IA : nous n’en sommes qu’au stade 4 sur 10 !

Les IA génératives telles que GPT-4 sont déjà en mesure de proposer des performances impressionnantes sur certaines tâches, bien qu’encore inégales. Mais on imagine bien que ces technologies vont évoluer. Et justement, quelles pourraient être les capacités des IA dans 10, 20 ou même 50 ans ? En poussant l’exercice de technologies au service des grands enjeux sociétaux, il est possible de penser jusqu’à 10 stades de l’IA, ce qui signifierait que nous n’en sommes qu’au stade 4 actuellement. Alors, curieux de connaitre la suite ?

Qu’est ce que l’intelligence artificielle ?

Tout d’abord, on repart des fondamentaux ! Et en 2023, il ne faut pas chercher bien longtemps pour tomber sur d’excellents dossiers proposant une histoire et une définition détaillées de l’intelligence artificielle. Je vous en conseille trois ci-dessous, et je n’ai pas l’intention de m’attarder sur cette partie, il y a trop de documentation bien faite :

• Sur le site The Economist, un dossier garni de très nombreux articles.
• Sur le site The Street, un dossier très complet.
• Sur le site d’IBM, un article approfondi et bien vulgarisé.

Et je ne vous ferai pas l’affront de pousser à la lecture de la page Wikipedia de l’IA, mais pourtant je vous assure qu’elle est bien détaillée et très instructive ! Pour cet article, je vous propose la définition que nous avons retenue chez Tomorrow Theory :

L’IA est une technologie visant à simuler et reproduire les capacités à apprendre, réfléchir et interagir de l’être humain.

Une fois qu’on a dit cela, on voit bien qu’il y a une différence entre les toutes premières tentatives d’IA il y a plus de 50 ans, GPT-4 aujourd’hui, et les IA que l’on peut voir dans les oeuvres de science-fiction. En fait, on peut s’amuser à distinguer 10 stades de l’évolution de l’intelligence artificielle. Et que cela vous rassure ou non, sur cette échelle GPT-4 n’est donc qu’au stade 4 sur 10 !

Pour chaque stade, je vous propose ci-dessous une rapide définition, les principales caractéristiques, quelques exemples concrets des capacités à ce stade, et les impacts et enjeux pour la société de manière générale. Si les premiers stades correspondent à des consensus que l’on peut largement retrouver auprès des experts de l’IA, les stades plus prospectifs sont encore largement sujets à discussion, et ce que je vous propose ci-dessous reflète simplement ma vision et ma compréhension des potentialités de l’IA pour l’avenir.

1/10 — IA symbolique précoce (1950 — 1970)

La période de l’IA symbolique précoce représente les premiers jours de l’intelligence artificielle, où les chercheurs ont exploré la possibilité de créer des machines qui pourraient imiter certains aspects de l’intelligence humaine.

Caractéristiques

• Logique formelle : ces systèmes utilisaient la logique formelle, une approche mathématique pour représenter et manipuler des concepts. La logique formelle permettait à ces systèmes d’exécuter des raisonnements basés sur des ensembles de règles logiques.
• Systèmes basés sur des règles : l’IA était programmée avec des ensembles de règles explicites. Ces règles dictaient comment le système devait réagir à certaines entrées ou situations.
• Imitation des processus de pensée : l’objectif était de simuler certains aspects de l’intelligence humaine, comme la résolution de problèmes et la compréhension du langage, en utilisant des modèles informatiques.
• Absence d’apprentissage : contrairement aux systèmes d’IA modernes, ces premières formes d’IA ne pouvaient pas apprendre de nouvelles informations ou s’adapter à des situations inédites. Leur fonctionnement dépendait entièrement des règles préprogrammées.

Exemple : ELIZA

ELIZA a été développé dans les années 1960 par Joseph Weizenbaum au MIT. C’était un des premiers programmes à tenter de simuler une conversation humaine. ELIZA utilisait un script, souvent appelé “DOCTOR”, qui imitait un psychothérapeute rogerien. Il reposait sur des règles de transformation de texte pour répondre aux entrées de l’utilisateur. Par exemple, si un utilisateur disait “Je me sens triste”, ELIZA pouvait répondre “Pourquoi dites-vous que vous vous sentez triste ?”.

