Le temps s’est considérablement accéléré. En décembre, le prof. Jordan Peterson a accordé une excellente interview à Lord Conrad Blake, dans laquelle il a abordé de nombreux sujets. Parmi ceux-ci, et à l’exemple de ChatGPT, qui venait juste d’apparaître à l’époque, se trouve la question du « côté obscur de l’IA ».
Peterson a mis en garde contre ce qui suit.
« Préparez-vous à ce qu’au cours de l’année à venir, des choses vous fassent dresser les cheveux sur la tête dans le domaine de l’IA.
Il existe déjà une IA capable de créer sa propre image du monde uniquement sur la base de l’analyse d’un corpus colossal de textes. Et cette IA est déjà plus intelligente que beaucoup d’entre nous. Mais dans un an, elle deviendra incomparablement plus intelligente que la plupart d’entre nous.
En effet, elle construira son image du monde à partir de billions de modèles, extraits non seulement des textes des gens, mais aussi du monde lui-même (ses images visuelles et autres).
Les connaissances au cœur de sa vision du monde ne proviendront pas seulement des statistiques linguistiques des textes qui décrivent ce monde (comme le fait actuellement le ChatGPT). Mais aussi des statistiques des modèles de formation et de la dynamique des interactions des objets dans ce monde.
Alors, mesdames et messieurs. Comme l’a dit Jonathan Pajo, « les géants reviendront sur Terre, et nous les verrons peut-être, si nous vivons ».
Moins de trois mois plus tard, l’avertissement du prof. Peterson commençait à se concrétiser.
Un groupe de chercheurs en intelligence artificielle de Google et de l’université technique de Berlin a présenté la première étape vers ce dont Peterson parlait :
PaLM-E est un modèle de langage visuel multimodal de 562 milliards de paramètres (VLM) qui combine la vision et le langage pour contrôler les robots.
À partir de la commande « Apportez-moi des chips de riz dans le tiroir de la cuisine », PaLM-E peut générer un plan d’action pour une plate-forme robotique mobile dotée d’un bras mécanique (développée par Google Robotics) et exécuter l’ensemble des actions générées.
Pour ce faire, PaLM-E analyse les données de la caméra du robot sans avoir besoin d’une représentation pré-rendue de la scène. Cela élimine la nécessité d’un prétraitement ou d’une annotation humaine et permet au robot de travailler de manière autonome.
PaLM-E est un prédicteur du prochain jeton. Il est ainsi nommé parce qu’il est basé sur le grand modèle de langage (LLM) de Google appelé « PaLM », similaire à la technologie qui sous-tend ChatGPT.
Mais Google a rendu le PaLM « réaliste » en y ajoutant des informations sensorielles et un contrôle robotique.
Puisqu’il est basé sur un modèle de langage, PaLM-E recueille continuellement des observations telles que des images ou des données de capteurs et les encode dans une séquence de vecteurs de la même taille que les jetons de langage. Cela permet au modèle de « comprendre » les informations sensorielles de la même manière qu’il traite le langage.
Le nouveau modèle présente des capacités intéressantes et inattendues.
Par exemple, il présente un « transfert positif », ce qui signifie qu’il peut transférer les connaissances et les compétences qu’il a apprises d’une tâche à l’autre, ce qui se traduit par des performances nettement supérieures à celles des modèles de robots à tâche unique.
En outre, le modèle présente des chaînes de raisonnement multimodales (qui lui permettent d’analyser une séquence d’entrées comprenant à la fois des informations linguistiques et visuelles) et une inférence multi-images (qui utilise plusieurs images comme entrées pour tirer une conclusion ou faire une prédiction), même si le modèle n’a été entraîné que sur des messages-guides à image unique.
Peterson avait raison.
Jordan Peterson est un professeur de psychologie canadien, auteur à succès et personnalité publique controversée. Il est connu pour ses points de vue sur la psychologie, la politique et la culture, et pour son livre à succès « 12 Rules for Life ».
Alors que nous n’avons jamais été aussi libres dans nos choix, nous sommes nombreux aujourd’hui à avoir l’impression que notre vie nous échappe et à ne pas savoir quelle voie emprunter parmi la multitude qui s’offre à nous. Puisant dans la philosophie, la psychologie, l’histoire et ses expériences personnelles, Jordan B. Peterson nous présente ici 12 règles de vie permettant de trouver le chemin pour se reconnecter à soi et aux autres. Simples mais profondes, ces règles nous donnent toutes les indications pour construire une vie à la fois plus riche, plus libre et plus harmonieuse.
En ce qui concerne la technologie et l’intelligence artificielle, Jordan Peterson a exprimé des inquiétudes quant aux implications potentielles de l’automatisation et de l’IA sur l’emploi et la société. Il a également abordé la question de l’impact de la technologie sur notre capacité à communiquer et à interagir avec les autres, soulignant que la dépendance excessive à la technologie peut être néfaste pour notre bien-être mental et émotionnel. Toutefois, il a également reconnu les avantages potentiels de l’IA dans des domaines tels que la médecine et la science.
Vidéo en français ci-dessus.
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