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L'intelligence artificielle g茅n茅rale (IAG) n'est pas encore une r茅alit茅 鈥� c'est une forme hypoth茅tique d'intelligence artificielle (IA) o霉 une machine apprend et pense comme un humain. 脌 terme, elle effacerait les fronti猫res entre l'humain et la machine. La programmation de l'IAG n茅cessite que la machine d茅veloppe une sorte de conscience et de conscience de soi qui a commenc茅 脿 appara卯tre dans des innovations comme les voitures autonomes qui s'adaptent aux routes et aux camions qui passent.

Nous sommes loin de machines simulant toutes les capacit茅s d'un humain, et il existe certainement des consid茅rations 茅thiques concernant la question de savoir si les machines devraient agir comme les humains. Mais c'est un concept fascinant dont le domaine de l'IA s'est approch茅, alors voici un aper莽u de ce qu'est l'IAG et quelques exemples de la fa莽on dont nous pouvons la voir dans la vie r茅elle.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle g茅n茅rale ?

L'intelligence artificielle g茅n茅rale est un type hypoth茅tique d'agent intelligent qui a le potentiel d'accomplir n'importe quelle t芒che intellectuelle que les humains peuvent r茅aliser. Dans certains cas, elle d茅passe les capacit茅s humaines de mani猫re b茅n茅fique pour les chercheurs et les entreprises.

Des entreprises comme OpenAI m猫nent des recherches pour faire progresser l'IAG et ce qu'elle signifie pour les entreprises, les gouvernements et l'humanit茅. L'IAG fonctionne en int茅grant la logique dans les processus d'IA et d'apprentissage automatique au lieu d'appliquer simplement un algorithme, de sorte que son apprentissage et son d茅veloppement refl猫tent ceux des humains.

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Intelligence artificielle g茅n茅rale (IAG) vs. intelligence artificielle (IA)

L'intelligence artificielle g茅n茅rale (IAG) est th茅orique, m锚me si elle est en cours de d茅veloppement et de lancement, et elle devrait 锚tre capable d'ex茅cuter une gamme d'intelligence sans intervention humaine 鈥� 脿 un niveau humain ou le d茅passant pour r茅soudre des probl猫mes.

D'autre part, l'intelligence artificielle (IA) est disponible et utilis茅e de fa莽on pratique aujourd'hui gr芒ce 脿 une combinaison d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond et de r茅seaux neuronaux pour fournir des services comme les chatbots et la reconnaissance vocale.

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Capacit茅s de l'IAG

L'IAG est essentiellement une IA qui poss猫de une capacit茅 d'informatique cognitive et la capacit茅 d'acqu茅rir une connaissance compl猫te de multiples sujets comme le peuvent les cerveaux humains. Elle n'existe pas actuellement ; elle est simplement dans un processus qui fait l'objet de recherches et d'exp茅rimentations. Si elle 茅tait capable de d茅passer les capacit茅s humaines, l'IAG pourrait traiter des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 脿 des vitesses sup茅rieures 脿 ce dont l'IA est actuellement capable. Certaines de ces capacit茅s pourraient inclure :

• La capacit茅 de penser de mani猫re abstraite

• La collecte et l'exploitation de connaissances de fond sur de multiples sujets

• Le bon sens et la conscience

• La causalit茅 鈥� une compr茅hension approfondie de la cause et de l'effet

En pratique, cela pourrait inclure des capacit茅s que les humains ont et que l'IA n'a pas, comme la perception sensorielle. L'IAG pourrait reconna卯tre les couleurs et la profondeur. 脌 cela s'ajoutent les comp茅tences motrices fines, comme la fa莽on dont un humain met la main dans sa poche pour sortir un portefeuille ou cuisine un repas sans se br没ler les doigts sur la cuisini猫re. L'IAG pourrait 茅galement d茅velopper de la cr茅ativit茅 : Plut么t que de g茅n茅rer une peinture de la Renaissance repr茅sentant un chat, elle pourrait avoir l'id茅e de peindre plusieurs chats portant les styles vestimentaires de chaque groupe ethnique en Chine pour repr茅senter la diversit茅.

Plus qu'un simple esprit cr茅atif, peindre des chats portant diff茅rents motifs de v锚tements chinois n茅cessite une compr茅hension des diff茅rentes cultures, symboles et syst猫mes de croyances. Les syst猫mes d'IAG devraient g茅rer les nuances subtiles de chaque groupe ethnique et cr茅er une nouvelle structure pour cette t芒che en utilisant plusieurs algorithmes simultan茅ment.