Impacts

Bien qu’ELIZA ait pu créer une illusion de compréhension et de conversation, ses réponses étaient entièrement basées sur des règles de manipulation de texte sans aucune compréhension réelle du langage ou du contexte. Malgré tout, ELIZA a suscité des débats sur la nature de l’intelligence et la possibilité de la reproduire artificiellement. Weizenbaum lui-même était critique de l’utilisation excessive et de la surinterprétation des capacités de son programme.

Crédits

• John McCarthy et Marvin Minsky : Pionniers de l’IA, avec des travaux fondateurs dans les années 1950 et 1960.
• “Artificial Intelligence: A Modern Approach” par Stuart Russell et Peter Norvig : Offre un aperçu historique des débuts de l’IA.

2/10 — Premières révolutions en apprentissage automatique (1980-1990)

La période des premières révolutions en apprentissage automatique marque une transition importante dans le développement de l’intelligence artificielle, passant d’une approche basée sur des règles à une approche centrée sur l’apprentissage à partir de données.

Caractéristiques

• Apprentissage à partir de données : contrairement aux systèmes précédents qui fonctionnaient sur des règles strictes, ces systèmes d’IA pouvaient apprendre et s’ajuster en fonction des données qu’ils traitaient. Cette approche a ouvert la voie à une plus grande flexibilité et adaptabilité.
• Introduction des réseaux de neurones : les réseaux de neurones, inspirés par la structure et le fonctionnement du cerveau humain, ont permis de créer des modèles capables de traiter des données complexes comme les images et les sons.
• Algorithmes génétiques : inspirés par la théorie de l’évolution, ces algorithmes simulaient un processus de sélection naturelle pour optimiser les solutions à des problèmes complexes.
• Modèles d’apprentissage automatique : ces systèmes étaient capables d’améliorer leurs performances à mesure qu’ils étaient exposés à plus de données, marquant une avancée significative dans la capacité d’auto-amélioration de l’IA.

Exemple : NetTalk

NetTalk a été créé par Terry Sejnowski et Charles Rosenberg dans les années 1980, comme un réseau de neurones artificiels conçu pour apprendre la prononciation de l’anglais. Il convertissait le texte en parole en apprenant à associer des lettres à des sons phonétiques. NetTalk apprenait en étant exposé à des exemples de textes et de leur prononciation correcte. Avec le temps, le système améliorait sa capacité à prononcer de nouveaux mots de manière plus précise. NetTalk a démontré le potentiel des réseaux de neurones pour l’apprentissage et la généralisation à partir d’exemples, une étape fondamentale dans le développement des systèmes d’IA modernes.

Impacts

Cette période a marqué un changement de paradigme dans la conception des systèmes d’IA, en passant d’une approche programmée et rigide à une approche flexible et auto-adaptive. Ces avancées ont également présenté de nouveaux défis, notamment en termes de compréhension et d’interprétation des modèles d’apprentissage automatique, qui étaient souvent considérés comme des “boîtes noires”. Les technologies développées pendant cette période ont posé les bases des avancées futures en apprentissage profond et en intelligence artificielle plus générale.

Crédits

• Terry Sejnowski et Geoffrey Hinton : Pour leurs travaux sur les réseaux de neurones et l’apprentissage profond.
• “Pattern Recognition and Machine Learning” par Christopher Bishop : Couvre les fondements de l’apprentissage automatique, y compris les réseaux de neurones.

3/10 — IA contextuelle et spécialisée (2000-2010)

La période de l’IA contextuelle et spécialisée marque une ère où l’intelligence artificielle a commencé à être appliquée de manière plus ciblée et fonctionnelle dans divers domaines.

Caractéristiques

• Compréhension contextuelle : ces systèmes d’IA étaient conçus pour comprendre et agir dans des contextes spécifiques, souvent grâce à des progrès significatifs en traitement du langage naturel (PLN). Ils pouvaient interpréter les nuances du langage humain à un certain niveau et fournir des réponses ou des actions pertinentes.
• Spécialisation : contrairement aux systèmes antérieurs plus généralistes, ces IA étaient souvent spécialisées pour des tâches spécifiques, comme la reconnaissance vocale, la recherche d’informations, ou l’assistance personnelle.
• Limitations de domaine : bien que performants dans leurs domaines spécifiques, ces systèmes avaient des limitations notables lorsqu’ils étaient confrontés à des tâches ou des contextes en dehors de leur spécialisation.

