Une étude sur les grands modèles de langage (LLM) a montré que les systèmes d’IA populaires d’OpenAI et de Google organisent les informations d’eux-mêmes et de manière inattendue, même s’ils n’ont pas été formés pour le faire, rapporte The Independent .
Les auteurs de l’étude, des experts de l’Académie chinoise des sciences et de l’Université de technologie de Chine du Sud, concluent que ces modèles « présentent de profondes similitudes avec la manière dont les humains construisent des concepts ».
Cela remet en question l’idée reçue selon laquelle l’intelligence artificielle ne reproduit les réponses qu’en reconnaissant des modèles.
Dans l’expérience, ChatGPT-3.5 d’OpenAI et Gemini Pro Vision de Google ont été chargés de trouver l’objet étrange. Les modèles ont ainsi créé 66 dimensions conceptuelles pour classer les objets.
« Ces dimensions pourraient être comprises et décrites, indiquant que les grands modèles de langage et les LLM multimodaux forment des représentations d’objets de type humain », ont noté les chercheurs.
« Cela fournit un argument solide selon lequel, bien que ces représentations ne soient pas identiques à celles des humains, elles partagent des fondements communs et reflètent des caractéristiques clés de la connaissance humaine du monde. »
Les auteurs espèrent que ces résultats contribueront à créer une intelligence artificielle dotée de capacités cognitives plus « humaines », c’est-à-dire capable de mieux collaborer avec les gens.
Parallèlement, des systèmes encore plus proches de la nature humaine sont déjà développés dans le monde entier. Par exemple, une start-up australienne a récemment présenté le premier ordinateur biologique commercial au monde basé sur des cellules cérébrales vivantes.
Le système Cortical Labs est un « corps dans une boîte » : il est basé sur des neurones cultivés en laboratoire et situés sur une plaquette de silicium qui peuvent recevoir et transmettre des signaux électriques.
Selon les développeurs, cette combinaison de biologie et d’électronique leur permet d’apprendre et de s’adapter beaucoup plus rapidement que les ordinateurs classiques. Dès les premiers stades de développement, 800 000 neurones humains et souris étaient capables de maîtriser le jeu Pong de manière autonome.
Comme le rapporte un article publié dans la revue Cell, les neurones ont montré des signes de conscience lors de l’interaction avec l’environnement du jeu.
« Nous combinons la biologie et l’informatique classique pour créer un moteur d’apprentissage universel », indique le site web de l’entreprise. « Le neurone est auto-ajustable, possède une flexibilité quasi infinie et est le fruit de quatre milliards d’années d’évolution. »
L’ étude détaillant la recherche, intitulée « Les représentations de concepts d’objets de type humain émergent naturellement dans les modèles de langage multimodaux de grande taille », apparaît dans la revue scientifique Nature Machine Intelligence.
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