Exemples d'intelligence artificielle g茅n茅rale

Bien que les syst猫mes d'IAG ne soient pas encore disponibles, certains exemples d'intelligence artificielle atteignent ou d茅passent d茅j脿 les capacit茅s humaines dans des domaines restreints. Des recherches et des exp茅rimentations sont actuellement en cours pour faire 茅voluer l'IA vers l'IAG. Voici quelques exemples d'IAG d茅j脿 pr茅sents dans les syst猫mes d'IA aujourd'hui :

• Voitures autonomes : Ces voitures sont guid茅es par l'IA pour reconna卯tre que d'autres voitures, personnes et objets comme des c么nes de signalisation ou des barri猫res se trouvent 脿 proximit茅. Les voitures autonomes sont con莽ues pour savoir quand une voiture est proche et pour r茅agir si elle est trop proche. Elles sont 茅galement form茅es pour respecter le code de la route et les r猫gles communes de conduite.

• Mod猫le de langage GPT : Des syst猫mes d'IA comme ChatGPT peuvent 锚tre invit茅s 脿 g茅n茅rer un langage humain qui imite la fa莽on dont les humains communiquent. Tant les entr茅es que les sorties d'outils comme ChatGPT peuvent pr茅senter des d茅fauts. Ils ne peuvent pas non plus simuler l'茅motion humaine comme l'IAG pourrait hypoth茅tiquement le faire.

• Syst猫mes experts : Un syst猫me expert est pilot茅 par l'IA pour simuler le jugement humain. Un exemple courant est un syst猫me expert de soins de sant茅 qui prescrit des types sp茅cifiques de m茅dicaments apr猫s avoir lu les dossiers d'un patient.

• IBM Watson (et autres superordinateurs) : Des superordinateurs comme Watson peuvent calculer plus rapidement que l'ordinateur moyen. Avec l'ajout de l'IA, ils peuvent effectuer des t芒ches telles que la mod茅lisation de la naissance de l'univers.

Si l'IAG existait, ces exemples seraient capables de d茅passer l'intelligence humaine. Pour l'instant, les voitures autonomes n茅cessitent la pr茅sence d'humains pour prendre des d茅cisions lorsque la capacit茅 d'IA de la voiture ne lui permet pas de r茅soudre des probl猫mes dans des situations ambigu毛s.

Qu'est-ce que l'IAG dans l'IA aujourd'hui ?

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle g茅n茅rale (IAG) est simplement une possibilit茅 future imagin茅e plut么t qu'une capacit茅 r茅elle. Bien qu'OpenAI, l'entreprise responsable de la cr茅ation de ChatGPT et Dall-E, ait audacieusement affirm茅 que l'IAG sera atteinte dans les cinq 脿 15 prochaines ann茅es, la r茅alit茅 est que personne ne sait combien de temps il faudra r茅ellement pour que l'intelligence des machines atteigne une intelligence semblable 脿 celle des humains [].

De nombreux chercheurs doutent 茅galement des affirmations selon lesquelles une IA de niveau humain capable d'effectuer une large gamme de t芒ches cognitives est 脿 l'horizon. Par exemple, l'茅minent chercheur en IA et cofondateur de 糖心vlog官网观看, Andrew Ng, pense que la v茅ritable IAG est probablement 脿 des d茅cennies de distance [].

L'avenir de l'intelligence artificielle g茅n茅rale

脌 l'avenir, cependant, l'IAG pourrait faire tout cela et plus encore. Bien que certains chercheurs se demandent si elle est viable, ou m锚me souhaitable, il est probable que les experts continueront 脿 travailler au d茅veloppement de l'IAG. L'IA qui fonctionne au-del脿 des capacit茅s humaines est un point de superintelligence artificielle parfois appel茅 蝉颈苍驳耻濒补谤颈迟茅.

Des cr茅ations d'IA comme ChatGPT et DALL-E ont r茅cemment 茅t茅 mises 脿 la disposition du grand public et adopt茅es par des utilisateurs ordinaires et des professionnels cherchant 脿 g茅n茅rer des plans, des prototypes d'茅chantillons ou de simples lignes de code. Quelle que soit la fa莽on dont l'IA continue de se d茅velopper, la technologie continuera probablement 脿 progresser vers un type d'informatique cognitive de type IAG.

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