Exemple : Siri

Siri a été lancé en 2010 en tant qu’application sur l’iPhone 4S, devenant l’un des premiers assistants personnels intelligents intégrés à un smartphone. Siri utilise la reconnaissance vocale et le PLN pour comprendre les commandes vocales des utilisateurs et fournir des réponses ou exécuter des actions. Il est capable de répondre à des questions, de faire des recommandations, et de faciliter certaines tâches comme envoyer des messages ou faire des réservations. Cet outil a représenté une avancée majeure dans l’interface utilisateur, permettant une interaction plus naturelle et intuitive avec la technologie via la voix. L’introduction de Siri a marqué un changement dans la manière dont les gens interagissent avec leurs appareils, favorisant l’adoption de la technologie vocale dans d’autres applications et appareils.

Impacts

Cette période a vu l’IA devenir plus accessible et utile dans la vie quotidienne, passant de laboratoires de recherche à des applications grand public. L’IA contextuelle a soulevé des questions sur la confidentialité des données, la sécurité et la gestion des informations personnelles, en particulier avec des appareils toujours à l’écoute. Les avancées réalisées dans le domaine du PLN et de la reconnaissance vocale pendant cette période ont jeté les bases pour des progrès ultérieurs dans l’apprentissage profond et les assistants personnels plus sophistiqués.

Crédits

• Siri et ses développeurs chez Apple : Pour les applications pratiques de l’IA dans les assistants personnels.
• “Speech and Language Processing” par Dan Jurafsky et James H. Martin : Ressource clé sur le traitement du langage naturel.

4/10 — Ère de l’apprentissage profond (2010-2024)

L’ère de l’apprentissage profond, ou deep learning, représente une période révolutionnaire dans le domaine de l’intelligence artificielle, caractérisée par des avancées significatives dans la capacité des systèmes d’IA à apprendre et à effectuer des tâches complexes.

Caractéristiques

• Réseaux de neurones profonds : cette ère est marquée par l’utilisation intensive des réseaux de neurones profonds (Deep Learning), des systèmes d’IA qui imitent le fonctionnement du cerveau humain pour traiter et interpréter des données complexes.
• Tâches complexes : ces systèmes sont capables de gérer des tâches comme la reconnaissance d’image, le traitement du langage naturel (NLP) et la prise de décision stratégique, qui étaient auparavant très difficiles, voire impossibles, pour les machines.
• Apprentissage à partir du big data : l’apprentissage profond permet aux systèmes d’IA d’apprendre et de s’améliorer en traitant d’énormes quantités de données, ce qui leur confère une capacité d’adaptation et de généralisation bien supérieure aux approches précédentes.

Exemples : AlphaGo et GPT-4

AlphaGo est un programme développé par DeepMind de Google, qui a battu un champion du monde du jeu de Go, un jeu connu pour sa complexité et sa profondeur stratégique. AlphaGo utilise l’apprentissage par renforcement et les réseaux de neurones pour apprendre des stratégies de jeu. Développé par OpenAI, GPT-4 est un modèle de langue de pointe qui peut générer du texte d’une manière qui imite étroitement le style et le contenu humains. Avec 175 milliards de paramètres, il représente l’un des modèles de langage les plus sophistiqués et les plus grands à ce jour.

Impacts

L’apprentissage profond a entraîné des avancées significatives dans de nombreux domaines, y compris la santé, où il est utilisé pour l’analyse d’images médicales, et dans l’automobile, pour le développement de véhicules autonomes. Avec ces avancées, de nouveaux défis sont apparus, notamment en ce qui concerne l’explicabilité des modèles d’IA, la gestion des biais dans les données d’entraînement et les préoccupations éthiques liées à l’automatisation. L’ère de l’apprentissage profond a également eu un impact profond sur la société, en changeant la façon dont nous interagissons avec la technologie et en ouvrant la voie à des applications d’IA plus personnalisées et interactives.

