Une IA capable de passer tous les examens universitaires

Le secteur de l'intelligence artificielle (IA) est en constante évolution, et le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a récemment partagé sa vision sur le futur de cette technologie lors d'une conférence sur l'intelligence artificielle générale à l'Université de Stanford. Huang, à la tête de l'une des plus grandes entreprises du secteur, a évoqué la possibilité que l'IA puisse égaler les performances humaines dans tous les domaines intellectuels d'ici cinq ans.

Nvidia, bien connue pour ses puissantes cartes graphiques destinées à l'IA, a connu une ascension fulgurante en bourse, atteignant une valeur de 2 billions de dollars. Cependant, la prévision de Huang concerne moins les cartes graphiques pour gamers que les GPU utilisés dans le domaine de l'IA.

Selon Huang, l'IA pourrait bientôt atteindre un niveau où elle serait capable de surpasser les humains dans tous les domaines intellectuels, y compris les examens universitaires. Actuellement, les performances de l'IA varient selon les domaines. Par exemple, des modèles comme ChatGPT peuvent dépasser les étudiants dans certains tests d'admission, tandis que dans des domaines spécialisés tels que la médecine pédiatrique, l'IA peut encore rencontrer des difficultés et produire des diagnostics erronés.

Huang a exprimé sa conviction que ces lacunes seront bientôt comblées, participant à la conférence de Stanford avec pour thème la construction d'ordinateurs capables de penser comme les humains. L'objectif ultime serait d'atteindre ce que l'on appelle l'intelligence artificielle générale (AGI), une forme d'IA capable de raisonner comme un être humain et de réussir toutes les tâches intellectuelles avec une excellence comparable à celle des humains.

Les progrès de l'IA et l'expansion de l'industrie des puces

Cependant, Huang souligne que la réalisation de l'AGI dépend largement de la manière dont cet objectif est défini. S'il s'agit de la capacité de passer des examens intellectuels destinés aux humains, Huang est confiant quant à la possibilité que l'AGI puisse le faire dans un délai de cinq ans. Il a déclaré : "Si je donnais à une IA une liste de tous les tests possibles et imaginables, la soumettais à l'industrie de l'informatique, je pense que dans cinq ans nous obtiendrions de bons résultats pour chacun d'entre eux."

Cependant, Huang reconnaît que la définition de l'intelligence humaine, avec ses nuances émotionnelles et logiques, pose des défis pour les ingénieurs. Les scientifiques ne s'accordent pas tous sur la manière dont fonctionne exactement l'intelligence humaine, ce qui rend la tâche complexe pour ceux qui cherchent à reproduire ces capacités dans le domaine de l'IA. Huang souligne que les ingénieurs ont besoin d'objectifs précis, et l'AGI, telle qu'elle est définie actuellement, peut être difficile à atteindre.

Outre les prédictions sur l'AGI, Huang a également abordé la question de l'expansion de l'industrie des puces, essentielle pour l'essor de l'IA. Alors que certains estiment que de nombreuses nouvelles usines de fabrication de puces, appelées "fabs", seront nécessaires pour soutenir la croissance de l'industrie de l'IA, Huang nuance cette perspective. Il affirme que bien que davantage de fabs soient nécessaires, chaque puce deviendra également plus performante avec le temps, ce qui limitera le nombre de puces nécessaires.

Huang déclare : "Nous aurons besoin de plus de fabs. Cependant, rappelez-vous que nous améliorons également considérablement les algorithmes et le traitement de l'IA au fil du temps." Il insiste sur le fait que l'efficacité de l'informatique ne restera pas figée, mais connaîtra une amélioration significative au cours des dix prochaines années, réduisant ainsi la demande en termes de nombre de puces nécessaires.

Les déclarations de Jensen Huang soulèvent des questions cruciales sur l'avenir de l'IA et la possibilité d'atteindre l'intelligence artificielle générale dans un avenir relativement proche. Les progrès technologiques rapides et les innovations continues dans le domaine de l'IA continueront de façonner notre futur numérique, ouvrant la voie à des avancées significatives dans la manière dont les machines pensent et agissent.