La nouvelle échelle de niveaux d’intelligence artificielle d’AGI selon Google DeepMind: Les principes à suivre pour atteindre des performances optimales

Des chercheurs de l’IA ont rcemment propos un cadre de classification des modles d’intelligence gnrale artificielle et de leurs prcurseurs. Ce cadre a t conu pour dfinir des niveaux de performance, de gnralit et d’autonomie de l’AGI. Les chercheurs suggrent des principes tels que se focaliser sur les capacits plutt que sur les mcanismes et valuer la performance et la gnralit de manire indpendante.

Selon eux, il est important d’identifier les tapes vers l’AGI, plutt que de viser le point final. De plus, les chercheurs de ce domaine ont dfini des niveaux d’AGI bass sur la performance et la gnralit des capacits, et ont examin comment les systmes actuels se situent dans cette ontologie.

Cette avance est une tape importante dans la recherche de l’intelligence artificielle gnrale. Les experts dans ce domaine estiment que l’AGI est un concept pertinent et parfois controvers, utilis pour dcrire un systme d’IA qui est au moins aussi capable qu’un tre humain dans la plupart des tches. Cela pourrait inclure des capacits telles que le raisonnement, la perception, l’action, l’autonomie, et mme la possibilit de surpasser les humains dans certains domaines.

En tant que tel, il est essentiel de disposer d’un cadre de classification clair qui dfinit et distingue les diffrents niveaux d’AGI. Cela permettra aux chercheurs et aux scientifiques de mesurer les progrs dans ce domaine et de fixer des objectifs clairs pour le dveloppement de l’IA.

Les chercheurs ont identifi la ncessit de benchmarks ambitieux qui quantifient le comportement et les capacits des modles d’AGI par rapport aux diffrents niveaux dfinis. Cela permettra une valuation plus prcise des performances et de la gnralit des systmes d’IA, ce qui est crucial pour mesurer les progrs dans ce domaine.

Enfin, il est important de souligner que les niveaux d’AGI interagissent avec les considrations de dploiement, telles que l’autonomie et le risque. Il est essentiel de slectionner avec soin les paradigmes d’interaction homme-IA pour un dploiement responsable et sr de systmes d’IA hautement performants.

En rsum, la proposition de Google DeepMind d’un cadre de classification des modles d’AGI est une tape importante dans le dveloppement de l’intelligence artificielle. Ce cadre clarifie les diffrents niveaux d’AGI et fournit des critres pour valuer les performances et la gnralit des systmes d’IA. Il s’agit d’une avance majeure qui aidera les chercheurs et les scientifiques progresser dans ce domaine passionnant.

Laisser un commentaire