Chef de l'IA de Meta : des décennies de sensibilité à l'IA, l'intelligence au niveau du chat et du chien d'abord

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Yann LeCun, scientifique en chef de l'IA chez Meta et figure renommée du deep learning, a récemment fourni une perspective fondée sur les progrès de l'IA, comme l'a rapporté Jonathan Vanian pour CNBC. Ses opinions offrent un contrepoids qui donne à réfléchir aux prédictions plus optimistes des leaders de l’industrie comme le PDG de Nvidia, Jensen Huang.

Le point de vue réaliste de LeCun sur le chemin de l'IA vers la sensibilité

LeCun postule que les systèmes d’IA actuels sont encore loin d’atteindre toute forme de sensibilité dans plusieurs décennies, les capacités de bon sens restant un objectif lointain. Ce point de vue contraste fortement avec l’affirmation de Huang selon laquelle l’IA pourrait rivaliser avec les capacités humaines en seulement cinq ans. Les commentaires de LeCun sont intervenus lors d'un événement célébrant le 10e anniversaire de l'équipe de recherche fondamentale sur l'IA de Facebook, marquant une étape importante dans le développement de l'IA.

La guerre sous-jacente de l’IA et les intérêts commerciaux

Les remarques de LeCun mettent également en lumière la dynamique commerciale qui anime l'industrie de l'IA. Il souligne que Nvidia, en tant que fournisseur majeur de GPU essentiels à la recherche sur l'IA, a tout intérêt à alimenter le battage médiatique sur l'IA. Sa métaphore d’une « guerre de l’IA » avec Nvidia fournissant les armes souligne la concurrence intense et les enjeux commerciaux liés au progrès de la technologie de l’IA.

Les limites actuelles de l’IA et le chemin à parcourir

Soulignant les limites de l'IA, LeCun a souligné que l'IA d'aujourd'hui manque de compréhension fondamentale, même si elle est formée sur de grandes quantités de texte. Par exemple, les systèmes d’IA ont encore du mal à maîtriser les concepts logiques de base malgré une formation équivalente à 20,000 XNUMX ans de lecture humaine. Cette limitation indique que l'accent mis par l'industrie sur les modèles linguistiques et les données textuelles pourrait s'avérer insuffisant pour développer des systèmes d'IA avancés, semblables à ceux des humains.

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L'approche multimodale de Meta pour le développement de l'IA

Selon CNBC rapport, sous la direction de LeCun, Meta explore des systèmes d'IA multimodaux qui combinent des données texte, audio, image et vidéo. Cette approche vise à découvrir des corrélations entre différents types de données, permettant potentiellement des fonctionnalités d'IA plus avancées. Les recherches de Meta incluent des applications de réalité augmentée, comme l'utilisation de lunettes AR pour améliorer l'entraînement au tennis – un projet qui nécessite un mélange complexe de traitement de données visuelles, textuelles et auditives.

Le paysage du matériel IA : la domination de Nvidia et les possibilités futures

CNBC affirme que les GPU de Nvidia sont devenus la norme de facto pour la formation de modèles d'IA à grande échelle, Meta utilisant elle-même 16,000 100 GPU Nvidia AXNUMX pour son logiciel Llama AI. Cependant, LeCun suggère que l’avenir pourrait voir l’émergence de puces d’IA spécialisées, allant au-delà des GPU traditionnels vers des accélérateurs d’apprentissage neuronal et profond plus ciblés.

Informatique quantique : un rêve lointain pour l'amélioration de l'IA

LeCun et Mike Schroepfer, chercheur principal chez Meta, expriment leur scepticisme quant à l'impact immédiat de l'informatique quantique sur l'IA. Malgré le potentiel des machines quantiques à révolutionner les domaines à forte intensité de données, ils considèrent l’informatique quantique comme une entreprise scientifique fascinante dont la pertinence pratique est incertaine pour les progrès actuels de l’IA.

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