L'intelligence artificielle est-elle coincée dans une ornière ?

Ne vous laissez pas berner par tout l'argent versé dans les projets d'intelligence artificielle ces jours-ci. L'ancien responsable du laboratoire d'intelligence artificielle d'Uber, Gary Marcus, prévient que le domaine n'évolue pas aussi vite que beaucoup le pensent.

Parlant à Examen de la technologie MIT Lors de la conférence EmTech Digital de San Francisco cette semaine, Marcus a déclaré que l'obsession actuelle pour l'apprentissage automatique statistique, combinée à l'orientation à court terme des entreprises qui investissent dans l'IA, limitait les progrès vers l'intelligence artificielle au niveau humain.

Ma plus grande peur n'est pas Skynet, a déclaré Marcus, faisant référence à l'intelligence artificielle tueuse dans le terminateur films. Ça coince.

Marcus a fait valoir que malgré les récentes avancées techniques, il y a beaucoup de choses simples que les ordinateurs ne peuvent pas faire, et que ces limitations freinent les efforts pour progresser vers une véritable intelligence générale.

Marcus est un critique bien connu du battage médiatique sur l'IA, mais ses commentaires contrastaient fortement avec ceux d'Ilya Sutskever, le directeur de recherche d'OpenAI, un non-projet créé par Elon Musk et d'autres pour faire de la recherche fondamentale et ouverte sur l'IA.

Dans une conférence précédente, dans laquelle Sutskever a décrit une nouvelle approche de l'apprentissage automatique , il a suggéré que l'IA générale, ou au niveau humain, pourrait ne pas être si loin.

[Cela] semble loin en ce moment, mais [était] bien plus loin il y a cinq ans, a-t-il dit. Le nombre de personnes et la quantité d'efforts consacrés au développement de ces algorithmes sont extrêmement élevés - les choses avancent à un rythme très sain.

Marcus, qui a quitté Uber plus tôt ce mois-ci pour passer plus de temps avec sa famille, et qui est également un professeur à NYU , a déclaré lors de son discours que l'investissement des entreprises dans l'IA pourrait ne pas être une si bonne chose pour les objectifs à long terme du domaine. Dans le passé, le manque de progrès a entraîné le tarissement des investissements dans l'IA. Cette fois-ci, a suggéré Marcus, trop d'investissements pourraient amener les chercheurs à perdre de vue les objectifs à long terme.

Lorsqu'on lui a demandé si l'intérêt commercial pour l'IA, qui attire de nombreux universitaires vers l'industrie, était une bonne chose, Marcus a répondu que c'était une épée à double tranchant. Certaines choses peuvent être faites dans une entreprise comme Uber, ils ont d'énormes ressources, a déclaré Marcus. Le problème avec le marché des entreprises est qu'il y a une vision à court terme. Comment gagnez-vous de l'argent avec l'apprentissage en profondeur aujourd'hui ?

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