Discussion :

[Anthony]

Bill Gates estime que la mise à l'échelle des systèmes d'IA fonctionnera encore pendant deux itérations, après cela, la prochaine grande frontière sera la métacognition, où l'IA peut raisonner sur ses tâches

Dans une récente interview, Bill Gates a mis en lumière l'avenir de l'IA, soulignant que si la mise à l'échelle des systèmes d'IA peut progresser pendant encore deux itérations, la véritable percée réside dans la métacognition. Cette nouvelle frontière permettra à l'IA de raisonner sur ses tâches, de penser stratégiquement et d'utiliser des outils externes, dépassant ainsi les algorithmes triviaux actuels.

William Henry Gates III est un homme d'affaires, investisseur, philanthrope et écrivain américain, surtout connu pour avoir cofondé la société de logiciels Microsoft avec son ami d'enfance Paul Allen. Au cours de sa carrière chez Microsoft, M. Gates a occupé les postes de président du conseil d'administration, de directeur général (CEO), de président et d'architecte logiciel en chef, tout en étant le principal actionnaire individuel de l'entreprise jusqu'en mai 2014. Il a été l'un des pionniers de la révolution micro-informatique des années 1970 et 1980.

L'intelligence artificielle (IA), dans son sens le plus large, est l'intelligence dont font preuve les machines, en particulier les systèmes informatiques. Il s'agit d'un domaine de recherche en informatique qui développe et étudie des méthodes et des logiciels permettant aux machines de percevoir leur environnement et d'utiliser l'apprentissage et l'intelligence pour prendre des mesures qui maximisent leurs chances d'atteindre des objectifs définis.

La métacognition se définit quant à elle par la prise de conscience de ses propres processus de pensée et la compréhension des schémas qui les sous-tendent. Le terme vient de la racine méta, qui signifie "au-delà" ou "sur le dessus". La métacognition peut prendre de nombreuses formes, telles que la réflexion sur ses propres modes de pensée et la connaissance du moment et de la manière dont soi-même et les autres utilisent des stratégies particulières pour résoudre des problèmes.

Il existe généralement deux composantes de la métacognition : (1) les conceptions cognitives et (2) le système de régulation cognitive. La recherche a montré que les deux composantes de la métacognition jouent un rôle clé dans la connaissance et l'apprentissage métaconceptuels. La métamémoire, définie comme la connaissance de la mémoire et des stratégies mnémoniques, est un aspect important de la métacognition.

La grande frontière n'est pas tant la mise à l'échelle. Nous avons probablement encore deux tours de manivelle à faire pour passer à l'échelle supérieure, en accédant aux données vidéo et en devenant très bons en matière de données synthétiques, ce qui nous permettra de passer à l'échelle supérieure deux fois plus vite. Ce n'est pas la dimension la plus intéressante. La dimension la plus intéressante est celle que j'appelle la métacognition, où il s'agit de comprendre comment réfléchir à un problème au sens large et de prendre du recul pour se dire : "D'accord, quelle est l'importance de cette réponse ? Comment puis-je vérifier ma réponse ? Quels outils externes pourraient m'aider ?"

La stratégie cognitive globale est si triviale aujourd'hui qu'elle se contente de générer, par un calcul constant, chaque jeton dans l'ordre, et il est stupéfiant de constater que cela fonctionne. Elle ne prend pas le recul nécessaire, comme le ferait un être humain, pour se dire : "Bon, je vais rédiger cet article et voici ce que je veux couvrir. D'accord, je vais mettre quelques faits et voici ce que je veux faire pour le résumé". Vous voyez donc cette limitation lorsque vous avez un problème qui relève de diverses choses mathématiques, comme un puzzle Sudoku, où le simple fait de générer d'abord la partie supérieure gauche entraîne une erreur à partir d'un certain niveau de complexité.

Nous allons donc bénéficier des avantages de la mise à l'échelle. Mais en même temps, les diverses actions visant à modifier l'algorithme de raisonnement sous-jacent pour passer de l'algorithme trivial que nous avons aujourd'hui à une métacognition plus proche de celle de l'homme, c'est la grande frontière.

Bill Gates says scaling AI systems will work for two more iterations and after that the next big frontier is meta-cognition where AI can reason about its tasks pic.twitter.com/rXr5jGYHT6

— Tsarathustra (@tsarnick) June 29, 2024

Source : Bill Gates

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[marsupial]

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Brillante idée de nous informer de la suite mais cela ne va-t-il pas coûter trop cher en ressources ?


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Je ne sais pas le machine learning appliqué aux big data ce n'est pas précis et trop facilement biaisable. J'ai ma petite idée sur la solution à apporter mais je crains d'être un peu dépassé par la voie choisie.
Un asservissement serait-il suffisant ? Sinon j'ai une autre voie qui a été emprunté, mais peut-être n'est-ce pas suffisant pour rendre metacognitif.