Gary Marcus remet en question les pronostics d’Elon Musk sur l’AGI
L’intelligence artificielle générale (AGI), hypothétique et souvent liée à la science-fiction, suscite des débats passionnés parmi les experts. Gary Marcus, un psychologue et scientifique neuronal de renom, a récemment mis en cause la prévision optimiste d’Elon Musk, selon laquelle l’AGI serait atteinte d’ici 2029. Fort de son expérience, Marcus a même lancé un défi à Musk, proposant un pari de 100 000 dollars pour prouver que son estimation est erronée.
### Le portrait de Gary Marcus
Gary Marcus est un acteur clé du domaine de l’intelligence artificielle. Fondateur de RobustAI et de Geometric Intelligence, cette dernière ayant été acquise par Uber, il est également professeur émérite à l’Université de New York et auteur de l’ouvrage “Rebooting.AI”. Ses contributions et réflexions sur l’AGI méritent une attention particulière, d’autant plus que ses craintes se fondent sur des bases solides.
### Comprendre l’AGI : Une aspiration lointaine
L’AGI se distingue des intelligences artificielles actuelles, qui sont généralement spécialisées dans des tâches spécifiques. À l’inverse, une AGI serait capable d’effectuer diverses tâches de manière adaptative, similaire au fonctionnement du cerveau humain. Actuellement, la majorité des experts s’accordent à dire que l’atteinte d’une AGI pourrait prendre des décennies, voire ne sera peut-être jamais réalisable. Dans une enquête menée auprès des spécialistes du secteur, la plupart des réponses indiquent que l’AGI a 50 % de chances d’être développée d’ici 2099.
### Musk : Une vision optimiste
Elon Musk, célèbre entrepreneur à la tête de SpaceX et Tesla, s’est montré particulièrement optimiste, affirmant sur Twitter : « 2029 semble être une année décisive. Je serais surpris si nous n’avions pas d’AGI d’ici là. Espérons que les gens soient aussi sur Mars. » Cette déclaration a provoqué une réaction immédiate de la part de Marcus, le poussant à défier Musk sur la plateforme de paris Longbets.org. Le principe est simple : le perdant devra faire un don à une œuvre caritative.
### Les doutes de Marcus et les risques de dysinformation
Marcus ne cache pas son scepticisme face aux promesses de Musk, rappelant une histoire similaire sur l’automobile autonome. En 2015, Musk avait annoncé que les voitures totalement autonomes seraient une réalité dans deux ans, mais cet objectif reste toujours hors de portée. Selon Marcus, de telles déclarations peuvent être dangereuses, car elles détournent l’attention des problèmes fondamentaux et des avancées requises dans le domaine de l’IA.
Il souligne que malgré l’engouement pour les données massives, des questions essentielles autour de la compréhension du langage et du raisonnement demeurent sans réponse concrète. Une récente mésaventure d’une Tesla en mode Autopilot, qui a percuté un jet privé, illustre bien l’importance de résoudre les problèmes critiques liés à l’IA avant de se précipiter vers des promesses d’AGI.
### Défis techniques à surmonter
Marcus évoque un phénomène connu sous le nom de “problème de longue traîne” qui complique la compréhension des données pour les événements rares. En gros, l’IA peut sembler performante pour les situations courantes grâce à l’abondance de données, mais elle est souvent moins efficace lorsqu’il s’agit d’événements inattendus. Ainsi, la prévision selon laquelle Musk pourrait introduire des voitures entièrement autonomes dans les prochaines années semble, selon Marcus, irréaliste face à de tels défis.
### Vers un avenir incertain
La route vers l’AGI s’annonce complexe. Marcus souligne qu’il faudra explorer de nouvelles idées et approches pour surmonter les obstacles actuels. Bien qu’il reste optimiste quant à la possibilité de solutions futures, il affirme qu’il est prématuré de prédire que l’AGI sera atteinte d’ici à la fin de la décennie, surtout lorsque des questions fondamentales restent en suspens.
Il conclut en affirmant que même si les avancées en deep learning sont prometteuses pour la reconnaissance d’objets, nous sommes encore très loin de maîtriser des aspects plus complexes comme la planification et la compréhension du langage. En conséquence, il propose cinq domaines dans lesquels l’IA ne pourra pas exceller avant l’échéance de Musk concernant l’AGI.
### Conclusion
Face à ces arguments, la question se pose : Elon Musk répondra-t-il au défi posé par Gary Marcus ? Alors qu’un débat sur l’avenir de l’AGI s’intensifie, il semble clair que la route sera semée d’embûches.
