ChatGPT4 et le défi de reproduire le bon sens humain

Lorsqu’on interagit avec des chatbots comme ChatGPT, on peut être impressionné par la qualité de leurs réponses… à moins qu’ils ne produisent des réponses insensées. Cette imprévisibilité découle du fait que ces systèmes d’apprentissage automatique sont essentiellement des boîtes noires. Le mystère réside dans leur capacité à produire des réponses sans une compréhension claire des processus sous-jacents impliqués. Cela soulève la question de savoir si ces systèmes comprennent réellement le monde et les questions auxquelles ils répondent.

Plongeons dans les coulisses des modèles de langage comme GPT-4 pour explorer leurs forces et leurs limitations en matière de bon sens humain.

Capacités et limites des modèles de langage

Depuis les années 1960, les scientifiques informatiques rêvent de créer des ordinateurs inspirés du cerveau humain, capables d’une intelligence similaire à la nôtre. Avec l’évolution de la puissance de calcul et l’accès à des ensembles de données textuelles massifs via Internet, les modèles de langage de grande taille (LLMs) semblent aujourd’hui presque humains pour les non-experts. Cependant, malgré leurs succès, ces modèles manquent toujours de ce que nous appelons le bon sens, ce qui conduit souvent à des erreurs perceptibles et parfois amusantes.

L’excellence dans la génération de texte

Ces modèles brillent dans la génération de réponses textuelles pour une vaste gamme de questions, allant des questions à choix multiples à la production de contenus créatifs tels que des scripts ou des essais. Pourtant, même dans leur excellence, ils échouent souvent dans des scénarios demandant un bon sens élémentaire, comme comprendre le temps de séchage des vêtements au soleil. Cette lacune montre que, bien que les modèles soient puissants, ils ne saisissent pas toujours la réalité et les attentes humaines de manière intuitive.

Formation des modèles de langage

La prédiction des mots

La formation des modèles de langage de grande taille implique la construction de vastes réseaux neuronaux à plusieurs couches et l’alimentation de ces réseaux avec des données textuelles séquencées tirées d’Internet. L’objectif principal pendant la formation est de prédire le mot suivant dans une séquence de texte. Ce processus, connu sous le nom de pré-formation, est suivi d’une post-formation où les modèles sont ajustés en utilisant des retours humains pour améliorer la précision et la pertinence. Cette formation en deux phases met l’accent sur la maximisation des scores de probabilité pour les séquences de mots correctes, une méthode très différente des processus d’apprentissage humains.

Bon sens et intelligence humaine

Le bon sens comme matière noire de l’intelligence

Le bon sens est souvent comparé à la « matière noire de l’intelligence » en raison de sa nature omniprésente mais insaisissable. Tandis que les humains acquièrent du bon sens sans effort, encoder ces règles implicites dans les machines est un défi de taille. Bien que les modèles comme GPT-4 aient fait des progrès significatifs, ils restent fragiles et sujets à des erreurs dans des scénarios nécessitant une compréhension commune de base.

Efforts pour enseigner le bon sens à l’IA

Les tentatives pour inculquer le bon sens aux IA consistent à créer et à former des modèles sur de vastes collections de connaissances déclaratives. Parmi les approches figurent l’imitation de la nature curieuse des enfants, qui apprennent par des questions et des observations, afin d’intégrer ces bases de connaissances dans les systèmes d’IA. Cependant, malgré tous ces efforts, la tâche reste colossale et ces technologies sont loin de comprendre le monde de manière aussi nuancée que les humains.

Directions futures et considérations éthiques

Perspective d’une IA émotionnelle et incarnée

La discussion s’étend aux perspectives d’un IA dotée d’émotions ou d’une incarnation physique. Bien que de telles fonctionnalités pourraient potentiellement améliorer le bon sens de l’IA, elles soulèvent également des questions philosophiques et éthiques sur les implications pour l’humanité. Le développement et la formation de l’IA nécessitent des ressources substantielles, ce qui suscite des préoccupations concernant la concentration du pouvoir et la nécessité de transparence dans ce domaine.

Transparence et responsabilité dans l’utilisation de l’IA

L’évolution des technologies IA impose une recherche interdisciplinaire, des considérations éthiques, et un engagement envers la transparence et l’utilisation responsable de l’IA. Tant que les modèles d’IA se rapprocheront davantage de la compréhension humaine, la quête pour doter les machines d’un bon sens similaire à celui des humains restera un objectif central.

Bien que les modèles de langage de grande taille comme GPT-4 démontrent des capacités remarquables, leur manque de bon sens met en lumière les défis continus dans le développement de l’IA. Combler ces lacunes nécessite une recherche interdisciplinaire, des considérations éthiques, et un engagement envers une utilisation responsable et transparente de l’IA. À mesure que la technologie de l’IA continue d’évoluer, la quête pour implanter aux machines une compréhension du bon sens humain reste un défi impératif.