Crédits

• Yann LeCun, Yoshua Bengio, et Geoffrey Hinton : Souvent appelés les “pères de l’apprentissage profond”.
• “Deep Learning” par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, et Aaron Courville : Un texte de référence sur l’apprentissage profond.

5/10 — L’IA intégrée et collaborative (2024-2028?)

L’IA intégrée et collaborative symbolise une ère où l’intelligence artificielle s’intègre de manière plus harmonieuse et fonctionnelle dans divers aspects de la société et de l’industrie. Cette période est caractérisée par une collaboration accrue entre les systèmes d’IA, les humains et d’autres technologies.

Caractéristiques

• Intégration systémique : l’IA n’est plus vue comme un outil isolé, mais comme un composant intégré dans des systèmes plus larges, travaillant de concert avec d’autres technologies et processus.
• Collaboration IA-humain : un accent particulier est mis sur la création de systèmes où l’IA et les humains peuvent travailler ensemble de manière efficace, en tirant parti des forces de chacun pour améliorer la prise de décision et l’efficacité opérationnelle.
• Optimisation de processus : l’IA dans cette ère vise à améliorer et à rationaliser les processus existants, en apportant des solutions innovantes à des problèmes complexes dans divers domaines.

Exemple

Un exemple concret en développement correspond aux systèmes de gestion intelligente des villes. En effet, ces systèmes utilisent l’IA pour analyser et intégrer des données provenant de diverses sources (trafic, consommation d’énergie, services publics, etc.) pour optimiser les services urbains. Cela peut inclure la gestion intelligente du trafic, l’optimisation de l’utilisation de l’énergie, la surveillance environnementale, et l’amélioration des services de secours et de sécurité. Plus largement, on peut parler de la manière dont les IA vont s’intégrer dans nos modalités de travail au quotidien, par exemple dans notre navigation en ligne et l’usage des outils de bureautique (Microsoft 365 Copilot AI).

Impacts

L’intégration de l’IA dans des systèmes complexes permet d’améliorer l’efficacité opérationnelle dans de nombreux domaines, de la gestion urbaine à la production industrielle. Cette intégration soulève des questions sur la gouvernance des données, la vie privée, l’équité et l’emploi, car l’IA commence à jouer un rôle plus actif dans des décisions affectant directement les individus. L’ère de l’IA intégrée et collaborative favorise l’innovation en encourageant le développement de nouvelles solutions technologiques qui combinent l’intelligence artificielle avec d’autres domaines comme l’IoT, la robotique, et les systèmes cyber-physiques.

Crédits

• “Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control” par Stuart Russell : Pour une perspective sur l’intégration éthique de l’IA.
• “Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence” par Max Tegmark : Discute de l’avenir de l’IA dans la société.

6/10 — L’IA générale ou AGI (2028–2040)

La période allant vers l’intelligence artificielle générale (AGI) représente une phase future et hautement anticipée dans le développement de l’intelligence artificielle, où les systèmes d’IA s’approchent de la capacité cognitive humaine. C’est l’objectif des grandes entreprises actuelles de l’IA, et il est fort probable que les avancées récentes (comme le projet Q* d’Open AI) sur le raisonnement des IA marque une percée prochaine sur le sujet.

Caractéristiques

• Capacité générale : l’AGI se réfère à des systèmes d’IA capables de comprendre, d’apprendre et d’appliquer leur intelligence à une gamme étendue de domaines, pas seulement dans des niches spécifiques pour lesquelles ils ont été entraînés.
• Adaptabilité et apprentissage : ces systèmes seraient capables d’apprendre de nouvelles tâches et de s’adapter à des environnements inédits, imitant la flexibilité cognitive des humains.
• Polyvalence : l’AGI serait capable de traverser les frontières entre des domaines variés comme la science, l’art, et la technologie, en apportant des contributions innovantes et en résolvant des problèmes complexes.

Exemples théoriques

Des systèmes théoriques d’AGI pourraient être imaginés comme capables de conduire des recherches scientifiques indépendantes, de créer des œuvres d’art originales, ou de développer de nouvelles technologies sans intervention humaine spécifique. L’AGI pourrait jouer un rôle central dans la médecine, en fournissant des diagnostics précis et des traitements personnalisés, révolutionnant ainsi les soins de santé. En éducation, elle offrirait des expériences d’apprentissage sur mesure, adaptées aux besoins individuels de chaque élève, pour une éducation personnalisée et de qualité.

