrès technologique est de favoriser le changement et la croissance. AGI et GAI sont indispensables pour accélérer les changements et les innovations dont le monde a désespérément besoin.
Avec l'introduction de GAI et AGI utilisables, l'humanité est assurée que des progrès rapides suivront bientôt, réduisant de manière exponentielle le temps de travail humain.
4. Source du dilemme éthique
Bien qu'obtenir une aide supplémentaire de l'IA semble être une bonne idée, plusieurs préoccupations surgissent lorsqu'il doit y avoir une limite claire sur ce qu'il est éthiquement juste que l'IA supervise.
Avec l'IA générative, il y a eu préoccupations concernant les règles de droit d'auteur autour de l'art de l'IA et même des questions pour savoir si l'art de l'IA est de l'art réel . AGI, avec suffisamment de temps, pourrait considérer l'humanité comme inutile et agir pour l'extermination de l'humanité - une horreur de science-fiction qui devient réalité.
Les réglementations dans le domaine de l'IA ont été difficiles, car ce sont des eaux inexplorées pour la race humaine.
En quoi l'intelligence artificielle générale diffère-t-elle de l'intelligence artificielle générative ?
La différence la plus significative entre eux est que l'AGI n'a pas encore été développée, tandis que la GAI existe et est déjà utilisée. D'autres différences résident dans les éléments suivants :
1. Modes de fonctionnement
Outre le fait que AGI est toujours sur la liste de souhaits des informaticiens, leurs modes de fonctionnement sont nettement distincts.
L'intelligence artificielle générale n'est pas limitée à une tâche ou à un domaine spécifique, exécutant des tâches sans programmation spécifique. D'autre part, l'IA générative se concentre sur la génération de nouveaux contenus dans un créneau basé sur des modèles et des données existants.
2. Adaptabilité
L'IAG peut apprendre et s'adapter à de nouvelles situations, tandis que l'IA générative est limitée par les données d'entrée et le domaine spécifique dans lequel elle opère.
Un AGI supervisant les ventes et les finances d'une organisation pourra s'adapter en cas de changement soudain comme une pandémie. Le modèle AGI sera en mesure de faire des inférences intelligentes à partir des données disponibles et de reconfigurer les opérations de l'organisation pour répondre au nouveau développement.
C'est quelque chose que l'IA générative, à elle seule, ne peut pas faire.
3. Cognition
L'intelligence artificielle générale est probablement plutôt humaine dans son approche de résolution de problèmes. Ceci est opposé à l'IA générative, qui fonctionne sur des séquences d'entrée-sortie pré-formées. Une IA générative ne peut faire que ce pour quoi elle a été programmée, ni plus, ni moins. Un AGI, d'autre part, apprendra, raisonnera, comparera et inférera.
En termes simples, un AGI peut penser comme un humain et peut-être même mieux.
4. Approche d'apprentissage
L'IA générative apprend souvent grâce à une formation non supervisée via de vastes ressources de données, ce qui lui apprend à créer de nouveaux contenus à partir de contenus existants.
AGI utilisera une combinaison d'apprentissage supervisé et non supervisé et d'apprentissage par renforcement. Cela garantit qu'il peut faire des choix intelligents face aux vastes ressources à sa disposition.
GAI, AGI et au-delà
Il est indéniable que l'intelligence artificielle générale est l'étoffe des rêves qui se transforment rapidement en réalité. Nous commençons tout juste à nous habituer à l'intelligence artificielle générative mais ne devons pas être trop à l'aise.
L'intelligence artificielle générale ira bientôt au-delà d'être une simple théorie mais une forme active d'intelligence étoffée, travaillant avec et pour nous, espérons-le.