Jusqu’où peut aller l’IA sans données du monde réel ?
Peter Gostev analyse les avantages et les limites de l’utilisation de données synthétiques pour entraîner les systèmes d’IA. Il explique que les données synthétiques sont les plus utiles dans les domaines où nous ne disposons pas encore de beaucoup de données, mais où nous avons un bon modèle du monde. Cependant, dans les domaines où notre compréhension est encore trop limitée, comme la biologie, les données synthétiques ne pourront pas combler les lacunes. L’auteur souligne que les progrès futurs de l’IA dépendront de notre capacité à mener des recherches et des expériences indépendantes, au-delà des connaissances actuelles de l’humanité.
Points clés
- Les données synthétiques sont les plus utiles dans les domaines où nous ne disposons pas encore de beaucoup de données, mais où nous avons un bon modèle du monde, comme la robotique ou la conduite automobile
- Dans les domaines où notre compréhension est encore trop limitée, comme la biologie, les données synthétiques ne pourront pas combler les lacunes
- Tout ce qui est inconnu ne pourra pas être alimenté dans les modèles d’IA, qui seront donc limités par les connaissances humaines actuelles
- Pour aller au-delà, l’IA devra être capable de mener des recherches et des expériences indépendantes, ce qui ne semble pas réaliste à grande échelle dans un avenir proche
- L’auteur donne l’exemple d’une planète hypothétique avec des langues, des sociétés et des lois physiques complètement différentes, que l’IA ne pourrait pas simuler faute de modèle de ce monde
À retenir
Bien que les données synthétiques puissent être utiles dans certains domaines, il est clair que l’IA restera limitée par les connaissances actuelles de l’humanité tant qu’elle ne sera pas capable de mener ses propres recherches et expériences de manière indépendante. Cela semble encore relever de la science-fiction pour les décennies à venir. D’ici là, mieux vaut garder les pieds sur Terre et ne pas trop se fier aux promesses démesurées de l’IA !
Sources