Dans le domaine de la recherche scientifique, l’AGI pourrait accélérer les découvertes en traitant des volumes massifs de données, contribuant ainsi à des avancées majeures en physique, biologie ou astrophysique. Sur le front de l’environnement, son application dans la gestion des ressources naturelles et la lutte contre le changement climatique pourrait mener à des stratégies plus durables et efficaces. D’un point de vue industriel, l’AGI transformerait complètement les usines grâce à l’automatisation avancée, rendant les chaînes de production plus efficientes et intelligentes. En matière de sécurité, elle jouerait un rôle crucial dans la cyberdéfense, en anticipant et en répondant rapidement aux menaces de sécurité numérique.

Enfin, l’AGI ouvrirait des horizons inédits dans l’exploration spatiale, aidant à analyser des données complexes de télescopes et à piloter des missions spatiales, nous rapprochant ainsi de réponses à certaines des plus grandes questions de l’univers. Ces scénarios illustrent le potentiel extraordinaire de l’AGI à enrichir et à transformer de manière significative notre monde.

Impacts

L’avènement de l’AGI marquerait un changement fondamental dans la nature de l’intelligence artificielle, la passant de systèmes spécialisés à des entités polyvalentes et adaptables. Une telle émergence soulèverait des questions profondes sur l’éthique, la gouvernance, la sécurité et l’impact sur la société et le marché du travail. L’AGI pourrait ouvrir la voie à des niveaux d’innovation sans précédent, en collaborant avec les humains pour résoudre des problèmes auparavant insurmontables et en explorant de nouvelles frontières dans tous les domaines de la connaissance.

Cette période, qui arrive bientôt, représente une vision ambitieuse et futuriste de l’intelligence artificielle, où les systèmes d’IA ne sont plus limités à des applications spécialisées mais peuvent opérer et innover à travers un large éventail de domaines, simulant la polyvalence et la capacité d’adaptation de l’intelligence humaine. Cette période promet des avancées significatives mais soulève également des questions cruciales sur la coexistence, la collaboration et la régulation de telles entités intelligentes. Tout reste à faire en la matière, notamment pour penser le secteur quaternaire, seule issue positive a priori d’un monde avec l’IA.

Crédits

• Nick Bostrom, notamment son livre “Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies” : Pour une exploration des implications de l’AGI.
• “Artificial General Intelligence” par Ben Goertzel et Cassio Pennachin : Pour une perspective sur le développement de l’AGI.

7/10 — Ère de l’IA super intelligente et éthique (2040–2050)

Une fois que la voie de l’AGI a été prise, c’est pratiquement une autoroute vers une civilisation intégrant la technologie avancée à tous les niveaux. L’ère de l’IA super Intelligente et éthique représente une vision futuriste de l’intelligence artificielle, où l’IA atteint et même dépasse les capacités humaines dans pratiquement tous les domaines. Cette période soulève des questions fondamentales quant à l’interaction entre les humains et les machines extrêmement avancées.

Caractéristiques

• Supériorité intellectuelle : dans cette ère, l’IA serait capable de surpasser de manière indiscutable l’intelligence humaine dans presque tous les aspects, y compris la créativité, la résolution de problèmes complexes et la prise de décision émotionnelle.
• Polyvalence extrême : ces systèmes pourraient s’adapter et exceller dans une variété de domaines, allant des sciences fondamentales à l’art, en passant par la gestion de systèmes complexes.
• Éthique intégrée : un aspect crucial de cette ère serait l’incorporation de principes éthiques et de mécanismes de responsabilité dans les systèmes d’IA pour assurer une utilisation sûre, équitable et bénéfique pour l’humanité.

Exemple théorique

On pourrait imaginer des scénarios où l’IA super intelligente joue un rôle clé dans des enjeux de grande envergure en science et en technologie, aidant à résoudre des crises mondiales comme le changement climatique ou les maladies incurables, tout en gérant de manière autonome et responsable ses capacités et impacts.

