Le prix ne devrait pas alimenter le cycle d’hyperbole sur l’IA.

Illustration du Prix Nobel
Illustration par The Atlantic. Source : Science & Society Picture Library / Getty.

C’est Atlantic Intelligence, une newsletter dans laquelle nos rédacteurs vous aident à appréhender l’intelligence artificielle et une nouvelle ère machinale.

La liste des lauréats du Prix Nobel ressemble à une collection des plus grands trésors de l’humanité : Albert Einstein, Marie Curie, Francis Crick, Toni Morrison. Ce matin, elle s’enrichit également de deux physiciens dont les recherches, dans les années 1980, ont posé les bases de l’intelligence artificielle moderne.

Plus tôt aujourd’hui, le Prix Nobel de Physique 2024 a été décerné à John Hopfield et Geoffrey Hinton pour avoir utilisé « des outils de la physique pour développer des méthodes qui sont la fondation de l’apprentissage machine puissant d’aujourd’hui. » Hinton est parfois appelé un « parrain de l’IA », et le prix d’aujourd’hui – qui vise à récompenser ceux dont le travail a conféré « le plus grand bénéfice à l’humanité » – semble marquer la révolution de l’IA générative, ainsi que les grandes déclarations des dirigeants technologiques concernant la prospérité que ChatGPT et ses semblables apportent, comme un fait accompli.

Pas si vite. Les membres du comité annonçant le prix, tout en évoquant l’IA générative, n’ont pas mentionné ChatGPT. Au lieu de cela, leur attention s’est portée sur les manières concrètes par lesquelles les recherches de Hopfield et Hinton, qui ont permis l’analyse statistique d’énormes ensembles de données, ont transformé la physique, la chimie, la biologie et bien d’autres domaines. Comme je l’ai noté dans un article, le prix « ne devrait pas être considéré comme une prédiction d’une utopie ou d’une dystopie futuriste, mais plutôt comme une reconnaissance de toutes les manières dont l’IA a déjà changé le monde. »

Les modèles d’IA continueront de changer le monde, mais les applications éprouvées de l’IA ne devraient pas être confondues avec les prophéties des grandes entreprises technologiques. Les machines capables d’« apprendre » à partir de grands ensembles de données appartiennent à l’actualité d’hier, et les machines superintelligentes qui remplacent les humains restent l’apanage des romans d’hier. N’oublions pas cela.


Une image du Prix Nobel
Illustration par The Atlantic. Source : Science & Society Picture Library / Getty.

Le moment Pénicilline et Rayons X de l’IA

Par Matteo Wong

Aujourd’hui, John Hopfield et Geoffrey Hinton ont reçu le Prix Nobel de Physique pour des méthodes statistiques révolutionnaires qui ont avancé la physique, la chimie, la biologie, et plus encore. Dans l’annonce, Ellen Moons, présidente du Comité Nobel pour la Physique et physicienne à l’Université de Karlstad, a célébré le travail des deux lauréats, qui ont utilisé « des concepts fondamentaux de la physique statistique pour concevoir des réseaux de neurones artificiels » capables de « trouver des motifs dans de grands ensembles de données. » Elle a mentionné les applications de leurs recherches en astrophysique et en diagnostic médical, ainsi que dans des technologies quotidiennes comme la reconnaissance faciale et la traduction linguistique. Elle a même fait allusion aux changements et défis que l’IA pourrait apporter à l’avenir. Cependant, elle n’a pas mentionné ChatGPT, l’automatisation généralisée et les bouleversements économiques mondiaux qui en découlent ou la possibilité d’éliminer toutes les maladies grâce à l’IA.

Lisez l’article complet.


Que lire ensuite

  • L’annonce du Prix Nobel d’aujourd’hui s’est principalement concentrée sur l’utilisation de l’IA pour la recherche scientifique. Dans un article de l’année dernière, j’ai fait état de la manière dont l’apprentissage machine rend la science plus rapide et moins humaine, remettant ainsi en question « la nature même de la découverte. »
  • Cependant, l’avenir sera-t-il rempli de chatbots superintelligents ? La réponse est loin d’être certaine. En juillet, mon collègue Charlie Warzel a parlé avec Sam Altman et Ariana Huffington de leur récente aventure dans la santé basée sur l’IA, et il a eu l’impression que l’IA devient « une industrie alimentée par une foi aveugle. »

PS.

Il y a quelques semaines, j’ai eu le plaisir de discuter avec Terence Tao, peut-être le plus grand mathématicien vivant, de sa perception de l’IA générative d’aujourd’hui et de sa vision pour une toute nouvelle « mathématique à grande échelle » que l’IA pourrait un jour permettre. J’ai trouvé notre conversation fascinante et j’espère que vous l’apprécierez également.

— Matteo

Notre Vision de l’iA

En tant qu’observateur de l’évolution technologique, je considère que les réussites récentes dans le domaine de l’intelligence artificielle doivent nous inciter à adopter une approche réfléchie et mesurée. Les avancées en IA, sans conteste impressionnantes, soulèvent des questions essentielles sur notre façon de travailler, d’interagir et de vivre ensemble. Tandis que certains envisagent un avenir où l’IA transformerait radicalement nos sociétés, je pense qu’il est crucial de garder à l’esprit l’importance d’une supervision éthique et régulée de ces technologies. La clé réside dans notre capacité à équilibrer innovation et responsabilité, tout en préservant la dimension humaine au cœur de la science et de la technologie.




Source image(s) : www.theatlantic.com

Publications similaires

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *