Pour la première fois, une IA réalise et surpasse un aspect crucial de l'intelligence humaine

Les réseaux de neurones artificiels se rapprochent de plus en plus du fonctionnement du cerveau humain, selon une nouvelle étude publiée dans le journal Nature. Ce progrès pourrait changer la façon dont nous percevons l'intelligence artificielle (IA) et son potentiel à imiter l'intelligence humaine.


L'étude, publiée dans la revue Nature, signale un tournant dans un débat qui dure depuis des décennies en sciences cognitives. Historiquement, certains experts estimaient que l'architecture (L’architecture peut se définir comme l’art de bâtir des édifices.) des réseaux de neurones n'était pas capable de reproduire des aspects clés de la pensée humaine. Toutefois, grâce à un entraînement spécifique, ces réseaux semblent désormais capables de cette prouesse.

Brenden Lake, professeur adjoint de psychologie et de science des données (Dans les technologies de l'information (TI), une donnée est une description élémentaire, souvent...) à l'Université de New York (L’Université de New York (en anglais : New York University : NYU,...), explique que leur travail montre qu'un aspect crucial de l'intelligence humaine peut être acquis à travers un modèle souvent décrié pour ses limites. En somme, ces réseaux peuvent maintenant combiner des concepts connus en de nouveaux concepts, une capacité appelée "compositionnalité systématique (En sciences de la vie et en histoire naturelle, la systématique est la science qui a pour...)".

Lors de tests utilisant une langue inventée, des volontaires humains et des modèles d'IA devaient identifier des règles grammaticales sous-jacentes à partir de séquences de mots. Les participants humains réussissaient environ 80% du temps, faisant des erreurs cohérentes. Une nouvelle méthode, appelée "meta-learning for compositionality" (MLC), a permis à un réseau (Un réseau informatique est un ensemble d'équipements reliés entre eux pour échanger des...) de neurones de surpasser cette performance.

Paul Smolensky, professeur en sciences cognitives à Johns Hopkins, salue ces avancées mais souligne que le modèle a encore des limites en matière de généralisation (La généralisation est un procédé qui consiste à abstraire un ensemble de...). Renforcer cette capacité de généralisation compositionnelle représente donc la prochaine étape importante du projet (Un projet est un engagement irréversible de résultat incertain, non reproductible a...).