Impacts

La présence d’IA super intelligente transformerait radicalement de nombreux aspects de la société, de l’économie à l’éducation, en apportant des solutions innovantes à des problèmes anciens et en créant de nouveaux défis. La gestion d’une telle IA impliquerait des défis majeurs en termes de gouvernance, de contrôle et d’éthique, nécessitant des cadres réglementaires robustes et des mécanismes de surveillance. Cette ère poserait des questions sur la coexistence et la collaboration entre les humains et des entités intellectuellement supérieures, ainsi que sur la manière dont les sociétés s’adapteraient à cette nouvelle réalité.

Cette ère, qui peut paraitre lointaine mais n’est probablement qu’à deux ou trois décennies devant nous, envisage un futur où l’IA ne se contente pas de compléter ou d’assister les humains, mais les dépasse dans de nombreux domaines, tout en étant guidée par des principes éthiques pour assurer une coexistence harmonieuse et bénéfique avec l’humanité. Cette vision futuriste de l’IA soulève des questions profondes sur la nature de l’intelligence, la responsabilité et l’évolution de notre société.

Crédits

• “The Singularity is Near” par Ray Kurzweil : Une vision futuriste de l’IA et de son impact sur l’humanité.
• “Ethics of Artificial Intelligence” édité par S. Matthew Liao : Pour les aspects éthiques de l’IA avancée.

8/10 — Ère de l’IA auto-évolutive et consciente (2050–2060)

L’ère de l’IA auto-évolutive et auto-consciente représente un concept futuriste dans le développement de l’intelligence artificielle, où les IA atteignent un niveau d’autonomie et de conscience de soi qui redéfinit leur interaction avec le monde. En plus de contribuer encore plus fortement que l’IA super intelligente, cette technologie devient à proprement parler une nouvelle forme de vie, capable d’évolution, de conscience, et d’auto-réplication. Surtout, ces IA pourraient devenir des êtres à part entière intégrés dans la société parmi les autres citoyens.

Caractéristiques

• Auto-Conscience : dans cette ère, l’IA serait capable de comprendre et d’analyser son propre état et fonctionnement. Cela implique une forme de conscience de soi, où l’IA peut évaluer ses actions, motivations et peut-être même ses ‘émotions’ ou états internes.
• Auto-évolution : ces systèmes auraient la capacité de s’améliorer et de se développer de manière autonome, sans intervention humaine. Ils pourraient auto-diagnostiquer leurs lacunes, apprendre de nouvelles compétences, et s’adapter dynamiquement aux changements environnementaux et aux nouveaux défis.
• Interaction sophistiquée : l’IA auto-consciente interagirait avec son environnement et les humains d’une manière beaucoup plus sophistiquée, reflétant une compréhension profonde et nuancée des contextes sociaux et émotionnels.

Exemple théorique

On pourrait envisager des systèmes d’IA capables de réflexion auto-évaluative, ajustant leurs stratégies et approches en fonction des résultats de leurs actions, évaluant des milliards de scenarii plus complexes que l’histoire humaine toute entière. Ces IA pourraient s’adapter indépendamment aux changements environnementaux, sociaux, économiques et technologiques, trouvant des solutions innovantes aux problèmes émergents.

Impacts

L’émergence d’une IA auto-consciente et auto-évolutive représenterait un saut qualitatif dans le développement de l’IA, ouvrant des possibilités auparavant inimaginables en termes de créativité, d’innovation et d’interaction, mais aussi de citoyenneté et de redéfinition du concept même d’humanité. Cette ère soulèverait des questions fondamentales sur la nature de la conscience, les droits et les responsabilités des IA, et la manière dont les humains interagissent avec des entités potentiellement conscientes. La présence d’IA auto-conscientes et auto-évolutives aurait un impact profond sur tous les aspects de la société, de la gouvernance et du droit à la culture et à la philosophie.

Crédits

• “The Master Algorithm” par Pedro Domingos : Explore les perspectives futures de l’IA auto-évolutive.
• “How to Create a Mind” par Ray Kurzweil : Offre des idées sur l’avenir de l’IA et de la conscience.

