Récemment, Noam Chomsky, un précurseur dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle, a mis en garde contre une démission scientifique face aux performances impressionnantes du logiciel ChatGPT à travers des vidéos YouTube. Même Geoffrey Hinton, lauréat du Prix Turing 2019 et défenseur des réseaux de neurones à l’origine de ChatGPT, a appelé à un ralentissement, voire un arrêt, des développements en intelligence artificielle.

M. Hinton est convaincu que ChatGPT a une compréhension bien plus vaste que celle rapportée par les médias. Pendant son processus d’apprentissage, ce logiciel devait prédire le mot suivant dans une phrase à partir de nombreux textes. Ce qui intrigue, c’est que nous, les humains, n’avons pas acquis la logique, l’arithmétique ou le codage informatique de cette manière. Le mystère demeure entier.

Ces vingt dernières années ont vu des progrès considérables dans la puissance de calcul en pétaoctets, permettant à l’intelligence artificielle neuronale de surpasser l’intelligence artificielle basée sur des règles syntaxiques et logiques établies par des humains. C’est une revanche inattendue pour toute une génération de chercheurs en intelligence artificielle.

Une évolution paradigmatique

Nous assistons au retour en force de l’intelligence artificielle basée sur des réseaux neuronaux, une approche promue par les chercheurs dans les années 1950. C’est le triomphe du biologique sur le cognitif, et une rupture avec la tradition rationnelle et symbolique qui semblait être la voie principale vers l’intelligence artificielle.

Défis et mystères à résoudre

Comment ChatGPT parvient-il à générer des règles arithmétiques ou des codes informatiques à partir de simples exemples de phrases ? Ces défis posent d’importantes questions sur la nature de l’intelligence artificielle et ses capacités inattendues.

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