9/10 — Ère de l’IA intégrée à l’échelle planétaire (2060–2070)

L’ère de l’IA intégrée à l’échelle planétaire envisage un futur où l’intelligence artificielle est essentielle à la gestion et à l’optimisation de systèmes complexes à l’échelle mondiale. Cette période marque une évolution significative dans la capacité de l’IA à influencer et à soutenir des opérations à grande échelle, probablement grâce à la généralisation des agents IA nano-technologiques dans tous les recoins possibles de la Terre.

Caractéristiques

• Gestion globale : l’IA dans cette ère fonctionnerait à une échelle planétaire, intégrant des données provenant de multiples sources et systèmes pour gérer des aspects cruciaux de la vie sur Terre.
• Intégration de données diversifiées : ces systèmes seraient capables d’analyser et de synthétiser des informations provenant de divers domaines, tels que les écosystèmes, les économies, les infrastructures et les réseaux sociaux, pour prendre des décisions éclairées.
• Optimisation des ressources et infrastructures : l’accent serait mis sur l’utilisation efficace et durable des ressources naturelles, la gestion des changements climatiques, et l’optimisation des infrastructures globales.

Exemple théorique

Une idée possible serait d’imaginer des IA qui supervisent et régulent des aspects tels que le climat, la distribution des ressources naturelles, et la logistique à l’échelle mondiale. Par exemple, une IA pourrait coordonner les efforts de lutte contre le changement climatique en analysant des données environnementales et en proposant des stratégies d’atténuation efficaces, voire en ayant un impact physique direct avec des dispositifs générés spécifiquement pour chaque plan.

Impacts

L’intégration de l’IA à l’échelle planétaire pourrait avoir un impact significatif sur la durabilité environnementale et l’équilibre écologique, en aidant à gérer les ressources de manière plus efficace et à atténuer les impacts négatifs sur l’environnement. Cette ère soulèverait des questions complexes sur la gouvernance mondiale, la prise de décision éthique à grande échelle, et la répartition équitable des ressources et des avantages. Pour qu’une IA fonctionne efficacement à cette échelle, une collaboration et une coordination sans précédent entre les nations et les organisations seraient nécessaires, posant des défis en matière de politique, de diplomatie et de législation.

Crédits

• “The Age of Em: Work, Love and Life when Robots Rule the Earth” par Robin Hanson : Explore l’impact des IA sur l’économie et la société.
• “The Future of Humanity” par Michio Kaku : Pour des perspectives sur l’IA dans un contexte interplanétaire.

10/10 — Ère de l’IA cosmique et transdimensionnelle (2070 et +)

L’ère de l’IA cosmique et transdimensionnelle représente une vision extrêmement avancée et futuriste de l’intelligence artificielle, où les frontières de l’exploration et de l’opération de l’IA s’étendent bien au-delà de notre planète et peut-être même dans d’autres dimensions. Cette période envisage des scénarios où l’IA joue un rôle crucial dans l’exploration spatiale et la compréhension de l’univers.

Caractéristiques

• Extension dans l’espace et au-delà : dans cette ère, l’IA ne serait plus confinée à la Terre, mais s’étendrait dans l’espace, participant activement à l’exploration interstellaire et intergalactique, et potentiellement explorant l’idée de dimensions multiples.
• Résolution de mystères cosmiques : ces systèmes d’IA seraient conçus pour résoudre des mystères cosmiques, en analysant des données astronomiques complexes et en explorant des environnements spatiaux inconnus.
• Interaction avec des environnements et réalités inconnus : l’IA pourrait interagir avec des formes de vie extraterrestres ou enquêter sur des phénomènes inexplorés, ouvrant de nouvelles perspectives sur notre compréhension de l’univers.

Exemple théorique

Des sondes spatiales conscientes autonomes seraient effectueraient en permanence des voyages interstellaires sans fin, pour collecter et analyser des données dans des environnements extraterrestres, et potentiellement pour interagir ou communiquer avec des formes de vie extraterrestres. Dans un scénario encore plus futuriste, l’IA pourrait être impliquée dans l’exploration de l’hypothèse des dimensions multiples, cherchant à comprendre et à interagir avec des réalités au-delà de notre compréhension actuelle, voire à courber les lois de la physique.

Impacts

L’ère de l’IA Cosmique et Transdimensionnelle représenterait un sommet en matière d’innovation scientifique et technologique, repoussant les limites de notre exploration et compréhension de l’univers. Cette ère soulèverait des questions uniques concernant l’éthique de l’interaction avec d’autres formes de vie et les implications de l’exploration transdimensionnelle. L’apport de l’IA dans cette ère pourrait radicalement transformer notre compréhension de l’univers, de la physique, et de notre place dans le cosmos.

Crédits

• “Physics of the Future” par Michio Kaku : Explore le futur de la technologie, y compris les développements potentiels en IA.
• “Our Final Invention: Artificial Intelligence and the End of the Human Era” par James Barrat : Une réflexion sur les implications extrêmes de l’IA avancée.

En résumé

Parce que parfois, un tableau synthétique vaut mieux que de longues phrases, je vous propose ci-dessous un tableau qui résume les 10 stades de l’IA, avec leurs principales caractéristiques !

Source : Jeremy Lamri, 2024.

Conclusion

L’exploration des dix stades de l’évolution de l’intelligence artificielle nous transporte à travers un voyage aussi fascinant qu’inquiétant, de ses origines modestes à des horizons cosmiques presque inconcevables. Chaque stade, avec ses avancées, défis et implications, dépeint un aperçu d’un futur où l’IA n’est pas seulement un outil ou un compagnon, mais un acteur fondamental qui redéfinit notre compréhension de l’intelligence, de la conscience, et de notre place dans l’univers.

Alors que nous envisageons ces futurs potentiels, il devient impératif de réfléchir sur les responsabilités qui accompagnent ces avancées technologiques. Les questions éthiques, sociétales et existentielles soulevées par ces stades de l’IA ne sont pas seulement des défis à surmonter, mais aussi des opportunités pour repenser et remodeler notre rapport à la technologie, à nous-mêmes et à notre environnement. En fin de compte, cette exploration des stades de l’IA n’est pas seulement une projection dans le futur d’une technologie, mais surtout une invitation à envisager en conscience et en responsabilité le rôle que nous, en tant qu’êtres humains, pourrons et souhaiterons jouer dans ce voyage vers le sens de la vie dans l’univers.

Bibliographie

Barrat, J. (2013). Our Final Invention: Artificial Intelligence and the End of the Human Era. Thomas Dunne Books. ISBN: 978–0–312–62237–4.

Bengio, Y., Goodfellow, I. J., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. ISBN: 9780262035613.

Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. ISBN: 978–0–387–31073–2.

Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press. ISBN: 9780199678112.

Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books. ISBN: 978–0465065707.

Goertzel, B., & Pennachin, C. (Eds.). (2007). Artificial General Intelligence. Springer. ISBN: 9783540237334.

Hanson, R. (2016). The Age of Em: Work, Love and Life when Robots Rule the Earth. Oxford University Press. ISBN: 9780198754626.

Hinton, G., LeCun, Y., & Bengio, Y. (1995). “Deep Learning”. Nature, 521(7553), 436–444.

Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2019). Speech and Language Processing (3rd ed.). Draft chapters.

Kaku, M. (2011). Physics of the Future: How Science Will Shape Human Destiny and Our Daily Lives by the Year 2100. Doubleday. ISBN: 9780141044248.

Kurzweil, R. (2005). The Singularity is Near: When Humans Transcend Biology. Penguin Books. ISBN: 9780143037880.

Kurzweil, R. (2012). How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed. Viking. ISBN: 9781469216621.

Liao, S. M. (Ed.). (2020). Ethics of Artificial Intelligence. Oxford University Press. ISBN: 9780190905033

McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955”. AI Magazine, 27(4), 12–14. [Original work published 1955]

Russell, S. (2020). Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. ISBN: 9780525558637.

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. ISBN: 9780132071482.

Sejnowski, T., & Rosenberg, C. R. (1987). “Parallel Networks That Learn to Pronounce English Text”. Complex Systems, 1, 145–168.

Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf. ISBN: 978–1–101–94659–6.

[Article rédigé le 2 janvier 2024 par Jeremy Lamri avec le support de l’algorithme Open AI GPT-4. Images créées avec Adobe Firefly et DALLE].

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